Именно на основе голографического подхода становятся понятны загадки работа мозга, в том числе распознавание образов, обработка, хранение и извлечение информации, их реализация в сфере искусственного интеллекта. Открывается совершенно иное понимание процессов, протекающих как в объективной, так и в субъективной реальности.

В чём же состоит особенность и сложность голограммы требующей новых методов и способов её моделирования, объяснения и прогностики? В отличие от обычной фотографии, где регистрируется амплитуда световых волн, оптическая голограмма предполагает измерение и регистрацию не только амплитуды, но и фазы волнового фронта, хранение результатов измерения и воспроизведения волнового поля.

В отличие от негатива в фотографии или кинематографе на голограмме увидеть изображение объекта невозможно

«Голография представляет собой способ записи и восстановления волнового поля, основанный на регистрации интерференционной картины (голограммы), которая образована волной, отражённой от предмета, освещаемого источником света (предметная волна) и когерентной с ней волной, идущей непосредственно от источника света (опорная волна)» [А.А. Акаев, С.А. Майоров, 1988]. Голограмма, освещённая опорной волной, воспроизводит пространственное распределение волнового фронта такое же, которое возникает при записи предметной волны. Информационная сущность голографии особенно ярко проявляется в цифровой голографии, представляющей собой моделирование волновых полей средствами компьютерной техники. Появление мощных ЭВМ дало реальную основу для точных расчётов светового поля, исходя из характеристик восстанавливаемого объекта. И методы цифровой голографии открыли возможность синтезировать голограммы объектов, задаваемых математически. Эти методы имеют целый ряд преимуществ: высокая точность и надёжность, простота вмешательств на любой стадии вычислений, воспроизводимость результатов, и они особенно эффективны в получение количественных оценок.

Схема записи голографического изображения

Голографические изображения обладают высокой степенью целостности, где каждая часть содержит в себе информацию об общей структуре. При повреждении или потери части голограммы информация сохраняется, что крайне важно для функционирования биологических систем. Повседневное существование человека невозможно представить без работы зрительного анализатора (до 80% информации об окружающем мире мы получаем через зрение). В ряде случаев наш глаз сталкивается с проблемой распознавания объекта всего лишь по части его образа и успешно справляется с этой задачей.

Ассоциативность является фундаментальным качеством биологических нейронных сетей. Благодаря этому свойству мозг способен по части признаков объекта восстановить всю информацию о его структуре. Был осуществлён целый ряд попыток моделирования работы зрительного анализатора с целью понимания его работы и возможности усовершенствования с дальнейшим использованием в области искусственного интеллекта. Конечно при наличии ограниченной и сравнительно небольшой совокупности объектов, подлежащих распознаванию, эта задача решается с помощью нейросетевой персептронной технологии, а также с использованием существующих разнообразных типов искусственных нейронных сетей, применяемых в решении задач распознавания образов. Между тем эти подходы предполагают длительное обучение искусственных нейросетевых систем. Более того, если количество объектов, входящих в идентифицируемый класс, превысит несколько сотен в рамках данной стратегии, задача становится неразрешимой.

Для решения нерегулярных, случайных задач такого рода необходимы новые методы, основанные на принципах функционирования биологических нейронных сетей. В качестве одного из них предлагается использовать метод компьютерного моделирования ассоциативных свойств голограммы и коллективного вычислительного процесса в нейронных сетях головного мозга. Используя принцип голографической целостности и коллективную нейросетевую, автоматиче­скую подстройку, реализуемую в голографическом преобразователе, память компьютера на основе разработанного алгоритма может осуществлять точную настройку на определённую задачу. В результате осуществляется достраивание потерянной части объекта, преодолеваются помехи и происходит идентификация изображения.

Эталонные изображения букв «Т» и «Б» русского алфавита

Смесь изображений букв «Т» и «Б», хранящееся в памяти (слева) и вводимый в математическую модель для распознавания фрагмент буквы «Б» (справа). Поставлена задача установить частью какой из букв является вводимый фрагмент изображения

Трёхмерная составляющая идентификации (слева) и изображение распознанного системой объекта (справа)

Полученные результаты подтверждают теоретическую возможность использования методов цифровой голографии и нейросетевой технологии для осуществления распознавания объектов в условиях потери части их изображения (до 50% от первоначальной структуры), находящихся в сложных смесях с другими изображениями.

Уже сегодня параметры нейронных систем головного мозга человека на основе цифровой голографии смогут найти применение в системах распознавания образов, например, в задачах распознавания речи и рукописного текста, а также в информационных, интеллектуальных системах.

Ссылка на исходный материал https://dzen.ru/a/YHLlvnqCaiEKem-f

---

Мозг как голографический компьютер

Огромная целостность и помехоустойчивость, в том числе к повреждениям даже анатомического характера завораживает учёных, пытающихся понять работу этой нейробиологической машины. Возникло две концепции, которые имели доказательную базу, но в корне противоречили друг другу.

Одной из них была идея французского физиолога Флуранса, что мозг работает как недифференцированное целое. Она основывалась на том, что повреждённые участки мозга не нарушали его работу, потому что другие зоны брали на себя их функции. Действительно, даже участки слуховой коры, если к ним подвести информацию из зрительной области, могли обеспечить функцию зрения при разрушении зрительной коры головного мозга. Только в настоящее время стало понятным, что принципы обработки информации в различных зонах, отвечающих за разные функции, являются едиными.

С другой стороны, разрушение определённых участков мозга приводило к нарушению соответствующих функций, что дало возможность другому учёному Францу Галлю сформулировать концепцию, согласно которой информация в мозге обрабатывается локально. В настоящее время эти концепции объединены, и мозг работает как дифференцированное целое, где информация обрабатывается в определённых центрах, но тем не менее характер обработки носит целостный характер. Однако основа этой целостности оказывается неопределённой.

Продуктивной является идея Карла Прибрама о принципе голографического представления информации и её обработке таким способом. Голограмма обладает огромной избыточностью, устойчивостью и целостностью. Конечно, в мозге нет никаких лазеров, источников когерентного и монохроматического излучения. Мозг работает как компьютер и строит цифровую голограмму реальности. На самом деле он функционирует как машина проявления цифровой голограммы, которая формируется органами чувств.

Принцип голограммы «всё во всём», где каждая часть несёт в себе всю структуру целого, а принцип «состоит из» уже не работает

Рассмотрим это на примере наиболее сложного анализатора, каким является зрение. Впервые этим анализатором занялся немецкий учёный Гельмгольц. Исследуя изображения, которые формировались на сетчатке глаза он пришёл к выводу, что никаких образов, которые видит мозг на сетчатке не существует. В результате он пришел к заключению о том, что мы видим символы, у которых нет никакой структурной связи между объектами. Эта концепция была подвергнута критике, однако она базировалась на экспериментальных данных, и другого им объяснения просто не было.

При рассмотрении глаза анатомически наблюдается странная картина. Светочувствительный слой сетчатки оказывается, как ни странно, самым последним на пути прохождения света. Перед ним в случайном порядке расположены 8 слоёв клеток. Так, что же происходит на сетчатке? Можно провести простой эксперимент: взять 8 слоёв чёрной бумаги, на каждый из которых нанести в случайном порядке иглой соответствующие отверстия, поставить в старом фотоаппарате эти слои между объективом и фотоплёнкой. Затем сфотографировать какой-либо объект, проявить плёнку и распечатать фотографию. Естественно на фотографии мы не увидим фотографируемый объект, а зафиксируем мазню теней, которую и наблюдал Гельмгольц.

Направление прохождения света сверху вниз сквозь 8 слоёв до рецепторных клеток. Зачем природе создавать такие трудности?

Объяснение этого феномена пришло только в конце ХХ века, когда харьковские учёные [В.П. Титарь, Т.В. Богданова, Г.С. Сафронов и др.] пришли к пониманию того, что эти слои клеток выступают в качестве фильтров, формирующих на сетчатке глаза голограмму, которая затем обрабатывается мозгом и декодирует голографическое изображение, в результате возникает видение образов объектов.

Мозг является голографическим компьютером по своей архитектуре, во многом напоминающей суперкомпьютеры, которые, как известно, являются многопроцессорными системами. Но в мозге таких процессоров, которые существующих в виде колонок мозговой коры миллионы, каждая из них является и процессором, и памятью одновременно, что обеспечивает колоссальную устойчивость к повреждающим фактором. Действительно у нас постоянно отмирает масса нейронов, но память и операционные возможности заметно не страдают.

Единый код представления и голографическая целостность позволяют легко справляться со сложными задачами распознавания
образов при частичной потере изображения или находящихся в сложных смесях соответствующих образов

Вскрытие или декодирование мозга является одной из центральных задач медицины и всей науки. Это приведёт к кардинальному прорыву в сфере искусственного интеллекта. Позволит объективизировать субъективную реальность человека и в перспективе перенести её на другой носитель, что обеспечит в принципе бессмертие человечества.