Simulation Des Structures Neuroniques | N. Pozine

Ce livré entreprend une tentative de refléter les résultats d’une série de travaux se rapportant à l’un seulement de ces problèmes, l’étude et la simulation des processus informationnels évoluant dans le système nerveux, plus exactement dans ses éléments relativement simples et dans certaines de ses régions les mieux connues.

Donc, ce livre traite, pour l’essentiel, de quelques questions choisies de la simulation des structures neuroniques. Il se rapporte aux résultats de recherches effectuées par l’équipe de simulation des processus de commande dans les structures neuroniques à l’Institut des Problèmes de la commande (automatique et télémécanique) en 1962-1967. Ges résultats ont été publiés dans des articles écrits conjointement par l ’auteur avec les collaborateurs de l ’équipe G. Charaev, I. Choulpine, D. Kirvelis, I. Lubinski, V. Milutina, V. Iakhno, S. Polanski.

En exposant ses données, l’auteur s’est efforcé de s’en tenir à ce principe : aller du plus simple au plus compliqué.

Le Chapitre I décrit les phénomènes se déroulant dans l’élément essentiel des structures neuroniques, le neurone. On y trouvera des données sur la physiologie et des modèles de la cellule nerveuse. Comme la notion que le neurone est un élément binaire est encore répandue, une bonne partie de ce Chapitre (1.1-1.4) vise, en substan­ ce, à valider les représentations modernes sur la cellule nerveuse en tant qu’élément analogique. Cependant, pour comprendre tout ce qui va suivre, il suffit de connaître les propriétés générales du mo­ dèle neuronique. C’est pourquoi le lecteur qui ne s’intéresse pas trop aux justifications mentionnées peut se contenter de lire, dans le Chapitre I, le 1.5.

Le Chapitre II étudie les propriétés d’associations neuroniques homogènes à connexions latérales qui représentent sans doute un aspect très caractéristique des associations aux différents secteurs cérébraux. Ce qui distingue surtout cette partie de l’ouvrage, c’est qu’elle analyse le rôle des connexions latérales de diverse étendue quand les actions exercées transversalement peuvent se transmettre aux « voisins » non seulement proches, mais aussi éloignés du neuro­

ne donné. Une telle approche a permis de formuler les conditions de diverses opérations effectuées par une structure homogène sur la zone d ’excitation : opérations d ’élargissement, de rétrécissement e t d ’accusation des bords.

Le Chapitre III examine les schémas d’éléments de type neuro­ nique remplissant des opérations de logique continue^ Ici, parmi les résultats nouveaux, on peut indiquer la justification de la fonction logique d’équivalence de grandeurs continues.

Le schéma neuronique réalisant cette fonction est donné et la classe de schémas dits sélectifs reposant sur lui est décrite.

Le Chapitre IV propose un nouveau moyen de classification d’ensembles de grandeurs continues (ou de la forme des courbes univoques, si ces grandeurs sont ses ordonnées) en termes de logique continue — « plus », « moins », « égal ». Il expose l ’algorithme et les modèles des structures neuroniques pour la reconnaissance et la classification d ’ensembles de signaux ; la description de l ’espace de classes est donnée et l’une des variantes de la métrique de cet espace est discutée.

Le Chapitre V analyse les phénomènes transitoires dans une struc­ ture homogène à connexions latérales et étudie le travail des asso­ ciations neuroniques aüto-oscillatoires. En particulier, il mention­ ne le schéma d’une chaîne multineuronique (d’étendue arbitraire) dont les éléments, s’excitant tour à tour, génèrent des salves d’in­ flux. La vitesse de propagation d’une telle onde d’excitation peut varier dans de vastes limites.

Le Chapitre VI expose des données physiologiques et des modèles de fonctionnement des structures neuroniques du système auditif. Ce sont surtout les principes de la manipulation de l’information concernant la fréquence et l’intensité du signal sonore qui doivent être analysés. Les données de ce Chapitre sont l’unique exemple où

les notions nées de la simulation s’étendent à une importante partie de la zone cérébrale représentant un système fonctionnel entier. Le Chapitre VII discute les mécanismes possibles de la recherche et du traçage de voies dans les structures neuroniques. Etant donné la pauvreté des données neurophysiologiques concrètes sur ces méca­ nismes, les hypothèses avancées sur ce sujet sont des plus abstraites. Pourtant, l’élaboration de mécanismes de recherche et de traçage de voies semble d’actualité, car ces phénomènes représentent, appa­ remment, les fondements de l ’adaptation aux conditions changeantes, la base sur laquelle s’édifie le comportement de l’être vivant.

Le Chapitre VIII expose des données de caractère méthodologi­ que. La discussion de nouveaux problèmes soulève toujours des débats concernant les méthodes des travaux, les vues a priori sur refficacité de telle ou telle approche d’une étape nouvelle de recher­ ches, sur les tâches à remplir en l'occurence, etc. La simulation des structures neuroniques en tant que direction de recherches est actuel­ lement dans le stade du devenir avec toutes les particularités qui lui sont inhérentes. En cette connexion, il est considéré opportun de discuter les questions relatives à la définition de l’objet étudié exer­ çant une influence sur la méthode du travail.

Les recherches sur la simulation des structures neuroniques qui constituent la trame de notre livre ont été exécutées en contact étroit de notre équipe avec certains laboratoires physiologiques. De nom­ breux débats sur le problème avec nos collègues physiologistes, leurs explications et interprétations des données physiologiques nous ont été d’un concours inestimable. Je tiens à remercier très vivement les personnalités qui ont bien voulu discuter les problèmes neurophy­ siologiques, et, avant tout, G. Guerchouni, I. Altman, E. Radiono- va (Institut Pavlov de Physiologie de l ’Acad. des Sc. de l ’U.R.S.S.), I. Àrchavski, M. Berkinblit (col. de l’Institut des Problèmes de la transmission de l ’information de l ’Acad. des Sc. de l ’U.R.S.S.), E. Sokolov (Université de Moscou), V. Samsonova et I. Chévélev (Institut de l’Activité nerveuse supérieure et de Neurophysiologie de l’Acad. des Sc. de l’U.R.S.S.). Dans les discussions sur la valeur de certains modèles, des conseils util