Основные принципы построения современного нейрокомпьютера

Итак, решил я изложить прешедшие ко мне в метро чисто философские и логичные принципы построения нейрокомпьютера. Чтобы построить компьютер сколько-нибудь похожий на мозг, необходимо ограмное кол-во структурных элементов(10^12 если не ошибаюсь) и при этом у каждого структурного элемента около 1000 связей. Создать подобного рода систему без принципов самоорганизации невозможно!!! Таким образом необходима среда в которой будут эти самые элементы образовываться. А кроме непосредственно мозга подобных систем я не знаю! Таким образом мне кажется что возможно построить нейрокомпьютер следующим образом.

1. Вырастить мозг на подложке(это уже реализованно)
2. Подключить к мозгу раздражители(уже рееализовано)
3. Понять что «поощряет» и что «наказывает» вырашенный мозг.
4. Вводить данные в вырашенный мозг, полычать вывод.
5. Наказывать и поощрять мозг пока он не научиться

После обучения мы получим готовый к использованию нейрокомпьютер, который можно перепрограммировать(снова обучать). Данные принципы вполне достижимы как мне кажетя. Поощрать и наказывать вырашенный мозг можно химически, повышением какого нибудь нейромедиатора «счастья». Вводить и выводить данные можно, выращивая моз сразу с отростками для органов чувств , через которые можно подключаться!)

Т.е. производственный цикл будет примерно таким.

1. Помещение зародыша на подложку и контраль его роста
2. Подключение микроэлектродов к отрасткам органов чувств
3. Обучения мозга по средствам электро и химио-стимуляции

После обучения получается запрограммированный нейро-чип. С возможностью перепрограммирования! Что кто думает по этому поводу?

SLP

Так как я собираюсь заниматься аппаратной реализацией устройств ИИ. Я не могу пройти мимо практически главной части алгоритмов ИИ-нейросетей. Я уже реализовал алгоритм обучающий одиночный перцептрон. После ознакомления с классической моделью (для интересующихся)
. Так-же после ознакомления с книгой «Физиология центральной нервной системы» В.М. Смирнова, В.Н. Яковлева. Я соорудил программу на Python для тестирования.

Алгоритм-организм

Как вы уже успели заметить, я интересуюсь искуственным интелектом. Возник у меня следующий вопрос, а почему бы не использовать генетический подход для создания алгоритма, функционирующего аналогично колонии живых клеток. А именно создаётся множество объектов(клеток), которые могут «впитывать», «размножаться», «умирать», «обрабатывать» и «выпускать». Клетки находяться в среде которая, характеризуется концентрациями различных веществ. За счёт «жизни» клеток среда изменяется.

Таким образом: Задачи формулируются в виде начальных параметров среды. В данной среде запускается «жизнь» колонии клеток. Через некоторое время параметры среды будут являться решением задачи.

С помощью данного подхода можно реализовывать алгоритмы ГА, нейросети и.т.п. в зависимости от кол-ва клеток и параметров среды.

Идея ещё сырая, непонятно как точно кодировать среду и взаимодействия между «клетками».

Кто хочет поучавствовать в разработке «алгоритма-организма», либо слышал, видел, что-то подобное напишите. Алгоритм будет кодироваться на Python. Желающим вышлю более подробную информацию.