Science and Innovations in MedicineScience and Innovations in MedicineНаука и инновации в медицине2500-13882618-754XFSBEI of Higher Education SamSMU of Ministry of Health of the Russian Federation4373410.35693/2500-1388-2019-4-3-8-14Gerontology and geriatricsГеронтология и гериатрияResearch ArticleModeling of stochastic brain function in artificial intelligenceМоделирование стохастической функции мозга при создании искусственного интеллектаhttps://orcid.org/0000-0001-8624-6981VolobuevAndrei N.ВолобуевАндрей Николаевич
Russian Federation

PhD, Professor, Head of the Department of medical physics, mathematics and informatics.

д.т.н., профессор, заведующий кафедрой медицинской физики, математики и информатики.

volobuev47@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0001-8777-3097PyatinVasiliy F.ПятинВ. Ф.
Russian Federation

PhD, Professor, Head of the Department of physiology with the course of life safety and disaster medicine

д.м.н., профессор, заведующий кафедрой физиологии с курсом безопасности жизнедеятельности и медицины катастроф.

volobuev47@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0003-3522-6803RomanchukNatalya P.РоманчукН. П.
Russian Federation

teaching assistant, Department of physiology with the course of life safety and disaster medicine.

ассистент кафедры физиологии с курсом безопасности жизнедеятельности и медицины катастроф.

volobuev47@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0002-0603-1014RomanchukPetr I.РоманчукП. И.
Russian Federation

PhD, Deputy Chief Physician in Samara Clinical Geriatric Hospital.

к.м.н., заместитель главного врача Самарской клинической гериатрической больницы.

volobuev47@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0003-0027-1786BulgakovaSvetlana V.БулгаковаС. В.
Russian Federation

PhD, Head of the Department of geriatrics and geriatric endocrinology.

д.м.н., заведующая кафедрой гериатрии и возрастной эндокринологии.

volobuev47@yandex.ruSamara State Medical UniversityФГБОУ ВО «Самарский государственный медицинский университет» Минздрава РоссииSamara Clinical Geriatric HospitalГБУЗ СО «Самарская клиническая гериатрическая больница»1509201943VOL 4, NO3 (2019)ТОМ 4, №3 (2019)81408092020Copyright ©; 2019, Volobuev A.N., Pyatin V.F., Romanchuk N.P., Romanchuk P.I., Bulgakova S.V.Copyright ©; 2019, Волобуев А.Н., Пятин В.Ф., Романчук Н.П., Романчук П.И., Булгакова С.В.2019Volobuev A.N., Pyatin V.F., Romanchuk N.P., Romanchuk P.I., Bulgakova S.V.Волобуев А.Н., Пятин В.Ф., Романчук Н.П., Романчук П.И., Булгакова С.В.https://creativecommons.org/licenses/by/4.0https://innoscience.ru/2500-1388/article/view/43734

Objectives –research of stochastic brain function in respect to creation of artificial intelligence.

Material and methods. Mathematical modeling principles were used for simulation of brain functioning in a stochastic mode.

Results. Two types of brain activity were considered: determinated type, usually modeled using the perceptron, and stochastic type. It is shown, that stochastic brain function modeling is the necessary condition for AI to become capable of creativity, generation of new knowledge. Mathematical modeling of a neural network of the cerebral cortex, consisting of the set of the cyclic neuronal circuits (memory units), was performed for the stochastic mode of brain functioning. Models of "two-dimensional" and "one-dimensional" brain were analyzed. The pattern of excitation in memory units was calculated in the "one-dimensional" brain model.

Conclusion. Relying on the knowledge of the stochastic mode of brain function, a way of creation of AI can be offered. á-rhythm of a patient is a recommended focus of the therapist's attention in diagnostics and treatment of brain disorders. It was noted, that the alpha wave amplitude and frequency could indicate the cognitive, creative and intuitive abilities of a person.

Цель – исследование стохастической функции мозга применительно к проблеме создания искусственного интеллекта.

Материал и методы. Использованы принципы математического моделирования функционирования головного мозга в стохастическом режиме.

Результаты. Исследованы два принципа работы мозга: детерминированный, обычно моделируемый на основе схемы перцептрона, и стохастический. Показано, что только при условии моделирования стохастической функции мозга возможно создать полноценный искусственный интеллект, способный генерировать новое знание. Проведено математическое моделирование нейронной сети коры полушарий головного мозга, состоящей из совокупности циклических нейронных цепей – ячеек памяти при стохастическом режиме функционирования. Проанализированы модели «двумерного» и «одномерного» мозга. Для модели «одномерного мозга» рассчитано распространение возбуждения по ячейкам памяти.

Заключение. На основе представления о стохастическом режиме работы головного мозга намечен путь создания искусственного интеллекта. Рекомендовано при решении медико-диагностических задач, связанных с заболеванием головного мозга, обратить особое внимание на á-ритм пациента. Отмечено, что амплитуда и частота á-ритма человека является индикатором когнитивных, творческих, интуитивных возможностей человека.

artificial intelligenceperceptroncyclic neuronal circuitsstochastic brain functioncreativityискусственный интеллектперцептронциклическая нейронная цепьстохастическая функция мозгатворческие возможностиGuyton AC, Hall JE. Textbook of medical physiology. Elsevier Inc., New York, USA, 2006. [Гайтон А.К., Холл Дж.Э. Медицинская физиология. Пер. с англ. М.: Логосфера, 2008:621,807,817].Volobuev AN, Romanchuk PI, Bulgakova SV. Alzheimer’s disease as the cerebral cortex disorder. Science & Innovations in Medicine. 2019;4(2):16–20. (In Russ.) [Волобуев А.Н., Романчук П.И., Булгакова С.В. Болезнь Альцгеймера – заболевание коры головного мозга. Наука и инновации в медицине. 2019;4(2):16–20]. doi: 10.35693/2500-1388-2019-4-2-16-20Rosenblatt F. The perceptron, a probabilistic model for information storage and organization in the brain. Psych Rev. 1958;65:386–408.Grechko LG, Sugakov VI, Tomasevich OF, Fedorchenko AM. Problems in theoretical physics. M., 1972. (In Russ.) [Гречко Л.Г., Сугаков В.И., Томасевич О.Ф., Федорченко А.М. Сборник задач по теоретической физике. М., 1972].Levitov LS, Shitov AV. Green's function. Problems and solutions. M.: FIZMATLIT, 2003. (In Russ.) [Левитов Л.С., Шитов А.В. Функции Грина. Задачи и решения. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003].Skopenkov MB, Pakharev AA, Ustinov AV. Through resistivity network. Matematicheskoe prosveshchenie. 2014;3(18):33–65. (In Russ.) [Скопенков М.Б., Пахарев А.А., Устинов А.В. Сквозь сеть сопротивлений. Математическое просвещение. 2014;3(18);33–65].Spitzer F. Principles of Random Walk. Princeton, New Jersey, 1964. [Спицер Ф. Принципы случайного блуждания. Пер. с англ. М.: Мир, 1969].Fikhtengolts GM. Rate differential and integral calculus M.: Nauka, 1966. (In Russ.) [Фихтенгольц Г.М. Курс дифференциального и интегрального исчисления. М.: Наука, 1966].