Электростатика

нейронов
.
Нейроны, где бы они ни находились, имеют одинако-
вую структуру и примерно одинаковые логические характери-
стики. Они являются наиболее универсальным логическим эле-
ментом. На основе нейронов строятся простые и упорядочен-
ные 
нейронные сети
,
указывающие на тот, пока еще не дости-
жимый в технике факт, что с помощью единственного элемента 
можно построить систему, способную выполнять сложнейшие 
задачи, которые обычно решает человек. 
На рис. 7.11 показано схематическое изображение нейро-
на. Луковицеобразная часть является телом ячейки -
сомой
. 
Ее 

---

269 
диаметр лежит в пределах от 10 мкм для связующих нейронов 
до 70 мкм для моторных нейронов. Отростки, отходящие от те-
ла нейрона, называются дендритами и представляют собой 
входные связи нейрона. Длинный отросток, отходящий от од-
ной из сторон сомы, называется аксоном и служит для передачи 
выходного сигнала к другим нейронам; длина аксона от долей 
миллиметра до 1,8 м и более. Аксон постепенно сужается, и на 
расстоянии 50 - 100 мкм от тела нейрона начинается изоли-
рующий слой.
Рис. 7.11. Схематическое изображение нейрона: 1 – дендриды;
2 – тело нейрона (сома); 3 - аксон 
Сам нейрон изолирован от окружающей его жидкости 
тонкой мембраной и благодаря метаболическому процессу 
внутри него существует избыточная концентрация отрицатель-
ных ионов калия, хотя окружающая нейрон жидкость содержит 
избыток ионов натрия. Для предотвращения диффузии ионов 
калия через мембрану на ней поддерживается задерживающий 
потенциал около70 мВ. Аксон по своей природе является ана-
логом соединительного провода электрической цепи. Ближе к 
концу он разветвляется, и более мелкие ветви образуют контак-

---

270 
ты с другими нейронами. Дендриты оканчиваются синапсами, 
которые отделены от тела нейрона узким переходом шириной 
0,01 - 0,02 мкм. 
Нейрон во многом подобен электронному логическому 
элементу. Выполнив соединение нейрона определенным обра-
зом, нетрудно обнаружить, что он обладает свойствами, анало-
гичными свойствам одной из обычных схем вычислительной 
машины. Однако нейрон обладает и другими свойствами, на-
пример способностью увеличивать частоту выходного сигнала с 
изменением амплитуды входного, суммировать входные сигна-
лы и т. д. Все это показывает, что нейрон - значительно более 
сложный элемент, чем обычная логическая схема. Нейрон мо-
жет передавать информацию в аналоговой форме, что позволяет 
рассматривать нейронную систему как гибридное устройство из 
логических элементов и аналоговых блоков, в котором направ-
ление передачи аналоговой информации определяется комму-
тируемыми логическими связями между элементами. Адаптив-
ные свойства нейронов могут быть использованы также при 
создании устройств для распознавания образов и знаков и при 
построении обучающих машин. Если сравнивать интегральные 
микросхемы с нейроном, то окажется, что мощность рассеяния 
в нейроне в 10
7
раз меньше, а степень интеграции в 10
7
раз 
больше. 
Для технической реализации ряда сложных нейронных се-
тей в первом приближении достаточен