В неких случаях требуется обрабатывать и рассматривать информацию, поступающую от нескольких датчиков, но при всем этом оператор не успевает оценить информацию с требуемой скоростью либо показания одних должны быть взаимоувязаны с другими и т.п. Задачки такового рода стимулировали развитие систем с искусственным умом на базе устройств с нечеткой логикой, искусственных нейронных сетей.

Познание главных закономерностей образования структур в активных средах, также в сетях, состоящих из огромного числа активных частей, позволяет перейти к целенаправленному созданию распределенных динамических систем, которые сформировывают те либо другие пространственные структуры. Одним из главных приложений при всем этом являются задачки аналоговой обработки информации.

Внедрение в качестве простой единицы обработки инфы не отдельных сигналов, а протяженных пространственных структур дает возможность резко повысить эффективность устройства обработки информации, может послужить решению трудности сотворения искусственного ума, потому что имеются свидетельства того, что аналоговые механизмы лежат в базе работы людского мозга.

Понятно, что человечий мозг – это огромная сеть из 10-ов млрд нервных клеток – нейронов, связанных меж собой отростками (дендритами, аксонами). Число связей 1-го нейрона может достигать 10-ов тысяч. Благодаря работам нейрофизиологов довольно отлично исследован механизм деяния отдельного нейрона.

Нервная клеточка способна находиться в одном из 3-х дискретных состояний – покое, возбуждении и рефрактности (состоянии невозбудимости). Переходы меж состояниями управляются как процессами снутри самой клеточки, так и электронными сигналами, поступающими к ней по отросткам от других нейронов.

Переход от состояния покоя к возбуждению происходит пороговым образом при практически одновременном поступлении довольно огромного числа импульсных сигналов возбуждения. Оказавшись в возбужденном состоянии, нейрон находится в нем в течение определенного времени, потом без помощи других перебегает в состояние рефрактности. Это состояние характеризуется очень высочайшим порогом возбуждения: нейрон фактически не способен реагировать на приходящие к нему сигналы возбуждения. Через некое время способность к возбуждению восстанавливается, и нейрон ворачивается в состояние покоя.