DE3910036C1 - - Google Patents

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Description

Die Erfindung bezieht sich auf ein Rechensystem zur Simulation der Großhirnrinde mit der radialen Glia, d. h. einen Relationsrechner gemäß dem Oberbegriff des Patentanspruches 1.
In der DE-PS 34 29 078 des Anmelders ist ein Rechensystem zur Simulation der Formatio reticularis angegeben, mit dem z. B. ein Robotsystem bestimmte intendierte, durch Programme vorgegebene Handlungen mit einer Redundanz potentieller Befehlsausübung ausführt. Dies bedeutet, daß die intendierten Handlungen durch Rahmenprogramme vorgegeben sind, die jedoch durch eingehende, z. B. durch Umweltinformationen abgeleitete Daten neu bewertet und auch ausgetauscht werden können, wobei jedoch das Ziel der intendierten Handlung im Auge behalten wird. Wie der Weg bis zu diesem Ziel verläuft, wird durch die Struktur des gesamten Rechensystems und durch die verwendete Logik systemintern bestimmt.
Ein wesentlicher Teil eines solchen Gesamtrechensystems ist der Relationsrechner. In diesen Relationsrechner werden die aus den Umweltinformationen errechneten Daten sowie die intendierten Handlungen eingegeben, wobei gleichzeitig Rückkopplungen aus dem Befehlsrechner vorliegen. In dem Relationsrechner werden diese Eingangsdaten entsprechend gewichtet und schließlich an den Befehlsrechner weitergegeben. Dieser Relationsrechner entspricht somit in einem Robotsystem der Großhirnrinde des biologischen Gehirnes; vgl. W.L. Kilmer et al. in International Journal of Man-Machine Studies, 1969, Band 1, Seiten 279 bis 309, insbesondere Fig. 10 auf Seite 306 mit zugehöriger Beschreibung. Der Relationsrechner, welcher aus einer Vielzahl von klassischen Rechnern zur Verarbeitung diverser Umweltinformationen, deduktiver motorischer Programme sowie induktiver Planung besteht, ist in dem bisherigen Stand der Technik nur hinsichtlich der Funktion angegeben, nicht jedoch hinsichtlich der Rechnerstruktur.
Pasko Rakic hat in Science, Band 241, 1988, Seiten 170 bis 176, eine experimentell fundierte Theorie über den Aufbau der Großhirnrinde vorgelegt. Die Großhirnrinde besteht hiernach aus einer Vielzahl (ontogenetischer) Säulen, in welchen sich jeweils eine bestimmte Zahl von Neuronen, befindet. Der Aufbau dieser Säulen geht von einer Schicht glialer Zellen, der radialen Glia aus, die nicht mehr zur Großhirnrinde, sondern zur ventrikulären Zone gehörig ist. Jede in der Ventrikelschicht angeordnete Glia-Zelle ist über radiale Glia-Fasern mit einer Säule der Großhirnrinde verbunden, wobei eine ein-eindeutige Zuordnung zwischen den Glia-Zellen der Ventrikelzone und den Säulen der Großhirnrinde besteht. Der Aufbau eines bestimmten Großhirnrindenareals erfolgt unter der Führung der Glia-Zellen. Die für die einzelnen Säulen notwendigen Neuronen wandern entlang der radialen Glia-Fasern bzw. Fortsätze der Glia-Zellen zu den Säulen der Großhirnrinde und dort exakt zum entsprechenden Bestimmungsort innerhalb der Säule. Die endgültige Zahl derartiger Säulen eines jeden Areals kann durch afferente Information modifiziert werden. Die Zytoarchitektonik der Großhirnrinde wird, wie in der Praxis beobachtet, hierdurch in funktionsspezifische Areale aufgeteilt.
Es ist des weiteren festgestellt worden, daß die Großhirnrinde sich durch Zunahme der Anzahl von radialen Glia-Zellen vergrößert. Vor allem ist bemerkenswert, daß die Vergrößerung der Oberfläche der Großhirnrinde im Laufe der Evolution nicht mit einer wesentlichen Zunahme der Rindendicke einhergeht.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, diese aus der Biologie gewonnenen Erkenntnisse über die Großhirnrinde umzusetzen in eine Rechnerstruktur, mit der die Funktion der Großhirnrinde mit den daran teilnehmenden anderen Hirnteilen simuliert werden kann.
Diese Aufgabe ist gemäß der Erfindung durch die im kennzeichnenden Teil des Patentanspruches 1 angegebenen Merkmale gelöst.
Demgemäß entsprechen den Säulen der Großhirnrinde Rechnergruppen und den glialen Zellen der Schicht der Ventrikel Zellen eines Tritozählers, denen jeweils ein bestimmtes Tritogramm zugeordnet ist. Die Zellen innerhalb eines Tritozählers sind kenogrammatisch organisiert und entsprechend ihrer Deuteroäquivalenz angeordnet. Hinsichtlich der Kenogrammatik, der Tritogramme und der Deuteroäquivalenz vgl. die DE-OS 37 07 998, G.G. Thomas, Introduction to Kenogrammatics, Proceedings of the 13th Winter School on Abstract Analysis Section of Topology, Serie II, Nr. 11, 1985, und G. Günther, Logik, Zeitemanation und Evolution, Geisteswissenschaftliche Hefte 136, Obladen, Westdeutscher Verlag 1967, Seiten 7 bis 47.
Den kenogrammatisch organisierten und deuterographisch geordneten Zellen eines Tritozählers sind somit ein-eindeutig ebenfalls in Gruppen geordnete Rechnergruppen zugeordnet. Entsprechend der Deuteroäquivalenz der Tritogramme ergibt sich eine qualitative Funktionsäquivalenz der jeweils zusammengehörigen Bausteine.
Die einzelnen Rechnergruppen erhalten jeweils gruppenspezifische Daten, so z. B. die Daten eines Perzeptionsrechners, der visuelle oder taktile Umweltinformationen liefert, die Daten eines Handlungsintentionsrechners, der auszuführende Programme liefert, oder Rückmeldedaten etwa von einem Befehlsrechner etc. Wird in einer bestimmten Rechnergruppe des Relationsrechners gerechnet, wobei es irrelevant ist, wieviele einzelne Rechner aktiv sind, so wird ein der Rechnergruppe zugeordneter Aktivitätsschalter eingeschaltet, der über eine Leitung an die zugehörige Tritozelle lediglich die Information liefert, z. B. die Information EIN, daß in der zugehörigen Rechnergruppe gerechnet wird. Die Zellen der jeweils eingeschalteten Tritozähler werden in bestimmten Zeitabständen abgefragt, wobei dann jeweils das Tritogramm der eingeschalteten Zellen als sogenanntes qualitatives Muster an einen Speicher, z. B. einen RAM-Baustein weitergeleitet wird. Die qualitativen Muster der augenblicklichen Rechenvorgänge werden hierdurch laufend im Relationsrechner gespeichert, wobei das augenblickliche Qualitätsmuster jederzeit z. B. über einen Monitor einem Beobachter zugänglich gemacht werden kann. Da die Tritogramme Wertqualitäten entsprechen, diese Wertqualitäten auch dem Handlungsintentionsprogramm zugrundeliegen, kann durch einen Vergleich der beiden Qualitäts- bzw. Programmuster festgestellt werden, ob das Handlungsprogramm z. B. nach einer bestimmten Umwelterfahrung, die sich in einem neuen Qualitätsmuster der Tritogramme äußert, umgestellt werden muß, um das angestrebte Ziel zu erreichen.
Die dargelegte Rechnerstruktur bzw. Rechnerarchitektur ist eine Simulation des Zusammenwirkens glialer Gehirnstrukturen mit neuronalen Gehirnstrukturen. Es handelt sich daher nicht nur um einen sogenannten neuronalen Rechner, sondern um ein glia-neuronales Rechnersystem. Die Struktur dieses Rechnersystems nach der Kenogrammatik zeigt auch bei einer Zunahme der Tritozellen im Laufe einer Rechnerfortentwicklung eine entsprechende Vergrößerung der Anzahl der zugeordneten Rechnergruppen, ohne daß die Ausdehnung der einzelnen Rechnergruppen wesentlich größer wird, was der im Laufe der Evolution beobachteten Tatsache entspricht, daß bei einer Vergrößerung der Gehirnkapazität die Rindendicke nicht wesentlich ansteigt.
Weitere Ausgestaltungen der Erfindung gehen aus den Unteransprüchen hervor.
Die Erfindung ist in einem Ausführungsbeispiel anhand der Zeichnung näher erläutert. Es stellen dar:
Fig. 1 eine schematische, teilweise perspektivische Darstellung eines Teiles einer Großhirnrinde sowie damit zusammenhängender Glia-Zellen in der Ventrikelzone im biologischen Gehirn (nach P. Rakic);
Fig. 2 ein Blockschaltdiagramm eines einen Handlungsintentionsrechner, einen Befehlsrechner sowie einen Relationsrechner gemäß der Erfindung enthaltenden Rechensystems;
Fig. 3 ein Schaubild der Verbindung zwischen einem Teil des Relationsrechners gemäß der Erfindung und dem schematisch als Permutographen dargestellten Befehlsrechner des Rechensystems gemäß Fig. 2;
Fig. 4 ein Schaubild zur Erläuterung der Entwicklung einer Tritostruktur, die der Rechnerarchitektur eines Relationsrechners gemäß der Erfindung zugrundeliegt.
Fig. 1 stellt schematisch einige Glia-Zellen GC in der ventrikulären Zone VZ dar, die über radial verlaufende Glia-Fasern RG mit Säulen C im Bereich der Hirnrinde CP verbunden sind. Während der Entwicklung des Gehirns wandern Neuronen längs der als Führungen dienenden Glia- Fasern RG, sogenannte wandernde Neuronen MN (migrating neurons) in Richtung auf die zugeordneten Säulen C, wandern dort an bereits abgelagerten Neuronen im Bereich zwischen E40 und E100 vorbei und werden dann in Richtung auf den Randbereich MZ abgelagert. Somit ist jeder Glia-Zelle GC eine bestimmte Säule C zugeordnet. Die Neuronen in den Säulen C erhalten Informationen über Verbindungen zum Zwischenhirn TR und über Verbindungen zu anderen Bereichen der Hirnrinde CC. Die Darstellung und Erläuterung dieser Figur ist dem oben genannten Aufsatz von P. Rakic entlehnt.
Um aus dieser Struktur das in Fig. 2 gezeigte Rechensystem zu entwickeln, wird davon ausgegangen, daß die Glia-Zellen kenogrammatisch organisiert sind und jeder Glia-Zelle ein bestimmtes Tritogramm entspricht. Das zugrundeliegende Gesetz der Kenogrammatik ist ein Gesetz des qualitativen Zählens. In der Tabelle 1 sind 15 Tritogramme für n=4 unterschiedliche Symbole aufgelistet, wobei die nicht in Klammern geschriebenen Ziffern lediglich die Bedeutung der Symbole haben, während die in Klammern geschriebenen Ziffern natürliche Zahlen bedeuten. Bei vier Symbolen spricht man hierbei von qualitativem Zählen bis 4.
Tabelle 1: (n=4) Qualitatives Zählen bis 4
In der folgenden Tabelle 2 ist für die Anzahl von jeweils n Symbolen die Anzahl der möglichen Tritogramme aufgeführt, wobei diese Anzahl der Folge der Bell-Zahlen B(n) entspricht.
Tabelle 2: (Folge der Tritogramme (Bell-Zahlen, B (n))
Für das einfachere Verständnis soll im folgenden lediglich mit vier Symbolen gearbeitet werden, d.h. entsprechend 15 Tritogrammen gemäß Tabelle 1. Diese 15 Tritogramme können entsprechend der Symbolstellung mit Werten besetzt werden. Die Berechnung der Wertbesetzung erfolgt nach der Formel n!/(n-r)!, wobei r die Anzahl der verschiedenen Kenogramme auf den n Plätzen bedeutet. Die Tritogramme fassen die Vielzahl möglicher Wertebesetzungen qualitativ kenogrammatisch zusammen. Tritogramme zählen daher nicht die Anzahl von ihnen entsprechenden Wertmengen, sondern Wertqualitäten. Das in der Tabelle 1 in der ersten Spalte gezeigte Tritogramm T 1: 1 1 1 1 bedeutet, daß an allen Plätzen der möglichen Wertbesetzungen jeweils gleiche Werte stehen, bei n=4 demnach einer der Werte 1 bis 4. Die möglichen Wertbesetzungen sind dann (1) (1) (1) (1), (2) (2) (2) (2), (3) (3) (3) (3) und (4) (4) (4) (4). Das in der zweiten Spalte der Tabelle 1 aufgeführte Tritogramm T 2: 1 1 1 2 bedeutet demnach bei vier Werten jeweils eine Folge von drei gleichen Werten und einem davon verschiedenen Wert. Dementsprechend lassen sich 12 verschiedene Wertsetzungen aufstellen, angefangen von (1) (1) (1) (2), (1) (1) (1) (3), . . . . bis einschließlich (4) (4) (4) (3), demnach insgesamt 12 Wertbesetzungen. Auf ähnliche Weise können die Wertbesetzungen und deren Anzahl für alle in Tabelle 1 aufgeführten Tritogramme T 1 bis T 15 bestimmt werden. 12 Wertbesetzungen haben noch die Tritogramme T 3, T 4, T 6, T 7, T 9 und T 10, während die übrigen Tritogramme T 5, T 8 sowie T 11 bis T 15 jeweils 24 Wertbesetzungen haben. Für n=4 Symbole gibt es demnach 256 Wertbesetzungen.
Für die Darstellung gemäß Fig. 1 bedeutet diese Erläuterung, daß jeweils der Säule, die einer bestimmten Glia- Zelle zugeordnet ist, eine Anzahl von Neuronen zugeordnet wird, die gleich der Anzahl der Wertbesetzungen ist, die dem Tritogramm der jeweiligen Glia-Zelle entspricht.
Wie oben erläutert, können Tritogramme jeweils zu Kenographen zusammengefügt werden, wobei die Struktur des Kenographen von der Deuteroäquivalenz der Tritogramme bestimmt wird. Jedes Tritogramm läßt sich als Deuterogramm darstellen, wobei für diese Darstellung nur die Verteilung der unterschiedlichen Symbole relevant ist. Wie in Tabelle 3 dargestellt, gibt es im Falle von 15 Tritogrammen mit n=4 hier jeweils wiederum nur durch Ziffern dargestellten Symbolen fünf verschiedene Deutogramme D 1 bis D 5, wobei D 1 und D 5 nur je einmal, D 2 viermal, D 3 dreimal und D 4 sechsmal auftreten.
Tabelle 3
Demnach können 15 Tritogramme in ihrer deuteroäquivalenten Struktur jeweils als zusammenhängende Kenographen dargestellt werden, wie dieses bereits in der oben genannten DE-OS 37 07 998 erläutert ist. Entsprechend Tabelle 3 können dann die Tritogramme T 2, T 3, T 3, T 6 und T 10, ferner T 4, T 7, T 9 sowie T 5, T 8, T 11, T 12, T 13, T 14 jeweils gruppenartig zusammengefaßt werden, wohingegen die Tritogramme T 1 und T 15 solitär bleiben. Diese Gruppenzusammenfassung kann als qualitative Funktionsäquivalenz aufgefaßt werden.
Diese Überlegungen werden nun auf das Rechensystem gemäß Fig. 2 angewandt. Dieses Rechensystem weist einen Handlungsintentionsrechner 1, einen als Permutographen aufgebauten Befehlsrechner 2 sowie einen Relationsrechner 3 auf, deren Funktion in der DE-PS 34 29 078 erläutert ist, auf die Bezug genommen wird.
Der hier in Rede stehende Relationsrechner 3 weist einen Tritozähler 4 mit fünfzehn Z 1 bis Z 15 auf, als Säulen S 1 bis S 15 dargestellte Rechnergruppen 5, in denen jeweils ein Rechnerplatz durch einen kleinen Kreis dargestellt ist, einen mit dem Tritozähler 4 verbundenen Musterspeicher 6, einen mit diesem verbundenen Häufigkeitszähler 7 sowie einen mit dem Musterspeicher verbundenen Monitor 8.
Jeder Zelle Z 1 bis Z 15 des Tritozählers ist ein Tritogramm zugeordnet, wobei die Zellen mit deuteroäquivalenten Tritogrammen benachbart angeordnet sind, was durch die Doppelstriche angedeutet ist. Man sieht, daß die Zellen Z 1 und Z 15 mit den hier nur als Zahlen 1 bis 15 ausgedrückten Tritogrammen T 1 und T 15 singulär und die übrigen Zellen entsprechend der obigen Tabelle 3 geordnet sind. So bilden die Zellen Z 2, Z 3, Z 6 und Z 10 eine Gruppe, ebenso die Zellen Z 4, Z 7 und Z 9 sowie die Zellen Z 5, Z 8, Z 11, Z 12, Z 13 und Z 14. Der Tritozähler 4 ist demnach ein technisches Äquivalent zu der Anordnung der Glia-Zellen GC in Fig. 1. Der Tritozähler ist eine Zählvorrichtung auf der Basis von Tritogrammen, wobei Tritogramme wiederum eine bestimmte Wertquantität auf eine entsprechende Wertqualität zählen bzw. reduzieren.
Jeder Zelle Zi des Tritozählers 4 mit ihrem Tritogramm ist genau eine Rechnergruppe Si zugeordnet, die entsprechend der oben erläuterten Wertbesetzung jeweils eine dem Tritogramm der Zelle entsprechende Anzahl von Rechnerplätzen aufweist. Dementsprechend hat die Rechnergruppe S 1 vier Rechnerplätze, die Rechnergruppen S 2, S 3, S 6, S 10, S 4, S 7 und S 9 haben jeweils zwölf Rechnerplätze, während die übrigen Rechnergruppen S 5, S 8 sowie S 11 bis S 15 jeweils vierundzwanzig Rechnerplätze aufweisen. Diese Rechnerplätze stehen jeweils qualitätsgleichen klassischen Rechnern zur Verfügung, die entsprechend ihren Aufgaben von anderen Rechensystemen gelieferte Daten und Informationen behandeln, wie weiter unten erläutert.
Durch die eindeutige Zuordnung zwischen den Zellen Zi und den Rechnergruppen Si entstehen innerhalb eines durch eine Vielzahl von aneinanderliegenden Säulen gebildeten Säulenraumes Teilräume aus bestimmten Säulen, die qualitativ zusammengehören. Auch diese Zusammengehörigkeit ist durch Doppelstriche angedeutet. Diese Zusammengehörigkeit entspricht einer aufgabenspezifischen Unterteilung der Rechnerfunktion entsprechend einer bestimmten aufgabenspezifischen Unterteilung innerhalb eines Großhirnrindenareals.
Die in einer Rechnergruppe Si zur Verfügung stehenden Rechnerplätze müssen nicht alle mit einem Rechner besetzt sein, da die Installierung der erforderlichen Rechnerkapazität abhängig von den jeweiligen Aufgaben ist, die der Relationsrechner zu erfüllen hat. Es können sogar bereits installierte Rechner wieder außer Betrieb genommen werden, was dem tatsächlich beobachteten biologischen Untergang von Neuronen in der Großhirnrinde entsprechen würde.
Wird in einer bestimmten Rechnergruppe Si des Relationsrechners 3 gerechnet, so wird ein mit dieser Rechnergruppe verbundener Aktivitätsschalter 9 eingeschaltet, der ein Signal an die jeweilig zugeordnete Zelle Zi in dem Tritozähler 4 liefert. In bestimmten, z.B. durch einen Taktgeber vorgegebenen Zeitintervallen werden die Tritogramme derjenigen Zellen Zi ausgelesen, die jeweils ein EIN-Signal von einem Aktivitätsschalter erhalten, und in dem Musterspeicher 6, z. B. einem RAM-Baustein, abgespeichert. Dieses abgespeicherte Muster kann jederzeit über den Monitor 8 zugänglich gemacht werden.
Die in dem Musterspeicher 6 abgespeicherten Tritogramm- Muster werden über Leitungen 10 den Rechnergruppen S 1 bis S 15 gemeldet. Eine solche Leitung 10 ist z. B. eine Feed-Forward-Leitung, d. h. sie übermittelt Daten, wenn eine bestimmte Umweltinformation auf ein zur Zeit im Rechnersystem bestehendes Qualitätsmuster trifft, entspricht also einer Bestätigung im Sinne einer Emotion, oder sie ist eine Feedback-Leitung, die lediglich zum Rückmelden des Qualitätsmusters dient. Für eine Simulation von Rechenprozessen im Gehirn ist im wesentlichen nur die Feed-Forward- Leitung notwendig.
Außerdem werden die jeweilig auftretenden Tritogramm- Muster gezählt und die am häufigst auftretenden Muster in dem Häufigkeitszähler 7 abgelegt und dem Handlungsintentionsrechner 1 übermittelt. Der Handlungsintentionsrechner 1 kann dann aus diesen Mustern, die ja aus einem intendierten Handlungsprogramm resultieren, gegebenenfalls sein Programm modifizieren. Modifikationen werden über Leitungen 11 direkt den Rechnergruppen S 1 bis S 15 oder dem Befehlsrechner 2 mitgeteilt.
Grundsätzlich kann jedes beliebige Rechnersystem nach der Architektur des Relationsrechners aufgebaut werden. Im folgenden soll der spezielle Fall eines Robotsystems nach dem Modell der DE-PS 34 29 078 dargelegt werden.
Entsprechend der architektonischen Anordnung gemäß der Deuteroäquivalenz sind die Rechnergruppen S 1 bis S 15 mit Rechnern besetzt, welche qualitativ klar unterschiedliche Rechenaufgaben zu leisten haben. In Fig. 3 werden nach dem Vorbild der biologischen Großhirnrinde die wesentlichen Rechenbereiche eines Relationsrechners für ein Robotsystem angegeben:
In der Rechnergruppe S 1 werden im Sinne der Aufmerksamkeit bzw. Notfallsituationen die bei der Umweltbeobachtung abgetasteten Funktionen des Robotsystems berechnet.
Die Rechnergruppen S 2, S 3, S 6 und S 10 verrechnen die Umweltinformationen in bezug auf die Sensorik, z. B. hinsichtlich Sehen, Hören, Berühren und Riechen.
Die Rechnergruppen S 4, S 7 und S 9 berechnen als Deduktionsrechner die Deduktion fixer Programme zur Ausführung motorischer Abläufe nach verschiedenen, in diesem Falle drei Programmen.
In den Rechnergruppen S 5, S 8, S 11, S 12, S 13 und S 14 befinden sich lernfähige, d. h. induktive Rechner zum Errechnen von Planungs- und Wichtungsprogrammen nach Plänen 1 bis 6. In diesen Rechnergruppen werden auch die von der Sensorik wahrgenommenen Daten mit den handlungsintendierten Plänen verrechnet.
In der Rechnergruppe S 15 sind Rechner vorgesehen, die die Gebots- und Verbotslogik des Robotsystems festlegen.
In der genannten DE-OS 37 07 998 wurde gezeigt, wie Tritogramme in Permutationen bzw. Permutationen in Tritogramme umgewandelt werden können. Hierbei ist die Umwandlung von Permutationen in Tritogramme eindeutig, wohingegen die umgekehrte Wandlung auch mehrdeutig sein kann, d. h. daß einem Tritogramm mehrere Permutationen zugeordnet sind. Diese Zuordnung bedingt auch die funktionale Verbindung zwischen Relationsrechner und dem als Permutograph ausgebildeten Befehlsrechner, wie dieses in Fig. 3 gezeigt ist. Dort ist der Befehlsrechner aus 24 jeweils als Kreise dargestellten Knoten 1 bis 24 dargestellt, die untereinander nach einem ganz bestimmten Schema verbunden sind, vgl. hierzu die genannte Offenlegungsschrift. Mit den Zellen Z 1 bis Z 15 des Tritozählers 4 sind nun jeweils Wandler 12 verbunden, die die in den Zellen vorliegenden Tritogramme in Permutationen umwandeln. Je nachdem, welche Permutation hierbei errechnet wird, wird eine Verbindung zu dem dieser Permutation zugeordneten Knoten hergestellt. Die Umwandlung des Tritogramms T 15 der Zelle Z 15 führt z. B. zu der Permutation 1 2 3 4, die dem Knotenrechner 1 zugeordnet ist. Eine solche eindeutige Wandlung von Tritogrammen in Permutation trifft auch auf die Zellen Z 4, Z 7, Z 9, Z 5, Z 8, Z 11, Z 12, Z 13 und Z 14 zu, so daß die zugehörigen Zellen des Tritozählers mit den entsprechenden Knoten 8, 17, 24, 7, 15, 3, 22, 6 und 2 des Befehlsrechners 2 verbunden werden.
Die Tritogramme der Zellen Z 2 und Z 3 führen jeweils auf zwei Permutationen, die den Knotenrechnern 13 und 9 bzw. 20 und 12 zugeordnet sind.
Schließlich kann das Tritogramm der Zelle Z 1 in sechs Permutationen umgewandelt werden, die den Knotenrechnern 23 19, 18, 14, 11 bzw. 10 zugeordnet sind. Die Zelle Z 1 ist demnach mit den sechs entsprechenden Knotenrechnern verbunden.
Die Zellen des Tritozählers 4, von denen Leitungen zu zwei oder mehreren Knotenrechnern des Befehlsrechners führen, sind demnach Rechnern innerhalb der Rechnergruppen S 1 bis S 15 zugeordnet, die in erster Linie die aktuelle Umweltinformation bearbeiten und die Sicherheit des Robotsystems in seinem Arbeitsfeld garantieren sollen. Der mit der Rechnergruppe S 1 verbundenen Zelle Z 1 ist sogar sechs Leitungen zu sechs verschiedenen Knotenrechnern zugeordnet. Da es in dieser Rechnergruppe um die aktuelle Umweltbeobachtung geht, muß der Befehlsrechner redundant, d. h. gegebenenfalls über mehrere Knotenrechner über etwaige Notfälle informiert werden können. Die Rechnergruppe S 1 ist sozusagen eine "Notfallsäule", welche ihre Information direkt von den Computern der Umweltsensoren erhält.
Ebenfalls aus Gründen der Sicherheit sind die Rechnergruppen S 2, S 3, S 6 und S 10, die sensorische Detail- Berechnungen ausführen, mehrere Knotenrechnern im Befehlsrechner 2 zugeordnet.
Für die Ausführung motorischer Programme, für die Langzeitplanung und algorithmische Codierung genügt jeweils die Zuordnung zu einem Knotenrechner innerhalb des Befehlsrechners.
Die technische Realisierung des Relationsrechners erfolgte nach dem Vorbild der biologischen Großhirnrinde unter Einbeziehung der Kenogrammatik mitsamt der Tritogramme. Die Einbeziehung der Kenogrammatik hat noch eine überraschende Folge. Wie oben erwähnt, wächst bei der Entwicklung des Gehirnes im wesentlichen nur die Fläche der Großhirnrinde und der zugehörigen Teile, nicht jedoch deren Dicke. In Fig. 4 ist der formell-strukturelle Aufbau von Tritogrammen, eine sogenannte Tritostruktur gezeigt, die sich aus dem Tritogrammsymbol 1 entwickelt (nach G. Günther, aaO, Seite 24). Wie bereits aus Tabelle 2 ersichtlich, erhöht sich bei einer Steigerung der Anzahl der Symbole n die Anzahl der Tritogramme entsprechend der Folge der Bell-Zahlen, d. h. daß der Aufbau der Tritogramme in horizontaler Richtung ungleich stärker anwächst als in vertikaler Richtung. Bei drei verschiedenen, in dem Diagramm der Fig. 4 als Ziffern verwendeten Symbolen weist die horizontale Reihe bereits zwei Tritogramme mehr als die Anzahl der Symbole auf, bei vier verschiedenen Symbolen sind es 15 Tritogramme, bei der in der Figur noch gezeigten 5 Symbolen entsprechend 52 Tritogramme. Wie aus Tabelle 2 ersichtlich, klafft das Verhältnis von tritogrammatischem Symbolzuwachs und vollständiger Strukturierung rasch auseinander. Dies entspricht jedoch gerade der im Laufe der Evolution gemachten Beobachtung der Vergrößerung der Hirnrinde.

Claims (8)

1. Rechensystem zur Simulation der Großhirnrinde mit der radialen Glia (Relationsrechner), bestehend aus einer Vielzahl von Rechnern (S 1-15) denen Daten betreffend Umweltinformationen, Handlungsintentionen oder dergleichen zuführbar sind, die nach Vorgabe eines von einem Handlungsintensionsrechner (1) gelieferten Handlungsprogramms bearbeitet und einem Befehlsrechner (2) zugeführt werden, wobei die Rechner (S 1-15) permutographisch und gegebenenfalls kenogrammatisch organisiert sind, gekennzeichnet durch folgende Merkmale:
eine aus mehreren Zellen (Zi) bestehende, nach der Kenogrammatik organisierte Zählvorrichtung (4) (Tritozähler), wobei jeder Zelle (Zi) ein Tritogramm (Ti, vgl. Tabelle 3) zugeordnet ist und die Zellen (Zi) jeweils in deuteroäquivalenten Bereichen zusammengefaßt sind;
jeder Zelle (Zi) der Zählvorrichtung (4) ist eine Rechnergruppe (Si) mit einer Anzahl von Rechnerplätzen zugeordnet, die der Anzahl der Wertbesetzungen des Tritogramms der zugeordneten Zelle entspricht;
jede Rechnergruppe (Si) weist jeweils einen Aktivitätsschalter (9) auf, der eine Verbindung zu der zugehörigen Zelle (Zi) in der Zählvorrichtung (4) herstellt, wenn die Rechner (S₁-S₁₅) in der zugeordneten Rechnergruppe (Si) rechnen;
mit den einzelnen Zellen (Zi) der Zählvorrichtung (4) ist ein Musterspeicher (6) verbunden, in dem in bestimmten Zeitintervallen die Tritogramme sämtlicher von den Aktivitätsschaltern (9) angesteuerten Zellen (Zi) eingeschrieben werden.
2. Relationsrechner nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß der Ausgang (10) des Musterspeichers (6) auf die Eingänge der Rechnergruppe (Si) zurückgeführt ist.
3. Relationsrechner nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, daß mit dem Musterspeicher (6) ein Häufigkeitszähler (7) verbunden ist, in dem die innerhalb bestimmter Zeitbereiche auftretenden Tritogramm-Muster gezählt und nach ihrer Häufigkeitsverteilung abgelegt werden.
4. Relationsrechner nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, daß der Häufigkeitszähler (7) mit dem Handlungsintentionsrechner (1) verbunden ist, in dem ein Vergleich zwischen dem gerade anliegenden Tritogramm-Muster und etwaigen Handlungsprogrammen erfolgt.
5. Relationsrechner nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, daß mit dem Musterspeicher (6) ein Monitor (8) zur Anzeige des jeweiligen in der Zählvorrichtung (4) vorliegenden Tritogramm-Musters verbunden ist.
6. Relationsrechner nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß diejenigen Rechnergruppen (S 2, S 3, S 6, S 10; S 4, S 7, S 9; S 5, S 8, S 11, S 12 S 13, S 14) ebenfalls in Bereichen zusammengefaßt sind, deren zugeordneten Zellen (Z 2, Z 3, Z 6, Z 10; Z 4, Z 7, Z 9; Z 5, Z 8, Z 11, Z 12, Z 13, Z 14) in deuteroäquivalente Bereiche zusammengefaßt sind.
7. Relationsrechner nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß jede Zelle (Zi) in der Zählvorrichtung (4) mit jeweils einem Wandler (12) verbunden ist, der das der jeweiligen Zelle (Zi) zugeordnete Tritogramm in Permutation umwandelt.
8. Relationsrechner nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, daß die Zellen (Zi) der Zählvorrichtung (4) mit Knotenrechnern (Knoten 1 bis 24) eines Befehlsrechners (2) verbunden sind, denen jeweils eine Permutation zugeordnet ist, und daß jeder Knotenrechner jeweils mit derjenigen Zelle verbunden ist, die die gleiche aus ihrem Tritogramm umgewandelte Permutation aufweist.
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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE19923622A1 (de) * 1998-08-31 2000-03-02 Ralf Steiner Neuronales Netz zum rechnergestützten Wissenmanagement
DE10081401D2 (de) * 1999-05-24 2002-12-05 Ipcentury Ag Neuronales Netz zum Computergestützten Wissensmanagement
US8127075B2 (en) * 2007-07-20 2012-02-28 Seagate Technology Llc Non-linear stochastic processing storage device
WO2013090451A1 (en) * 2011-12-13 2013-06-20 Simigence, Inc. Computer-implemented simulated intelligence capabilities by neuroanatomically-based system architecture
US10817785B2 (en) * 2014-08-09 2020-10-27 Fred Narcross Brain emulator support system

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE3707998A1 (de) * 1987-03-12 1988-09-22 Gerhard G Thomas Rechnersystem, insbesondere zur simulation biologischer prozesse

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4783741A (en) * 1983-08-08 1988-11-08 Bernhard Mitterauer Computer system for simulating reticular formation operation
DE3429078A1 (de) * 1983-08-08 1985-04-04 Bernhard Dr. Wals Mitterauer Einrichtung zur simulation der formatio reticularis mit einer gesteuerten rechenanlage
DE3607241A1 (de) * 1986-03-05 1987-09-10 Gerhard G Thomas Rechner
DE3609925A1 (de) * 1986-03-24 1987-10-08 Mitterauer Bernhard Einrichtung zur simulation von neuronensystemen

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE3707998A1 (de) * 1987-03-12 1988-09-22 Gerhard G Thomas Rechnersystem, insbesondere zur simulation biologischer prozesse

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
DE-Z.: "Spektrum der Wissenschaft" 1979, H. 11, S. 127-135 *

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EP0416076A1 (de) 1991-03-13
US5410716A (en) 1995-04-25
WO1990011575A1 (de) 1990-10-04

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