При обработке экспериментального материала анализировали нативные записи, а также строили перистимульные гистограммы реакций на применяемые раздражители для отдельных нейронов и для всей группы нейронов данной области коры, либо для групп нейронов с определенными свойствами, вычисляли значения параметров активности нейронов (средние значения межимпульсных интервалов, коэффициенты вариации (C=σ/xср*100 %; спектральный состав межимпульсных интервалов и их энтропию), а также определяли соотношение медленных колебаний потенциала и параметров импульсации нейронов на фоне относительного покоя животного и на фоне активации ЭЭГ под влиянием подкрепления. Вычисляли вероятности движений на условные раздражители, частоту дыхания, сердцебиений и число движений в межсигнальные периоды. Достоверность наблюдаемых изменений оценивали по критерию Стьюдента и по непараметрическому критерию Вилкоксона (Большев, Смирнов, 1965).
В целом в различных сериях опытов была зарегистрирована активность более 400 нейронов новой коры и гиппокампа. В основном записывали активность нейронов в глубоких слоях коры, по-видимому, преимущественно активность пирамидных нейронов. В наших условиях мы не могли точно определять тип регистрируемых нейронов. Это задача специальных экспериментов.
Хочу предупредить читателя, что в данной книге я не буду приводить результаты статистической обработки тех массивов дат, которые при решении некоторых задач составляли до нескольких тысяч. Для специалистов, глубоко интересующихся предметом, все доказательства излагаемых нами положений легко найти по приводимым ссылкам в периодике – на русском языке это в основном Журнал высшей нервной деятельности имени И. П.Павлова, Журнал Физиологии человека и Успехи физиологических наук, на английском – Испанский журнал психологии и др. В этой книге я ограничусь наглядными иллюстрациями, тем более, что они настолько однозначны, что для общего представления о предмете их будет достаточно. Естественно, заранее прошу прощения за качество иллюстраций. Некоторые материалы получены только что, а основная их масса довольно давно. То, о чем я буду говорить, можно сказать, общеизвестно для специалистов, но еще не общепринято. А для начинающих, как говорил П. В. Симонов: «Предупрежден, значит, вооружен».
Следует сказать несколько слов о сопоставимости сведений, полученных нами с основными результатами, которые были получены щколой И. П. Павлова и его последователей с применением слюноотделительной методики. В этом отношении сомнений нет, поскольку еще в 1934 г. в работе Э. А. Асратяна было установлено, что закономерности взаимодействия возбудительных и тормозных процессов (выработка, угасание, иррадиация, концентрация, взаимная индукция и др.), выявленные посредством изучения слюнных условных рефлексов, идентичны и при выработке оборонительно-двигательных рефлексов на электрокожное раздражение у собак. Отличие двигательных рефлексов от секреторных заключается в большей подвижности и в том, что оборонительные двигательные условные рефлексы более долго угашаются, что имеет биологические основания. Впоследствие подобные результаты получил Ю. Г. Кратин, регистрируя при той и другой методике не только поведение животных (кошки, собаки) и человека, но и запись изменений медленных колебаний биопотенциалов (Кратин, 1967).
Следовательно, закономерности взаимодействия возбудительных и тормозных процессов, выявленные посредством изучения слюнных условных рефлексов, идентичны таковым при выработке оборонительно – двигательных рефлексов.
Имитационные математические модели сети нейроноподобных элементов (НЭ), возбудительных и тормозных (ВЭ и ТЭ соответственно), были реализованы в виде программ на различных ЭВМ. Первая работа в этом направлении была проведена на пороговых элементах (Крылов, Острякова и Шульгина, 1974), все последующие – на нейроноподобных элементах, свойства и параметры взаимодействия которых в математическом выражении были максимально приближены к таковым в реальных условиях работы нервной системы.
Исходно для каждого варианта расчетов устанавливались размеры матриц НЭ, форма связей внутри матриц и между ними, знак связей и параметры составляющих элементов. Структура модели предполагает возможность создания любого необходимого числа матриц, связанных между собой любым способом, наиболее пригодным для решения поставленной задачи. При необходимости матрицы могут быть связаны в модули, состоящие из нескольких матриц. Модули, в свою очередь, могут быть связаны между собой.