Модели разума. Как физика, инженерия и математика сформировали наше понимание мозга - Lindsay Grace Страница 24

Тут можно читать бесплатно Модели разума. Как физика, инженерия и математика сформировали наше понимание мозга - Lindsay Grace. Жанр: Старинная литература / Прочая старинная литература. Так же Вы можете читать полную версию (весь текст) онлайн без регистрации и SMS на сайте «WorldBooks (МирКниг)» или прочесть краткое содержание, предисловие (аннотацию), описание и ознакомиться с отзывами (комментариями) о произведении.
Модели разума. Как физика, инженерия и математика сформировали наше понимание мозга - Lindsay Grace

Модели разума. Как физика, инженерия и математика сформировали наше понимание мозга - Lindsay Grace краткое содержание

Прочтите описание перед тем, как прочитать онлайн книгу «Модели разума. Как физика, инженерия и математика сформировали наше понимание мозга - Lindsay Grace» бесплатно полную версию:

Рейтинг на Amazon – 4.5

Грейс Линдсей показывает ценность описания механизмов нейронауки с помощью элегантного языка математики.

Мозг состоит из 85 миллиардов нейронов, которые соединены более чем 100 триллионами синапсов. Уже более ста лет множество исследователей пытаются найти язык, на котором можно было бы передать суть того, что делают эти нейроны и как они общаются - и как эти связи формируют мысли, восприятие и действия. Таким языком оказалась математика, и без нее мы не смогли бы понять мозг так, как понимаем его сегодня.

Грейс Линдсей объясняет, как математические модели позволили ученым понять и описать многие процессы мозга, включая принятие решений, обработку сенсорных данных, количественную оценку памяти и многое другое. Она знакомит читателей с наиболее важными концепциями в современной нейронауке и подчеркивает противоречия, возникающие при соприкосновении абстрактного мира математического моделирования с грязными деталями биологии.

Грейс Линдсей - доцент кафедры психологии и науки о данных в Нью-Йоркском университете.

Модели разума. Как физика, инженерия и математика сформировали наше понимание мозга - Lindsay Grace читать онлайн бесплатно

Модели разума. Как физика, инженерия и математика сформировали наше понимание мозга - Lindsay Grace - читать книгу онлайн бесплатно, автор Lindsay Grace

об этих нейронах известно очень многое. Многие из них легко классифицировать по генам, которые они экспрессируют, а их количество и расположение очень похожи у разных особей.

Как и у грызунов, у мух тоже есть система для отслеживания направления движения головы. Эллипсоидное тело расположено в центре мозга мухи и имеет уникальную форму: в его центре находится отверстие, вокруг которого расположены клетки, образующие пончик из нейронов - или, другими словами, кольцо.

Однако нейроны, расположенные кольцом, не обязательно образуют кольцевую сеть. Поэтому в лаборатории Джаярамана решили выяснить, действительно ли эта группа нейронов, похожая на кольцевую сеть, ведет себя так же. Для этого они поместили в нейроны эллипсоидного тела специальный краситель, который заставляет их светиться зеленым светом, когда они активны. Затем они заставили муху ходить, а нейроны снимали на видео. Если бы вы посмотрели на эти нейроны на экране, когда муха направляется вперед, вы бы увидели мерцание маленьких зеленых точек в одном месте на черном экране. Если муха решит повернуть, мерцающий участок переместится в другое место. Со временем, когда муха перемещается, а вместе с ней перемещается и зеленое пятно на экране, загоревшиеся точки образуют четкую кольцевую структуру, соответствующую основной форме тела эллипсоида. Если выключить в комнате свет, чтобы муха не могла видеть, в какую сторону она направлена, зеленое мерцание все равно останется в том же месте кольца - явный признак того, что память о направлении движения сохраняется.

Помимо наблюдения за активностью кольца, экспериментаторы также манипулировали им, чтобы исследовать крайние варианты его поведения. Настоящая кольцевая сеть может поддерживать только одну "шишку" активности, то есть в данный момент времени активными могут быть только нейроны в одном месте кольца. Поэтому исследователи искусственно стимулировали нейроны на стороне кольца, противоположной тем, которые уже были активны. Такая сильная стимуляция противоположных нейронов привела к тому, что первоначальный бугорок выключился, а бугорок в новом месте сохранился даже после того, как стимуляция былавыключена. В ходе этих экспериментов стало ясно, что эллипсоидное тело - не самозванец, а яркий пример воплощения теории в жизнь.

Это открытие - кольцевая сеть в буквальной, видимой форме кольца - похоже на то, что природа нам подмигивает. Уильям Скэггс и другие авторы одной из оригинальных работ, в которой предлагалась кольцевая сеть, явно сомневались в возможности такой находки: "Для наглядности полезно представлять сеть как набор круговых слоев; это не отражает анатомическую организацию соответствующих клеток в мозге". Большинство теоретиков, работавших над моделями кольцевых сетей, предполагали, что они будут встроены в какую-то более крупную и запутанную сеть нейронов. И так будет в большинстве систем у большинства видов. Этот аномально чистый пример, вероятно, возник в результате очень точно контролируемой генетической программы. Другие будет гораздо сложнее обнаружить.

Даже если мы обычно не можем увидеть их напрямую, мы можем сделать предсказания о поведении, которое мы ожидаем увидеть, если мозг использует непрерывные аттракторы. В 1991 году исследователь рабочей памяти Патриция Голдман-Ракич обнаружила, что блокирование функции нейромодулятора дофамина затрудняет запоминание обезьянами местоположения предметов. Известно, что дофамин изменяет поток ионов в клетку и из нее. В 2000 году исследователи из Института Солка в Калифорнии показали, как имитация присутствия дофамина в модели с непрерывным аттрактором улучшает память модели. Он стабилизирует активность нейронов, кодирующих память, делаяих более устойчивыми к нерелевантным входным сигналам. Поскольку дофамин связан с вознаграждением, эта модель также предсказывает, что в условиях, когда человек ожидает большого вознаграждения, его рабочая память будет лучше - именно это и было обнаружено. Когда людям обещают большую награду за запоминание чего-либо, их рабочая память становится лучше. Здесь концепция аттрактора работает как нить, сшивающая химические изменения с когнитивными. Она связывает ионы с опытом.

Аттракторы вездесущи в физическом мире. Они возникают в результате локальных взаимодействий между частями системы. Будь то атомы в металле, планеты в солнечной системе или даже люди в сообществе, они будут вынуждены двигаться к состоянию аттрактора и, если не произойдет серьезных сбоев, останутся в нем. Применение этих концепций к нейронам, формирующим память, соединяет точки в биологии и психологии. С одной стороны, сети Хопфилда связывают формирование и извлечение воспоминаний с тем, как меняются связи между нейронами. С другой стороны, такие структуры, как кольцевые сети, лежат в основе того, как идеи удерживаются в сознании. В одной простой схеме мы описываем, как записываются, сохраняются и активизируются воспоминания.

 

Глава 5. Возбуждение и торможение.

Сбалансированная сеть и колебания

Почти в каждом нейроне идет борьба. Эта борьба - борьба за конечный результат работы нейрона - сталкивает две фундаментальные силы мозга друг с другом. Это битва возбуждения против торможения. Возбуждающие сигналы побуждают нейрон к действию. Тормозные сигналы делают обратное: они отодвигают нейрон дальше от порога возбуждения.

Баланс между этими двумя силами определяет деятельность мозга. Он определяет, какие нейроны и когда срабатывают. Он формирует их ритмы - ритмы, которые задействованы во всем, от внимания до сна и памяти. Возможно, более удивительно то, что баланс между возбуждением и торможением также может объяснить особенность мозга, которая преследовала ученых на протяжении десятилетий: пресловутую ненадежность нейронов.

Если подслушать нейрон, который должен выполнять одно и то же действие снова и снова - например, нейрон в двигательной системе, повторяющий одно и то же движение, - то можно обнаружить, что его активность удивительно неравномерна. Вместо того чтобы каждый раз дословно повторять один и тот же паттерн всплесков, он будет срабатывать чаще при одних попытках и реже при других.

Ученые узнали об этой своеобразной привычке нейронов еще во времена нейронной записи. В 1932 году физиолог Джозеф Эрлангер обновил оборудование в своейлаборатории в Сент-Луисе, что позволило ему регистрировать нейронную активность с чувствительностью, в 20 раз превышающей прежнюю. Вместе со своим коллегой Э. А. Блэром он наконец-то смог выделить отдельные нейроны в лапке лягушки и записать, как они реагируют на точные импульсы электричества - 58 одинаковых импульсов в минуту, если быть точным.

К своему удивлению, Эрлангер и Блэр обнаружили, что одинаковые импульсы не вызывают одинаковых ответов: нейрон может реагировать на один импульс тока, но не на следующий. При этом сохранялась зависимость между силой импульса и реакцией: например, при использовании слабых токов нейрон реагировал, скажем, в 10 процентах случаев, средних - в половине случаев и так далее. Но за пределами этих вероятностей реакция нейрона на тот или иной импульс казалась делом чистой случайности. Как писала пара в своей статье, опубликованной в 1933 году в American Journal of Physiology: "Мы были

Перейти на страницу:
Вы автор?
Жалоба
Все книги на сайте размещаются его пользователями. Приносим свои глубочайшие извинения, если Ваша книга была опубликована без Вашего на то согласия.
Напишите нам, и мы в срочном порядке примем меры.
Комментарии / Отзывы
    Ничего не найдено.