Читаем Об интеллекте полностью

Прежде чем двинуться дальше, я должен указать, что не только синапсы в слое 1 участвуют в запоминании того, когда колонка должна стать активной. Как я упоминал ранее, клетки получают и посылают информацию во множество окружающих колонок. Вспомните, что более 90 процентов всех синапсов приходят от клеток из других колонок, и большинство этих синапсов располагаются не в слое 1. Например, клетки в слоях 2, 3 и 5 имеют тысячи синапсов в слое 1, но также тысячи синапсов в их собственном слое. Общая идея в том, что клетки ищут любую информацию, которая поможет им предсказать, когда они должны быть активизированными снизу. Обычно активность в близкорасположенных колонках коррелирует, таким образом мы видим множество прямых соединений к близлежащим колонкам. Например, если линия движется через визуальное поле, она будет активизировать соответствующие колонки. Часто, однако, информация, необходимая для предсказания активности колонки, более глобальна, в этом случае играет роль слой 1. Если б вы были нейроном в колонке, вы бы не знали, что обозначает любой из этих синапсов, все, что вы знали бы — это то, что они помогают вам предсказать, когда вы должны активизироваться.

* * *

Сейчас давайте рассмотрим вывод того, как область кортекса формирует название последовательности. Снова вообразите, что вы область кортекса. Ваши активные колонки изменяются с поступлением новой информации. Вы успешно выучили порядок, в котором колонки становятся активными, а значит, некоторые из клеток становятся активными до прибытия информации из нижестоящих областей. Какую информацию вы посылаете в область кортекса выше по иерархии? Мы видели ранее, что клетки в ваших слоях 2 и 3 посылают аксоны в следующую область выше по иерархии. Активность этих клеток является входной информацией для вышестоящих регионов. Но тут есть одна проблема. Для того, чтоб работала иерархия, вы должны транслировать постоянный паттерн в течение запомненной последовательности; вы должны передавать название последовательности, но не ее детали. До того, как вы запомните последовательность, вы можете передавать детали, но после того, как вы ее запомнили и способны успешно предсказывать, какие колонки будут активными, вы должны передавать только постоянный паттерн. Однако, я еще не показал вам, как это сделать. Как подразумевается сейчас, вы будете передавать в ответ на любой изменившийся паттерн, независимо от того, можете ли вы предсказать его. Когда любая колонка становится активной, клетки в ее слоях 2 и 3 будут посылать сигнал вверх по иерархии. У кортекса должен быть способ удерживать постоянный паттерн, передаваемый в вышестоящие области в течение запомненной последовательности. У нас должен быть способ отключить выход от клеток слоев 2 и 3, когда колонка предсказывает свою активность, или наоборот, сделать эти клетки активными, когда колонка не может предсказать свою активность. Это единственный способ сформировать постоянный паттерн.

Рисунок 10. Формирование постоянного названия для запомненной последовательности.

О кортексе недостаточно известно, чтобы точно утверждать, как он это делает. Я могу вообразить несколько способов. Я опишу наиболее предпочитаемый мной сейчас, но имейте в виду, что более важна концепция, чем конкретный метод. Создание постоянного «названия» паттерна — требование этой теории. Все, что я могу сейчас показать это то, что существует правдоподобный механизм для процесса именования.

Снова вообразите, что вы колонка, как показано на рисунке 10. Мы хотим понять, как вы обучаетесь представлять в вышестоящую область постоянный паттерн, когда вы можете предсказать свою активность, и изменяющийся паттерн — когда не можете. Давайте начнем с предположения, что в слоях 2 и 3 есть несколько классов нейронов. (В дополнение к нескольким типам тормозящих нейронов многие анатомы различают типы нейронов, которые они называют слоями 3а и 3б, так что это предположение не беспочвенно).

Давайте также предположим, что один класс нейронов, называемый нейронами слоя 2, учатся задерживать активность, пока длится заученная последовательность. Группа таких нейронов представляет название последовательности. Они предоставляют постоянный паттерн вышестоящей кортикальной области, пока наша область может предсказывать, какие колонки станут активными. Если наша область кортекса запомнила последовательность из трех различных паттернов, то нейроны в слое 2 всех колонок, представляющих эти паттерны должны оставаться активными, пока внутри последовательности. Они являются названием последовательности.

Перейти на страницу:

Похожие книги

Самоучитель UML
Самоучитель UML

Самоучитель UMLПервое издание.В книге рассматриваются основы UML – унифицированного языка моделирования для описания, визуализации и документирования объектно-ориентированных систем и бизнес-процессов в ходе разработки программных приложений. Подробно описываются базовые понятия UML, необходимые для построения объектно-ориентированной модели системы с использованием графической нотации. Изложение сопровождается примерами разработки отдельных диаграмм, которые необходимы для представления информационной модели системы. Цель книги – помочь программистам освоить новую методологию разработки корпоративных программных приложений для последующего применения полученных знаний с использованием соответствующих CASE-инструментов.

Александр Васильевич Леоненков , Александр Леоненков

Зарубежная компьютерная, околокомпьютерная литература / Программирование / Прочая компьютерная литература / Книги по IT
Киберкрепость: всестороннее руководство по компьютерной безопасности
Киберкрепость: всестороннее руководство по компьютерной безопасности

Как обеспечить надежную защиту в эпоху, когда кибератаки становятся все более продвинутыми? Каковы последствия уязвимости цифровых систем? Петр Левашов, экс-хакер с богатым бэкграундом, рассматривает все грани кибербезопасности, начиная с базовых принципов и заканчивая новейшими технологиями.Читатели познакомятся с:• основами компьютерной безопасности и актуальными методами защиты;• современными методами шифрования данных и криптографии;• процедурами ответа на инциденты и восстановления после катастроф;• юридическими и регуляторными требованиями к компьютерной безопасности.Автор использует свой уникальный опыт, чтобы предоставить читателям углубленное понимание кибербезопасности. Его подход охватывает теоретические знания и практическую подготовку, делая этот материал доступным для профессионалов и новичков.

Пётр Юрьевич Левашов

Зарубежная компьютерная, околокомпьютерная литература
Основы информатики: Учебник для вузов
Основы информатики: Учебник для вузов

Учебник состоит из двух разделов: теоретического и практического. В теоретической части учебника изложены основы современной информатики как комплексной научно-технической дисциплины, включающей изучение структуры и общих свойств информации и информационных процессов, общих принципов построения вычислительных устройств, рассмотрены вопросы организации и функционирования информационно-вычислительных сетей, компьютерной безопасности, представлены ключевые понятия алгоритмизации и программирования, баз данных и СУБД. Для контроля полученных теоретических знаний предлагаются вопросы для самопроверки и тесты. Практическая часть освещает алгоритмы основных действий при работе с текстовым процессором Microsoft Word, табличным редактором Microsoft Excel, программой для создания презентаций Microsoft Power Point, программами-архиваторами и антивирусными программами. В качестве закрепления пройденного практического курса в конце каждого раздела предлагается выполнить самостоятельную работу.

Вадим Васильевич Лысенко , Лариса Александровна Малинина , Максим Анатольевич Беляев

Зарубежная компьютерная, околокомпьютерная литература / Прочая компьютерная литература / Книги по IT