Читаем Об интеллекте полностью

За десятилетия стало известно, что соединения в кортикальной иерархии являются реципрокными. Если область А проецируется на область Б, то и Б проецируется на А. Часто бывает, что больше аксонов идет вниз, чем вверх. Но даже хотя это описание является широко принятым, превалирующей парадигмой является то, что играют второстепенную, или «модулирующую» роль в мозге. Идея, что сигнал в обратных связях мог бы немедленно и точно вызывать возбуждение различных множеств нейронов в слое 2, не является превалирующей точной зрения среди нейрофизиологов.

Почему бы так могло быть? Частично причина в том, как я упомянул раньше, что нет реальной необходимости привлекать обратные связи, если вы не принимаете центральную роль предсказания. Если вы считаете, что информация течет напрямую в моторную систему, то зачем вам нужны обратные связи? Другая причина игнорирования обратных связей в том, что сигнал в обратных связях распределен по большому числу областей слоя 1. Интуитивно мы должны были бы ожидать, что сигнал, рассеянный по большой площади мог бы иметь только второстепенный эффект на большинстве нейронов, и несомненно в мозгу есть несколько таких модулирующих сигналов, которые не воздействуют на конкретный нейрон, а изменяют глобальные атрибуты, такие как уровень внимания.

Последняя причина игнорирования обратных связей в том, сколько ученых верят в независимую работу нейронов. Обычный нейрон имеет тысячи или десятки тысяч синапсов. Некоторые расположены очень далеко от тела нейрона, другие почти рядом с ним. Синапсы ближе к телу клетки имеют сильное влияние на возбуждение нейрона. Примерно с десяток синапсов возле тела нейрона могут заставить его сгенерировать спайк или импульс электрического разряда. Это известный факт. Однако, подавляющее большинство синапсов располагаются вдали от тела нейрона. Они распространяются вдаль и вширь по древоподобной структуре дендритов нейрона. Поскольку эти синапсы далеки от тела нейрона, ученые склоняются к уверенности, что спайк, прибывающий на один из таких синапсов, имел бы слабый или почти незаметный эффект на то, сгенерирует нейрон спайк или нет. Эффект от отдаленных синапсов рассеивался бы за то время, пока он достигнет тела нейрона.

Как правило, информация, идущая вверх по кортикальной иерархии, передается по синапсам, расположенным близко к телу нейрона. Информация, идущая вверх по иерархии, имеет, следовательно, более определенный путь от области к области. Также, как правило, обратные связи идущие вниз по кортикальной иерархии, используют для этого синапсы, удаленные от тела нейрона. Нейроны в слоях 2, 3 и 5 посылают дендриты в слой 1 и формируют там множество синапсов. Слой 1 — это масса синапсов, но все они от далеких нейронов из слоев 2, 3 и 5. Более того, любой конкретный нейрон, скажем, в слое 2 будет формировать совсем мало синапсов с помощью конкретного волокна обратной связи. Таким образом, некоторые ученые могут возражать идее, что короткий паттерн в слое 1 мог бы точно вызывать возбуждение набора нейронов в слоях 2, 3 и 5. Но именно это соответствует имеющейся у меня теории.

Разрешение это дилеммы в том, что нейроны ведут себя не так, как в классической модели. Фактически, в последние годы становилось все больше ученых, предполагающих, что синапсы на удаленных тонких дендритах могут играть активную и особую роль в возбуждении нейронов. В этих моделях удаленные синапсы ведут себя не так, как синапсы на толстых дендритах возле тела нейрона. Например, если два синапса располагаются очень близко на тонком дендрите, они могут выступать как «детектор совпадений». То есть, если бы оба синапса получали входной импульс в течение короткого промежутка времени, они могли бы вызывать значительный эффект на нейрон, даже если они далеко от тела нейрона. Они могли бы заставить тело нейрона сгенерировать спайк. Как ведут себя дендриты нейрона до сих пор является загадкой, так что я не могу сказать что-нибудь еще о них. Что важно, так это то, что модель кортекса «память-предсказание» требует, чтобы синапсы, далекие от тела нейрона были способны обнаруживать специфические паттерны.

Глядя в прошлое, мне кажется почти безрассудным говорить, что тысячи синапсов нейрона играют только модулирующую роль. Многочисленные обратные связи и огромное число синапсов существуют с вполне конкретной целью. Используя эту догадку, мы можем сказать, что типичный нейрон имеет способность запоминать сотни точных совпадений на волокнах обратных связей, если они формируют синапсы на тонких дендритах. Это значит, что каждая колонка в неокортексе очень пластична в том смысле, какие паттерны обратных связей могут ее активизировать. Это значит, что каждое конкретное свойство может быть точно ассоциировано с тысячами различных объектов и последовательностей. Моя модель требует, чтобы обратные связи были быстродействующими и точными. Нейроны должны возбуждаться, если они чувствуют некоторое количество совпадений на их удаленных дендритах. Новые модели нейронов должны допускать такое.

6.10. Как обучается кортекс
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
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
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