Riddle celulelor nervoase, aideus

capacitatea unei persoane de a învăța aproape orice mai uimitor decât capacitatea computerului de a efectua orice algoritm. La urma urmei, computerele sunt în mod intenționat create universale, dar capacitatea persoanei de a învăța să joace șah, pentru a descompune numere în factori de prim sau compus muzica poate părea extrem de nenaturale. Într-adevăr, pentru a supraviețui în mediul natural, toate aceste abilități sunt puțin probabil să fie utile. De ce ar trebui ei să fie capabili să învețe? Desigur, nu are o anumită capacitate de a învăța, de exemplu, joacă șah (deși poate exista abilități inerente genetic, deoarece formarea lingvistică). Doar creierul, precum și o mașină Turing universală poate efectua orice algoritmi (cu restricție, cu toate acestea, pe resursele de calcul). Această soluție pentru mediu sa dovedit, de asemenea, mai ușor decât calea creșterea complexității creierului cu adăugarea de mai mulți algoritmi privați. Desigur, în cazul unui bărbat vorbim despre capacitatea de a efectua nu numai orice algoritm, dar, de asemenea, pe cont propriu sub formă de ea. Se pare că și aici natura a fost în măsură să găsească o soluție relativ universală, care nu este încă cunoscut omului (deși funcționează în creier). capacitatea uimitoare a creierului tot timpul atrage atenția specialiștilor în AI. O astfel de atenție este de înțeles, deoarece aceste competențe nu a reușit să reproducă în întregime pe calculator.

capacitatea de învățare umană este asociată cu plasticitatea creierului, manifestate cel mai clar (cu excepția la nivel macro de plasticitate - regenerarea creierului dupa un prejudiciu) în schimbarea de conexiuni intre neuroni in formare. Desigur, neuronii din multe animale nu diferă fundamental de neuronii creierului uman. Principala diferență este în structura creierului, a cărei dezvoltare evolutivă (la un neuroni cu volatilitate relativ scăzută) și a condus la apariția intelectului uman. De asemenea, îmbunătățirea sistemelor informatice inteligente se datorează dezvoltării structurilor lor, algoritmi, care se bazează pe un set mic de operații de bază. Cu toate acestea, nu numai oamenii, dar animalele au capacitatea de a învăța, depășind chiar și computerele moderne, cu cel mai recent software. Poate că neuronii prezintă unele proprietăți care le fac mult mai potrivite pentru obiectivele de învățare? Să vedem ce reprezintă un neuroni biologice.

Pe plan intern, neuronii nu sunt foarte diferite de alte celule din organism. Ele conțin un nucleu, care contine cromozomi cu un standard pentru întregul set de gene ale unui organism (desi multe gene sunt „de lucru“ doar in creier), dezvoltat de citoschelet și alte organite (cum ar fi mitocondrii). Corpul formei sferice neuron, dar are o multitudine de fanere care se conectează la alte procese de neuroni, care este primar celulele nervoase externe Spre deosebire de alte celule. Unul dintre aceste procese numite axonilor. Acesta transmite semnale de ieșire de la neuron la alti neuroni. Alte procese - dendrite. Acestea sunt, de obicei legate de axoni altor neuroni, și de a primi de la ei pentru intrările lor de neuron. Conexiunile circuitului de neuron prezentat în Fig.

Dendritele sunt relativ scurt - mai putin de un milimetru, în timp ce axonilor poate fi destul de lung - mai mult de un metru, care de standardele lumii celulare foarte mult. Cu toate acestea, de prea multe ori lungimea lor este fracțiuni de un milimetru. Dendritele sunt de obicei foarte dendrite ramificate și unul poate primi semnale de la mai multe axonilor. axonilor Sami ramifica spre sfârșitul și pot fi conectate nu numai cu dendrite, dar, de asemenea, cu alte organe de neuroni. Tot neuron - corpul său, Axon și dendritele - învelită de o membrana celulară unică, care acționează ca interacțiunile cu alte celule. În articulațiile membranei neuronale nu se ating. Compusul și celulele se realizează prin interacțiunea synapse - spațiul special între cele două membrane. In, aceasta celula de la care un semnal merge de-a lungul axonului la sinapsă, numit presinaptică și celula care recepționează acest semnal (sinapsa adiacent organismului sau dendrite acestuia) - postsinaptică.

Numărul de celule din creier este mare - aproximativ 10 ^ 12 - dar nu mai mult decât în ​​multe alte organe interne, în care motivul pentru care ceva se naște. In plus, neuronii din creier, doar aproximativ 10 ^ 11, adică. E. O sută de miliarde, iar in cortexul cerebral de ordinul a 10 ^ 10 neuroni. În plus neuronii din celulele creierului gliale prezente (sau glială), care sunt cu un ordin de mărime mai mare decât neuroni (m. E. 10 ^ 12). GLIA umple spațiul dintre neuroni, si, prin urmare, spun că aceasta îndeplinește o funcție de sprijin: chiar numele de celule gliale asociate cu cuvântul „lipici“ (cuvântul englezesc „lipici“ provine din limba greacă «Glia» ..). Mai mult, GLIA prin puterile fluide intercelulare neuronii (numite funcții trofice).

Pe măsură ce numărul de celule din mai mult decât în ​​alte organe creier, complexitatea creierului este mai bine văzut în numărul de link-uri în ea. La urma urmei, fiecare neuron este conectat printr-o medie de mai mult de o mie de alte neuroni, care da 10 ^ 14-10 ^ 15 conexiuni in creier. Este mult? Mod de a pune în aplicare acest număr de link-uri foarte mult: chiar fiecare neuron în parte poate stabili comunicarea cu vecinii aproximativ 10 ^ 300 moduri. Numărul de posibile conexiuni intre neuronii din creier (precum și numărul de combinații de baze ADN) este adesea comparat cu numărul de atomi din univers, precum deja menționate un număr de posibile jocuri de șah. Încă o dată trebuie remarcat faptul că o comparație incorectă. În ceea ce privește rețeaua neuronală se adaugă la concepția greșită a pielii că creierul universul complex, care, în mod natural, este complet greșită. La urma urmei, memoria calculatorului (să nu mai vorbim de alte unități), doar 4 GB poate fi de peste 10 ^ 1 milion între diferite state - un număr inimaginabil de mare, mai multe ordine de mărime superioară volumului fizic al universului, chiar și în nanometri cubi. De fapt, capacitatea creierului, calculată numai pe baza numărului de conexiuni nu contează depășește capacitatea memoriei calculatorului (și în conformitate cu diferite estimări în sute sau mii de terabytes). În sine, cu toate acestea, numărul de celule de memorie nu adaugă informații de calculator, precum și numărul de celule - unele organe.

Numărul de conexiuni din creier (și viteza corespunzătoare), comparativ cu calculatoare moderne este mare, dar pare probabil. De o importanță fundamentală nu este atât de mult numărul de conexiuni ca structura lor. De asemenea, un calculator mai puternic, fără a software-ul este complet inutil în comparație cu computerul mai puțin puternic, dar cu software-ul din dreapta. În acest sens, plasticitatea conexiunilor dintre neuroni (care determină îmbunătățirea sine „software“ a creierului) este de interes deosebit, și ne putem aștepta ca undeva în ele se află răspunsul la enigma de învățare și de gândire. Apoi, trebuie să se aplice anchetei, nicio structură specifică creierului și funcționarea neuronilor individuale.

Dar cum un neuron? suficient de mult timp s-a observat că neuron poate fi într-una din cele două stări - odihnă și excitație. În starea de excitație neuron începe transmiterea impulsurilor nervoase de-a lungul Axon, creând o anumită diferență de potențial electric. Interesant, „puterea“ a pulsului nu depinde de gradul de excitație a celulelor, dar celula începe să trimită impulsuri numai după atingerea unui anumit nivel de excitație. Un nivel de excitație celulei depinde de nivelul de excitație al altor celule, din care impulsurile sunt hrănite la intrarea acestuia. Este de asemenea important ca exista sinapse inhibitoare: semnalul de la celula presinaptic care trece printr-o sinapsă, nu crește nivelul celulelor postsinaptice excitare si scade ea.

Toți porii - un tub de proteină care penetrează membrana (constând din grăsime), prin care poate curge și să fie alocate diferitelor substanțe. Acest întreg mecanism, care poate fie doar deschis sau închis, sau pompa în sine, prin substanță, cheltuielile de energie. Munca lor nu este intamplatoare, ci este controlată de diverși factori. De exemplu, închiderea poate fi efectuată pentru ceva timp la o anumită diferență de potențial are loc în interiorul și în afara celulei sau în timpul introducerii anumitor substanțe. În acest caz, porii permit de multe ori doar anumiti ioni. De exemplu, există pompe de potasiu, supape și t de sodiu. D.

De obicei, pompa nu este doar de pompare ioni în celula de o specie, dar „schimb“ le în ioni de alt fel. In particular, pompele cu membrană funcționează tot timpul, că schimbul de ioni de potasiu (care se încadrează în neuron) cu ionii de sodiu (în aer liber). Simultan, valvele deschise de potasiu: ionii de potasiu părăsesc celula prin el din spate, încercând să echilibreze concentrația de potasiu din interiorul și exteriorul. Dar, de îndată ce ionii încep să treacă prin supapele, există o diferență de potențial: ionii pozitivi la exterior devine mai mare, iar acestea împiedică intrarea de noi ioni incarcati pozitiv. Vine o stare de echilibru, în care celulele din afara ionii incarcati pozitiv este r puțin mai mare. E. Există o diferență de potențial de aproximativ 0,07 volți (să zicem, că membrana este polarizată). Acesta este cazul atunci când neuron este în repaus.

Dacă dintr-o dată într-un loc al membranei pentru a deschide supapele de sodiu, ionii de sodiu, pompe dezumflat papură spre exterior în celulă, depolarizarea astfel membrana (egalizare a taxelor din interiorul și exteriorul celulelor). Interesant este suficient de puternic depolarizarea membranei conduce la deschiderea suplimentară supapă de sodiu, ceea ce duce la o îmbunătățire suplimentară a depolarizarea membranei. După deschiderea tuturor supapelor de potențial sodiu devine reversibil (încărcare în interior este mai mare decât în ​​exterior, iar diferența de potențial este de aproximativ 0,04 volți). Astfel, în cazul în care depolarizarea inițială este suficient de puternică, procesul este autoperpetueze. Ea începe să se răspândească ca un val din regiunea depolarizare inițiale (de obicei, situat pe corpul neuronului) prin membrana sale - distanța de corpul celulei de-a lungul axonului. Interesant, supapele de sodiu sunt închise rapid după deschiderea și de ceva timp să nu poată deschide din nou. Ca urmare, în această depolarizarea membranei locație restaurată (aceasta, de asemenea, contribuie la continuarea procesului de deschidere a supapelor de potasiu), și „val“ capacitate reversibilă poate propaga numai în direcția în care supapele de sodiu nu a fost încă deschis. În spatele valurilor rămân zona cu doar închide supapele. Astfel, a generat impuls nervoase care reprezintă o zonă în mișcare a diferenței de potențial depolarizare nu depinde de amploarea membranei depolyariatsii inițial pe corpul celulei.

Cand pulsul ajunge sinapsele terminatii axon sunt eliberate in chimicalele cleft sinaptice care se deplaseaza prin difuziune la membrana (dendrite sau corp) al celulei postsinaptică. Izolarea acestor substanțe numite neuromediatori (există zeci de neurotransmițători), apare ca răspuns la depolarizarea închiderii corespunzătoare. Membrana postsinaptică este un receptori de proteine ​​specializate, care răspund la neurotransmițătorii corespunzătoare, ceea ce duce la descoperirea unor supape. De exemplu, în funcție de faptul dacă supapele de potasiu sau sodiu, astfel deschise corespunzătoare sinapsa fie excitator sau inhibitoare. De asemenea, tipul porilor deschis poate varia și numărul lor, r. F. Synapses într-adevăr, poate avea diferite „conductivitate“, care poate varia.

Descoperirea unui număr mic de supape nu este de obicei suficient pentru membrană depolyariatsii autoperpetueze și excitație neuron postsinaptic rămâne nivel subthreshold (și deschide canalele sunt închise după câteva milisecunde). Cu toate acestea, în cazul în care semnalele intra imediat prin mai multe sinapse excitator, numit un număr mai mare de supape și diafragma poate fi depolarized într-o măsură suficientă pentru a începe generarea impulsurilor nervoase. Cu alte cuvinte, un neuron are un anumit „prag“.

În ciuda complexității mecanismelor de propagare a impulsurilor nervoase, se pare ca în cazul în care neuronul este de fapt doar rezumă diferitele scale sosesc semnale, iar el începe să transmită impulsuri atunci când nivelul semnalului de intrare depășește un anumit prag. Chiar și la sfârșitul anilor 1980, laureat al Premiului Nobel David Hubel, în cartea sa „The Eye. Brain. Vision „a scris neuroni ca celule, însumarea sau integrarea acestora provenind din alte neuroni și transmite informații să-l pe principiul“ totul sau nimic ".

Trebuie remarcat doar că producția unui neuron nu poate fi considerat ca un binar, deoarece neuron excitat generează o întreagă serie de impulsuri. Și dacă „puterea“ de impulsuri este independentă de nivelul inițial de excitație neuronală, frecvența lor este mai mare, cu atât mai puternică agitație. Și cu cât frecvența impulsurilor de ieșire, cu atât mai mare efectul total asupra neuronilor postsinaptici. Cu toate acestea, neuronii nu pot trimite impulsuri mai des decât 1000 de ori pe secundă, deoarece prin închiderea vanele de sodiu aproximativ 1 ms se produce așa-numita perioada refractară. Rețineți că, în cazul în care numărul de impulsuri care trec prin conexiunea dintre neuronii creierului, preia numărul de operațiuni efectuate de aceasta, performanța creierului va fi de sute de pentaflopi, și să fie comparabile cu performanța de supercomputere moderne (deși creierul consumă aproximativ 30 de wați, este vizibil mai „high-tech“) . Majoritatea oamenilor de știință cred distribuție irelevante sau timpul de puls (cu excepția media lor număr) sau distribuția acestora în spațiu, definită printr-un aranjament reciproc al sinapselor. În acest sens, ia în considerare impulsurile în frecvența modelului neuron este destul de simplu - trebuie doar să înlocuiți funcția de activare, care convertește semnalul sumă la intrare cu semnalul de ieșire. În loc de o funcție treaptă, egală cu zero până la un anumit prag și unul - după funcția de activare se poate face mai netede, dar, de asemenea, delimitate de mai sus impulsuri maxime de frecvență.

Deci, neuron - un „prag de vipera“, în ciuda tuturor dispozitivului său sofisticat? Desigur, dacă ai îngropa în detalii cu privire la activitatea neuron, impresia apare că modelul matematic al unui neuron la realitatea nu are nimic de-a face. Dar, în modelele întotdeauna iese în evidență doar cele mai importante. În cele din urmă, multe dintre procesele din alte celule ale corpului sunt, de asemenea, dificil, dar gândirea nu este conectat, astfel încât interesul modelului neuron, care nu descrie toate caracteristicile de proiectare și funcționarea sa, ci numai acelea pe care el se deosebește de celelalte celule. Cu toate acestea, cred că neuron formale joacă, dacă nu „viața interioară“ a unui neuron reale, atunci cel puțin funcția de prelucrare a informațiilor.

Acum avem artificiale neuroni (formale). Rămâne să le ia un pic mai mult, pentru a se conecta la rețea, care va începe să se educe, care vor apărea ca urmare a unor informații de calculator. În ciuda absurditatea unui astfel de punct de vedere naiv, este destul de comună, nu numai în science-fiction. Și într-adevăr, ce bine se poate face cu ajutorul unor neuroni artificiali.