Wie arbeitet unser Gehirn oder wie modelliert man die Seele?



    Hallo, Geektimes! In einem zuvor veröffentlichten Artikel wurde ein Modell des Nervensystems vorgestellt, dessen Theorie und Prinzipien ich beschreiben werde.

    Die Theorie basiert auf der Analyse verfügbarer Informationen über das biologische Neuron und Nervensystem aus der modernen Neurobiologie und Physiologie des Gehirns.

    Zunächst werde ich eine kurze Beschreibung des Modellierungsobjekts geben. Alle Informationen werden im Folgenden beschrieben, berücksichtigt und im Modell verwendet.

    NEURON


    Neuron

    Ein Neuron ist das Hauptfunktionselement des Nervensystems, es besteht aus dem Körper einer Nervenzelle und seinen Prozessen. Es gibt zwei Arten von Prozessen: Axone und Dendriten. Axon ist ein langer Prozess, der mit einer Myelinscheide bedeckt ist und einen Nervenimpuls über große Entfernungen übertragen soll. Dendrit ist ein kurzer, verzweigter Prozess, aufgrund dessen eine Beziehung zu vielen benachbarten Zellen besteht.

    DREI ARTEN VON NEURONEN


    Neuronen können in Form, Größe und Konfiguration sehr unterschiedlich sein, trotzdem gibt es eine grundlegende Ähnlichkeit des Nervengewebes in verschiedenen Teilen des Nervensystems und es gibt keine gravierenden evolutionären Unterschiede. Die Nervenzelle der Molluske Aplisia kann dieselben Neurotransmitter und Proteine ​​ausscheiden wie die menschliche Zelle.

    Je nach Konfiguration werden drei Arten von Neuronen unterschieden:


    a) Rezeptor-, zentripetale oder afferente Neuronen, diese Neuronen haben ein zentripetales Axon, an dessen Ende sich Rezeptoren, Rezeptoren oder afferente Enden befinden. Diese Neuronen können als Elemente definiert werden, die externe Signale an das System senden.

    b) Interneuronen (Interkalar-, Kontakt- oder Intermediärneuronen), die keine langen Prozesse haben, sondern nur Dendriten. Es gibt mehr solche Neuronen im menschlichen Gehirn als andere. Diese Art von Neuronen ist das Hauptelement des Reflexbogens.

    c) motorisch, zentrifugal oder efferent haben sie ein zentripetalisches Axon, das efferente Enden hat, die die Erregung auf Muskel- oder Drüsenzellen übertragen. Efferente Neuronen werden verwendet, um Signale von der nervösen Umgebung an die äußere Umgebung zu übertragen.

    Üblicherweise schreiben Artikel über künstliche neuronale Netze nur Motoneuronen (mit einem zentrifugalen Axon) vor, die zu Schichten einer hierarchischen Struktur verbunden sind. Eine ähnliche Beschreibung gilt für das biologische Nervensystem, aber es handelt sich um eine Art Sonderfall, bei dem es sich um Strukturen und grundlegende konditionierte Reflexe handelt. Je höher die Entwicklung des Nervensystems ist, desto weniger überwiegen Strukturen wie „Schichten“ oder eine strenge Hierarchie.

    Übertragung von nervöser Erregung


    Die Übertragung der Erregung erfolgt von Neuron zu Neuron durch spezielle Verdickungen an den Enden der Dendriten, die als Synapsen bezeichnet werden. Entsprechend der Art der Übertragung werden Synapsen in zwei Arten unterteilt: chemische und elektrische. Elektrische Synapsen leiten einen Nervenimpuls direkt durch den Kontaktpunkt. Es gibt nur sehr wenige solche Synapsen im Nervensystem, die in den Modellen nicht berücksichtigt werden. Chemische Synapsen übertragen einen Nervenimpuls über eine spezielle Mediatorsubstanz (Neurotransmitter, Neurotransmitter), diese Art von Synapse ist weit verbreitet und impliziert Variabilität in der Arbeit.
    Es ist wichtig zu beachten, dass in einem biologischen Neuron ständig Änderungen stattfinden, neue Dendriten und Synapsen wachsen und eine Migration von Neuronen möglich ist. An den Berührungspunkten mit anderen Neuronen bilden sich Tumore, für das sendende Neuron handelt es sich um eine Synapse, für den Empfänger um eine postsynaptische Membran, die mit speziellen Rezeptoren ausgestattet ist, die auf den Mediator reagieren, dh die Neuronenmembran ist ein Empfänger, und Synapsen auf Dendriten sind Sender signalisieren.

    SINAPSE





    Wenn die Synapse aktiviert ist, werden Teile des Mediators ausgestoßen. Diese Teile können variieren. Je mehr der Mediator ausgeschieden wird, desto wahrscheinlicher ist es, dass das empfangene Signal von der Nervenzelle aktiviert wird. Der Mediator durchbricht die synoptische Spalte und tritt in die postsynaptische Membran ein, auf der sich Rezeptoren befinden, die auf den Mediator reagieren. Ferner kann der Mediator durch ein spezielles destruktives Enzym zerstört oder durch die Synapse zurück absorbiert werden, was die Zeit der Mediatorwirkung auf die Rezeptoren verringert.
    Neben dem Reiz gibt es Synapsen, die das Neuron hemmen. Typischerweise gehören solche Synapsen zu bestimmten Neuronen, die als inhibitorische Neuronen bezeichnet werden.
    Es kann viele Synapsen geben, die ein Neuron mit derselben Zielzelle verbinden. Zur Vereinfachung akzeptieren wir die gesamte Reihe von Effekten eines Neurons auf ein anderes Zielneuron für die Synapse mit einer bestimmten Aufprallkraft. Das Hauptmerkmal einer Synapse ist ihre Stärke.

    STAND DER ERREGUNG EINES NEURONS


    In Ruhe ist die Neuronenmembran polarisiert. Dies bedeutet, dass sich Teilchen mit entgegengesetzten Ladungen auf beiden Seiten der Membran befinden. Im Ruhezustand ist die äußere Oberfläche der Membran positiv geladen, die innere negativ. Die Hauptladungsträger im Körper sind Natriumionen (Na +), Kalium (K +) und Chlor (Cl-).
    Der Unterschied zwischen den Ladungen auf der Oberfläche der Membran und im Inneren des Zellkörpers ist das Membranpotential. Der Mediator verursacht eine Verletzung der Polarisation - Depolarisation. Positive Ionen außerhalb der Membran dringen durch offene Kanäle in den Zellkörper ein und verändern das Ladungsverhältnis zwischen der Membranoberfläche und dem Zellkörper.


    Änderung des Membranpotentials bei Erregung eines Neurons

    Die Art der Änderungen des Membranpotentials während der Aktivierung des Nervengewebes ist unverändert. Unabhängig davon, wie viel Kraft auf das Neuron ausgeübt wird, ist die Antwort gleich, wenn die Kraft einen bestimmten Schwellenwert überschreitet.
    Mit Blick auf die Zukunft möchte ich darauf hinweisen, dass bei der Arbeit des Nervensystems sogar Spurenpotentiale eine Rolle spielen (siehe obige Grafik). Sie erscheinen aufgrund einiger harmonischer Schwingungen, die Ladungen ausgleichen, nicht als strenge Manifestation einer bestimmten Phase des Zustands des Nervengewebes bei Erregung.

    Theorie der elektromagnetischen Wechselwirkung


    Ich werde daher weitere theoretische Annahmen machen, die es uns ermöglichen, mathematische Modelle zu erstellen. Die Hauptidee ist die Wechselwirkung zwischen den Ladungen, die sich im Inneren des Zellkörpers während seiner Aktivität bilden, und den Ladungen von den Oberflächen der Membranen anderer aktiver Zellen. Diese Ladungen sind entgegengesetzt, in diesem Zusammenhang kann davon ausgegangen werden, wie sich die Ladungen unter dem Einfluss von Ladungen anderer aktiver Zellen im Zellkörper befinden werden.



    Wir können sagen, dass das Neuron die Aktivität anderer Neuronen in einiger Entfernung wahrnimmt und versucht, die Ausbreitung der Erregung in Richtung anderer aktiver Zentren zu lenken.
    Im Moment der Neuronenaktivität kann ein bestimmter Punkt im Raum berechnet werden, der als die Summe der Ladungsmassen definiert wird, die sich auf den Oberflächen anderer Neuronen befinden. Wir nennen diesen Punkt einen Musterpunkt, dessen Feld von einer Kombination der Aktivitätsphasen aller Neuronen des Nervensystems abhängt. Eine einzigartige Kombination von aktiven Zellen wird als Muster in der Physiologie des Nervensystems bezeichnet, das heißt, wir können über die Wirkung von angeregten Teilen des Gehirns auf die Funktion eines einzelnen Neurons sprechen.
    Man muss sich die Arbeit des Neurons nicht nur als Computer vorstellen, sondern als eine Art Anregungsverstärker, der die Ausbreitungsrichtungen der Anregung auswählt, so dass komplexe elektrische Schaltkreise entstehen. Anfänglich wurde angenommen, dass ein Neuron seine Synapsen zur Übertragung abhängig von der bevorzugten Anregungsrichtung einfach selektiv abschaltet / einschaltet. Eine detailliertere Untersuchung der Natur des Neurons führte jedoch zu dem Schluss, dass das Neuron den Grad des Einflusses auf die Zielzelle durch die Stärke seiner Synapsen verändern kann, was das Neuron zu einem flexibleren und variableren Rechenelement des Nervensystems macht.



    Welche Richtung zur Anregungsübertragung ist bevorzugt? In verschiedenen Experimenten zur Bildung von unkonditionierten Reflexen kann festgestellt werden, dass im Nervensystem Bahnen oder Reflexbögen entstehen, die die aktivierten Hirnregionen bei der Bildung von unkonditionierten Reflexen verbinden, und assoziative Verbindungen entstehen. Dies bedeutet, dass das Neuron Anregungen an andere aktive Teile des Gehirns weiterleiten, sich an die Richtung erinnern und diese in Zukunft verwenden muss.
    Stellen Sie sich den Anfangsvektor vor, der sich in der Mitte des aktiven Stativs befindet, und das Ende ist auf den Musterpunkt gerichtet, der für ein bestimmtes Neuron definiert ist. Bezeichnen Sie als Vektor die bevorzugte Ausbreitungsrichtung der Anregung (T, Trend). In einem biologischen Neuron kann sich der Vektor T in der Struktur des Neuroplasmas selbst manifestieren, möglicherweise sind dies Kanäle für die Bewegung von Ionen im Körper der Zelle oder andere Veränderungen in der Struktur des Neurons.
    Ein Neuron hat die Eigenschaft des Gedächtnisses, es kann sich den Vektor T merken, die Richtung dieses Vektors, kann sich abhängig von äußeren Faktoren ändern und überschreiben. Inwieweit sich der Vektor T verändern kann, nennt man Neuroplastizität.
    Dieser Vektor beeinflusst wiederum die Funktion der Neuronensynapsen. Für jede Synapse definieren wir den Vektor S begin, der sich in der Mitte der Zelle befindet, und das Ende ist auf die Mitte des Zielneurons gerichtet, mit dem die Synapse verbunden ist. Nun kann der Grad des Einflusses für jede Synapse wie folgt bestimmt werden: Je kleiner der Winkel zwischen dem Vektor T und S ist, desto größer wird die Synapse sein; Je kleiner der Winkel, desto stärker wird die Synapse und möglicherweise wird die Übertragung der Erregung gestoppt. Jede Synapse hat eine eigenständige Speichereigenschaft, sie merkt sich die Bedeutung ihrer Stärke. Die angegebenen Werte ändern sich mit jeder Aktivierung des Neurons, unter dem Einfluss des Vektors T erhöhen oder verringern sie sich um einen bestimmten Wert.

    MATHEMATISCHES MODELL





    Die Eingangssignale (x1, x2, ... xn) des Neurons sind reelle Zahlen, die die Stärke der Synapsen der Neuronen charakterisieren, die das Neuron beeinflussen.
    Ein positiver Wert der Eingabe bedeutet eine stimulierende Wirkung auf das Neuron und ein negativer Wert bedeutet eine hemmende Wirkung.
    Für ein biologisches Neuron spielt es keine Rolle, woher das Signal kommt, von dem es angeregt wird. Das Ergebnis seiner Aktivität ist identisch. Ein Neuron wird aktiviert, wenn die Summe der Auswirkungen einen bestimmten Schwellenwert überschreitet. Daher durchlaufen alle Signale den Addierer (a), und da Neuronen und das Nervensystem in Echtzeit arbeiten, sollte die Wirkung der Eingaben in kurzer Zeit bewertet werden, dh die Wirkung der Synapse ist vorübergehend.
    Das Ergebnis des Addierers besteht die Schwellenfunktion (b). Wenn die Summe den Schwellenwert überschreitet, führt dies zu einer Neuronenaktivität.
    Bei Aktivierung signalisiert ein Neuron dem System seine Aktivität, erweiterte Informationen über seine Position im Raum des Nervensystems und die Ladung, die sich in der Zeit (in) ändert.
    Nach einer bestimmten Zeit, nach der Aktivierung, überträgt das Neuron die Erregung entlang aller verfügbaren Synapsen und berichtet zuvor über ihre Stärke. Die gesamte Aktivierungsperiode des Neurons reagiert nicht mehr auf externe Reize, dh alle Auswirkungen von Synapsen anderer Neuronen werden ignoriert. Die Aktivierungsperiode umfasst auch die Erholungsperiode des Neurons.
    Der Vektor T (g) wird unter Berücksichtigung des Wertes des Musterpunktes Pp und des Niveaus der Neuroplastizität korrigiert. Als nächstes erfolgt eine Neubewertung der Werte aller Synapsenkräfte im Neuron (d).
    Beachten Sie, dass die Blöcke (g) und (e) parallel zu Block (c) ausgeführt werden.



    Welleneffekt


    Wenn Sie das vorgeschlagene Modell sorgfältig analysieren, können Sie feststellen, dass die Anregungsquelle eine größere Auswirkung auf das Neuron haben sollte als ein anderer entfernter, aktiver Teil des Gehirns. Es stellt sich daher die Frage, warum noch ein Transfer in Richtung eines anderen aktiven Standortes erfolgt.
    Ich konnte dieses Problem nur durch Erstellen eines Computermodells identifizieren. Die Lösung schlug eine graphische Darstellung der Änderungen des Membranpotentials während der Neuronenaktivität vor.


    Eine verstärkte Repolarisation des Neurons ist, wie bereits erwähnt, wichtig für das Nervensystem, da dadurch die Wirkung der Welle erzeugt wird, der Wunsch nach nervöser Erregung, sich von der Erregungsquelle aus zu verbreiten.
    Bei der Arbeit mit dem Modell habe ich zwei Effekte beobachtet: Wenn wir das Spurenpotential vernachlässigt haben oder es nicht groß genug gemacht haben, breitet sich die Anregung nicht aus den Quellen aus, sondern tendiert eher zur Lokalisierung. Wenn Sie das Spurenpotential sehr groß machen, "streut" die Erregung in verschiedene Richtungen, nicht nur von der Quelle, sondern auch von anderen.

    KOGNITIVE KARTE


    Mit der Theorie der elektromagnetischen Wechselwirkung können viele Phänomene und komplexe Vorgänge im Nervensystem erklärt werden. Eine der neuesten Entdeckungen, die in den Gehirnwissenschaften vielfach diskutiert wird, ist beispielsweise die Entdeckung kognitiver Karten im Hippocampus.
    Der Hippocampus ist der Teil des Gehirns, der für das Kurzzeitgedächtnis verantwortlich ist. Die Versuche an Ratten ergaben, dass eine bestimmte Stelle im Labyrinth einer eigenen lokalisierten Gruppe von Zellen im Hippocampus entspricht, und es spielt keine Rolle, wie das Tier an diese Stelle gelangt, ein dieser Stelle entsprechender Bereich des Nervengewebes wird ohnehin aktiviert. Natürlich muss sich das Tier an dieses Labyrinth erinnern, nicht auf die topologische Entsprechung des Labyrinthraums und der kognitiven Karte zählen.



    Jeder Ort im Labyrinth wird im Gehirn als eine Reihe von Stimuli unterschiedlicher Natur dargestellt: Gerüche, Farbe von Wänden, mögliche bemerkenswerte Objekte, charakteristische Geräusche usw. Diese Stimuli spiegeln sich in Form von Aktivitätsschüben in bestimmten Kombinationen im Kortex wider, verschiedenen Darstellungen der Sinne. Das Gehirn verarbeitet Informationen gleichzeitig in mehreren Abteilungen, oft sind die Informationskanäle geteilt, die gleichen Informationen gehen an verschiedene Teile des Gehirns.


    Aktivierung von Ortsneuronen in Abhängigkeit von der Position im Labyrinth (die Aktivität verschiedener Neuronen wird in verschiedenen Farben dargestellt). Quelle

    Der Hippocampus befindet sich in der Mitte des Gehirns, das gesamte Auto und seine Bereiche werden in gleichen Abständen von ihm entfernt. Wenn wir für jede einzelne Kombination von Reizen den Massepunkt der Ladungen auf den Oberflächen von Neuronen bestimmen, können wir sehen, dass diese Punkte unterschiedlich sind und sich ungefähr in der Mitte des Gehirns befinden. Die Erregung im Hippocampus tendiert zu diesen Punkten und breitet sich aus und bildet stabile Erregungsbereiche. Darüber hinaus führt die abwechselnde Änderung von Kombinationen von Reizen zu einer Verschiebung des Punktes des Musters. Die Abschnitte der kognitiven Karte werden nacheinander assoziativ miteinander verknüpft, was dazu führt, dass das Tier, das an den Anfang des ihm vertrauten Labyrinths gestellt wird, den gesamten nachfolgenden Pfad abrufen kann.

    Fazit


    Viele werden sich die Frage stellen, wo in dieser Arbeit die Voraussetzungen für das Element der Rationalität oder die Manifestation höherer intellektueller Aktivität liegen.
    Es ist wichtig anzumerken, dass das Phänomen des menschlichen Verhaltens eine Folge des Funktionierens der biologischen Struktur ist. Um vernünftiges Verhalten nachzuahmen, ist es daher erforderlich, die Prinzipien und Merkmale der Funktionsweise biologischer Strukturen gut zu verstehen. Leider wurde in der Biologie noch kein klarer Algorithmus vorgestellt: Wie ein Neuron funktioniert, wie es versteht, wo es seine Dendriten wachsen lässt, wie es seine Synapsen so konfiguriert, dass im Nervensystem ein einfacher konditionierter Reflex gebildet werden kann, wie er in demonstriert und beschrieben wurde Akademiker I.P. Pavlov.
    Andererseits gibt es in der Wissenschaft der künstlichen Intelligenz in einem aufwärtsgerichteten (biologischen) Ansatz eine paradoxe Situation: Wenn die in der Forschung verwendeten Modelle auf veralteten Vorstellungen über das biologische Neuron beruhen, konserviert der Perzeptron, ohne seine Grundprinzipien zu überdenken, ohne Appelle an die biologische Quelle, kommen mit ausgefeilteren Algorithmen und Strukturen, die keine biologischen Wurzeln haben.
    Natürlich reduziert niemand die Vorzüge klassischer neuronaler Netze, die viele nützliche Softwareprodukte geliefert haben, aber das Spielen mit ihnen ist nicht der Weg, ein intellektuell funktionierendes System zu schaffen.
    Darüber hinaus werden Aussagen, dass das Neuron wie eine leistungsstarke Rechenmaschine ist, nicht selten der Eigenschaft von Quantencomputern zugeschrieben. Aufgrund dieser Überkomplexität wird die Unmöglichkeit ihrer Wiederholung dem Nervensystem zugeschrieben, da dies dem Wunsch entspricht, die menschliche Seele zu modellieren. In Wirklichkeit folgt die Natur jedoch dem Pfad der Einfachheit und Eleganz ihrer Entscheidungen. Die Bewegung der Ladungen auf der Zellmembran kann sowohl dazu dienen, die Nervenerregung zu übertragen als auch Informationen darüber zu übertragen, wo diese Übertragung stattfindet.
    Obwohl diese Arbeit zeigt, wie elementar bedingte Reflexe im Nervensystem gebildet werden, bringt sie uns dem Verständnis von Intelligenz und intelligentem Handeln näher.

    Es gibt noch viele weitere Aspekte des Nervensystems: Hemmungsmechanismen, Prinzipien der Emotionsbildung, Organisation von bedingungslosen Reflexen und Training, ohne die es unmöglich ist, ein qualitatives Modell des Nervensystems zu erstellen. Auf einer intuitiven Ebene besteht ein Verständnis dafür, wie das Nervensystem funktioniert, dessen Prinzipien in Modellen verkörpert werden können.
    Die Schaffung des ersten Modells half, die Idee der elektromagnetischen Wechselwirkung von Neuronen zu verfeinern und zu korrigieren. Um zu verstehen, wie die Bildung von Reflexbögen stattfindet, versteht jedes einzelne Neuron, wie es seine Synapsen konfiguriert, um assoziative Verbindungen zu erhalten.
    Im Moment habe ich begonnen, eine neue Version des Programms zu entwickeln, mit der Sie viele andere Aspekte des Neurons und des Nervensystems simulieren können.

    Ich bitte Sie, sich aktiv an der Diskussion der hier vorgebrachten Hypothesen und Annahmen zu beteiligen, da ich in Bezug auf meine Ideen voreingenommen sein kann. Ihre Meinung ist mir sehr wichtig.

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