Riddle на нервните клетки, aideus

способността на човек да се научи почти всичко по-невероятно от способността на компютъра да изпълнява алгоритъм. В крайна сметка, компютри са умишлено създадени универсални, но способността на човека да се научи да играе шах, да се разлага номера в основните фактори, или да се създаде музика може да изглежда много неестествено. Всъщност, за да оцелеят в естествената околна среда, всички тези умения е малко вероятно да бъде от полза. Защо трябва да бъде в състояние да се научи? Разбира се, човек не разполага с особено способността за учене, например, играе шах (макар че може би има генетично присъщи способности като езиково обучение). Само на мозъка, както и универсална машина Тюринг може да изпълнява всякакви алгоритми (с ограничението, обаче, на изчислителни ресурси). Това решение за околната среда също се оказа по-лесно, отколкото по пътя на увеличаване на сложността на мозъка с добавянето на все повече и повече частни алгоритми. Разбира се, в случай на човек, ние говорим за способността не само да изпълнява алгоритъм, но също така и по своя собствена форма на него. Очевидно е, че и тук природата е в състояние да намери някакъв относително универсално решение, което все още не е известно, че човек (въпреки че тя работи в мозъка му). Невероятно способността на мозъка през цялото време привлече вниманието на специалисти в AI. Такова внимание е разбираемо, тъй като тези умения не са успели напълно да копират на компютъра.

способността човешкото познание се свързва с пластичността на мозъка, най-ясно изразени (с изключение на макро равнище на пластичност - регенерацията на мозъка след нараняване) в промяната на връзките между невроните в обучението. Разбира се, невроните в много животни не се различават принципно от мозъчните неврони човека. Основната разлика е в структурата на мозъка, еволюционната развитието на която (при относително ниска променливост неврони) и доведе до появата на човешкия интелект. Също така, за подобряване на интелигентни компютърни системи се дължи на развитието на техните структури, алгоритми, които се основават на малък набор от основни операции. Въпреки това, не само хората, но и животните имат способността да се учи, надминавайки дори съвременните компютри с най-новия софтуер. Може би неврони показват някои свойства, които ги правят много по-подходящи за целите на обучението? Да видим какво ще представляват биологични неврони.

Вътрешно, невроните не са много различни от други клетки в тялото. Те съдържат ядро, което съдържа хромозоми с стандарт за целия набор от гени на организма (въпреки че много гени са "работни" само в мозъка), разработен от цитоскелета и други органели (като митохондрии). Тялото на неврон сферична форма, но има множество придатъци, свързващи се към други процеси на неврони, което е основната външни разлика нервните клетки от други клетки. Един от тези процеси, наречени аксони. Това предава изходните сигнали от неврон към други неврони. Други процеси - дендрити. Те обикновено са свързани с аксоните на други неврони, както и да получава от тях за техните входове на неврона. връзки верига на неврон е показано на фиг.

Дендритите са сравнително кратки - по-малко от милиметър, а аксоните могат да бъдат доста дълго - повече от метър, че по стандартите на клетъчната света много. Въпреки това, твърде често дължината им е части от милиметъра. Дендрити обикновено са силно разклонени дендрити и да получи сигнали от множество аксони. Сами аксони разклоняват към края и могат да бъдат свързани не само с дендритите, но също така и с други органи на неврони. Всички неврон - тяло, аксон и дендрити - обгърната от един клетъчната мембрана, която действа като взаимодействието с други клетки. В ставите на мембраната на неврона те не се допират. Съединението и клетките се извършва чрез взаимодействие на синапса - специално пространството между две мембрани. В тази клетка, от която сигнал преминава по протежение на аксона на синапсите, наречен пресинаптичните и клетката, който получава този сигнал (синапс в непосредствена близост до неговия орган или дендрит) - постсинаптичните.

Броят на клетките в мозъка е голям - около 10 ^ 12 - но не повече, отколкото в много други вътрешни органи, в които причината, поради която нещо се ражда. В допълнение, неврони в мозъка, само около 10 ^ 11, т.е.. Д. сто милиарда, и в кората на главния мозък от порядъка на 10 ^ 10 неврони. Освен това невроните в мозъка глиални настоящето (или глиални клетки), които са един порядък по-голяма от неврони (т. Е. 10 ^ 12). Глия запълва пространството между невроните, и по тази причина се каже, че тя изпълнява поддържаща функция: дори името на глиални клетки, свързани с думата "лепило" (на английски думата "лепило" идва от гръцки «глия» ..). Освен това, глия чрез междуклетъчни флуидни сили невроните (наречен трофичен функция).

Тъй като броят на клетки в мозъка повече, отколкото в други органи, сложността на мозъка е по-добре се вижда в броя на връзките в него. В крайна сметка, всеки неврон е свързан със средно повече от хиляда други неврони, което дава 10 ^ 14-10 ^ 15 връзки в мозъка. Дали това е много? Начин за прилагане на настоящия брой връзки много: дори всеки отделен неврон може да се установи комуникация със съседите около 10 ^ 300 начина. Броят на възможните връзки между невроните в мозъка (както и на броя на комбинации от ДНК бази) често се сравнява с броя на атомите в съвкупността, както вече споменатите редица възможни игри шах. За пореден път трябва да се отбележи, че неправилно сравнението. По отношение на невронната мрежа се добавя към погрешно схващане на кожата, че мозъка комплекс Вселената, което, разбира се, е напълно погрешно. В крайна сметка, паметта на компютъра (да не говорим за други устройства), само 4 GB може да бъде над 10 ^ 1 милион между различните държави - невъобразимо голям брой, с много порядъци по-висша от физическия обем на Вселената, дори и в кубически нанометра. В действителност, на капацитета на мозъка, изчислява само въз основа на броя на връзките няма значение надвишава капацитета на паметта на компютъра (и според различни оценки в стотици или хиляди терабайта). Само по себе си, обаче, броят на клетките на паметта не добавя компютър разузнаване, както и броя на клетките - някои органи.

Броят на връзките в мозъка (и съответната скорост) в сравнение с модерни компютри е чудесно, но изглежда вероятно. От основно значение е не толкова броят на връзките, като тяхната структура. Също така, по-мощен компютър, без софтуер е напълно безполезна, в сравнение с по-малко мощен компютър, но с подходящия софтуер. В тази връзка, пластичността на връзките между невроните (който определя самоусъвършенстване "софтуер" на мозъка) е от особен интерес, и можем да очакваме, че някъде в тях се крие отговорът на загадката на живот и мислене. След това е необходимо да се прилага по отношение на разследването няма конкретна мозъчна структура и функциониране на отделните неврони.

Но как се отразява неврон? достатъчно дълго, то се наблюдава, че неврон може да бъде в едно от двете състояния - почивка и възбуждане. В състояние на възбуда неврон започва да изпраща нервни импулси по аксона, създаване на определен електрически потенциал разлика. Интересното е, че "силата" на пулса не зависи от степента на възбуждане на клетките, но клетката започва да изпраща импулси само след достигане на определено ниво на възбуда. ниво клетка възбуждане зависи от нивото на възбуждане на други клетки, от които импулси се подават на входа на него. Важно е също така, че има инхибиторни синапси: сигналът от пресинаптичните клетката преминаване през синапса, не увеличава нивото на възбуда постсинаптичните клетки и намалява.

Всички пори - протеин тръба проникваща мембраната (състояща се от мазнини), през които може да тече и се разпределят различни вещества. Целият този механизъм, който също може само да отваря или затваря, или самата помпа чрез вещество, разходите на енергия. Тяхната работа не е случайно, но се контролира от различни фактори. Например, капачката може да се проведе за време при определена потенциална разлика е вътре и извън клетката или при въвеждане на определени вещества. В този случай порите често позволяват само определени йони. Например, има калиеви помпи, клапани и натриев трет. D.

Обикновено, помпата не е само изпомпване йони в клетката на един вид, но "обмен" в тях йони на друг вид. По-специално, помпи мембранни работят през цялото време, че обменът на калиеви йони (попадащи в неврона) с натриеви йони (на открито). Едновременно с това, клапаните отворен калиеви: през него калиеви йони напускат клетката от гърба, опитвайки се да балансира калиев концентрация отвътре и отвън. Но веднага след като йоните започват да мине през клапаните, съществува потенциална разлика: положителните йони от външната страна става по-голяма, а те се предотврати навлизането на нови положително заредени йони. Настъпва състояние на равновесие, в което клетки извън положително заредени йони е малко по-голям г. Е. има потенциална разлика от приблизително 0,07 волта (примерно, че мембраната е поляризирана). Такъв е случаят, когато на неврона е в покой.

Ако изведнъж в някое място на мембраната да се отвори вентили натрий, натриеви йони, изпуснати помпи навън бързат в клетката, като по този начин деполяризиращ мембраната (изравняване такси вътре и извън клетките). Интересното е, достатъчно силна мембрана деполяризация води до допълнителен отвор натриев клапан, което води до допълнително подобряване на мембранната деполяризация. След отваряне на всички клапани натриев потенциал става обратим (зареждане вътре е по-голяма от външната страна, и потенциалната разлика е приблизително 0,04 волта). По този начин, ако първоначалното деполяризацията е достатъчно силен, процесът е самостоятелно засилване. Тя започва да се разпространява като вълна от района на първоначалното деполяризация (обикновено разположен върху тялото на неврона) в неговата мембрана - разстоянието от клетъчното тяло по протежение на аксона. Интересното е, че натриевите вентили са затворени бързо след откриването и известно време не може да се отвори отново. В резултат на това място мембрана деполяризация възстановен (това също допринася за по-нататъшно отваряне на калиеви клапани), и "вълна" обратимо капацитет да разпространяват само в посоката, в която натриеви клапани все още не е открит. Зад вълните остават района с просто затворете вентилите. По този начин генерира нервни импулси, представляваща подвижна зона на деполяризация потенциал разликата не зависи от размера на първоначалния depolyariatsii мембраната на клетъчното тяло.

Когато пулса достига синапсите на Axon окончания са освободени в синаптичната цепнатина химикали, които се движат чрез дифузия на мембраната (дендрит или орган) на постсинаптичната клетка. Изолиране на тези вещества, наречени невромедиатори (има десетки различни невротрансмитери), се случва в отговор на деполяризация на съответния затваряне. Постсинаптичната мембрана е специализирана протеин рецептори, които отговарят на съответните невротрансмитери, което води до откриването на някои клапани. Например, в зависимост от това дали така отворени калиеви или натриеви клапани съответните синапс бъде възбуден или инхибиторен. Също отвори вид на порите може да варира и техния брой, R. F. Synapses наистина може да има различни "проводимост", която може да варира.

Откриването на малък брой клапани обикновено не е достатъчен за самостоятелно засилване depolyariatsii мембрана и възбуждане на постсинаптичните неврон остава ниво подпрагова (и отварят каналите са затворени след няколко милисекунди). Въпреки това, ако сигналите веднага влизат през няколко възбудителни синапси, наречен по-голям брой на клапана и диафрагмата може да бъде деполяризация до степен, достатъчна да започне генериране на нервните импулси. С други думи, неврон има определен "праг".

Въпреки сложността на механизмите на разпространение на нервните импулси, тя изглежда така, сякаш на неврона в действителност е просто обобщава различните мащаби, постъпващи сигнали и той започва да изпраща импулси, когато нивото на входния сигнал превиши определен праг. Дори в края на 1980 г., носител на Нобелова награда Дейвид Hubel, в книгата си "The Eye. Brain. Vision ", пише неврони като клетки, сумиране или да ги интегрира и от други неврони и предава информация към него на принципа на" всичко или нищо ".

Трябва да се отбележи само, че на изхода на неврон не може да се разглежда като двоичен защото развълнуван неврона генерира цяла поредица от импулси. И ако "силата" на импулси е независимо от първоначалното ниво на невронална възбуда, тяхната честота е по-голям, толкова по-силно бъркане. И колкото по-висока честота на изходящите импулси, толкова по-голяма общата им ефект върху постсинаптичните неврони. Въпреки това, неврони не могат да изпращат импулси по-често от 1000 пъти в секунда, тъй като чрез затваряне на клапана натриев приблизително 1 MS настъпва т.нар рефрактерен период. Имайте предвид, че ако броят на импулси, преминаващи през връзката между мозъчните неврони, да поеме броя на операциите, извършени от него, изпълнението на мозъка ще бъде стотици петафлопа, и да бъде сравнима с ефективността на съвременните суперкомпютри (въпреки че мозъкът консумира около 30 w, е значително по-"хай-тек") , По-голямата част от учените вярват, без значение или време разпределение на пулса (с изключение на техния брой средно) или тяхното разпространение в пространството, определено по взаимно споразумение на синапсите. Във връзка с това, обърнете внимание на импулсите в честотата на модела на неврон е много прост - трябва само да се замени функцията за активиране, който преобразува сума сигнал на входа на изходния сигнал. Вместо функция стъпка, равна на нула в определен праг и един - след активираща функция, може да се направи по-гладка, но и граничи по-горе максимална честота импулси.

Така че, неврон - един "праг ехидна", въпреки всички изисканата си устройство? Разбира се, ако ви се рови в подробности за работата на неврона, възниква впечатлението, че математическият модел на неврон на реалността няма нищо общо. Но в моделите винаги се откроява само най-значимите. В крайна сметка, много от процесите в други клетки на тялото също са трудни, но мисленето не е свързан, така че интересите на модела на неврон, който не съдържа описание на всички функции на своя дизайн и операция, но само тези, които той се различава от другите клетки. И все пак вярвам, че официалната неврона играе, ако не и "вътрешния живот" на недвижим неврон, а след това най-малко неговата функция на обработката на информацията.

Сега имаме изкуствените (официални) неврони. Остава да ги отнеме малко повече, за да се свърже с мрежата, която ще започне да се образоват, което ще се получи като резултат от компютър интелигентност. Въпреки абсурдността на такъв наивен гледна точка, това е често срещано явление, не само в научната фантастика. И наистина, какво добро може да бъде направено с помощта на изкуствени неврони.