Поиск по сайту
Проект публикации книги «Познай самого себя»
Узнать, насколько это интересно. Принять участие.

Короткий адрес страницы: fornit.ru/5286
или fornit.ru/ax1-16-308

Пусковой стимул

Использовано в предметной области:
Системная нейрофизиология (nan)
  • раздел: Программы поведения (nan)


  • В высокоразвитых сенсорных системах, таких как слуховая и зрительная, в ходе обработки в мозге в восходящих уровнях выделяются специфические черты полученной информации. Эти черты связаны с теми аспектами окружающего мира,которые имеют первостепенное значение для животного. Лишь небольшое количество клеток в слуховой коре отвечают на продолжительные чистые тоны,которые так эффективны в стимуляции базилярной мембраны улитки. Напротив,щелчки и потрескивания, издаваемые хищником, подкрадывающимся через подлесок, или частотно-модулированные тоны, повышающиеся или понижающиеся по высоте, оказываются значительно более эффективными.

    Мы увидим в гл. АНАЛИЗ ВЕСТИБУЛЯРНОЙ И ЗВУКОВОЙ ИНФОРМАЦИИ В МОЗГЕ, что эти черты широко используются в высокоспециализированных участках коры человека (в формировании звуков речи) и летучих мышей (в эхолокации).Сходным образом, в зрительной системе яркие пятна света или длительное нефокусированное освещение, эффективно стимулирующие сетчатку, вызывают в клетках зрительной коры лишь небольшой эффект. Напротив, контуры объекта вызывают выраженный эффект в первичной зрительной коре. С повышением уровня переработки сигнала ответ запускают все более содержательные черты объекта.Например, в высших уровнях у макак (нижне- теменная кора) есть клетки,отвечающие исключительно на характерные черты обезьяньих морд (в фас и в профиль) (См. Распознавание лица). Эти специфические черты сенсорного мира, которые имеют в жизни животного важное значение, называются триггерными стимулами. Этой категории стимулов посвящено большое количество исследований.Сначала популярной стала концепция иерархии уровней выделения специфических черт. Предполагалось, что выделяются еще более специфические, чем обезьяньи морды, черты визуальной картины - в случае человека вплоть до распознавания лица бабушки. Признание возможности существования клеток распознавания лица бабушки или понтификальных клеток приобрело широкое хождение, однако, не исключено, что это все же следует принимать какreductio ad absurdum (упрощение до абсурда) или, по крайней мере, с большой осторожностью. Хватит ли клеток в коре, чтобы разобраться со всеми бабушкиными прическами, бижутерией, шляпками и приступами дурного настроения? Что, же отбросить прочие специфические детали визуального восприятия? А что, если клетка, ответственная за бабушку, по каким-то причинам повредится или заболеет, мы бабушку узнавать перестанем? К тому же, осложняются и философские проблемы. Можно ли всерьез предполагать, что активность одной-единственной клетки преобразуется в зрительный образ бабушки? Кажется все же более вероятным, как мы увидим в гл ЗРИТЕЛЬНЫЕ ПУТИ что распознавание бабушки зависит от активности популяции клеток,распределенной в зрительных участках коры и других участках мозга, включая(что важно) эмоциональные центры лимбической системы. Вероятность этого возрастает, если признать упомянутую в предыдущем разделе роль параллельной обработки информации в зрительной системе. Таким образом, идея об однонаправленном потоке информации, передаваемой в иерархически высшие центры мозга, очевидно, устарела.



    Источник: Сенсорные системы: выделение главных характеристик и пусковые стимулы
    Дата создания: 12.02.2012

    Относится к аксиоматике: Системная нейрофизиология.


    Другие страницы раздела "Программы поведения":
  • Программирование
  • Двигательные программы
  • Цепочки автоматизмов при прогностическом осмысливании
  • Поведенческие автоматизмы, их формирование и использование.
  • Доказана специфичность приобретения опыта для конкретных условий
  • Мозжечок и формирование двигательных автоматизмов
  • Проприоцепторы

    Чтобы оставить комментарии нужно авторизоваться:
    Авторизация пользователя
  • Активность
    Главная
    Темы
    Показы
    Полезное
    О сайте
    Яндекс.Метрика