Книги сайта: «Мировоззрение», «Познай себя», «Основы адаптологии»,
«Вне привычного», Лекторий МВАП и «Что такое Я».
 

Короткий адрес страницы: fornit.ru/43406
или fornit.ru/ax1-21-603

Кортикальные колонки

Использовано в предметной области:
Системная нейрофизиология (nan)
  • раздел: Нейронные сети (nan)

  • Используемый довод статьи (аксиома):
    в множество нейронов в одной кортикальной колонке выполняют одну и туже функцию, многократно дублируя и усиливая друг друга, как множество клеток в одной мышце, многократно дублируют друг друга и увеличивают общую силу мышцы, которую они совместно образуют.
    Подобный способ построения из множества нейронов кортикальной колонки также говорит о том, что она является универсальным вычислительным элементом, перестройка структуры которой за счёт изменения связей между образующими её нейронами, либо очень сложна и длительна по времени, либо вообще невозможна в принципе, поскольку для изменения логики её работы необходимо, чтобы соответствующие связи были перестроены между всеми образующими её и дублирующими друг друга нейронами. В противном случае её функционирование в процессе перестройки связей будет невозможно ни согласно старой функции, которую данная колонка выполняла до начала перестройки связей, ни согласно новой функции, для выполнения которой связи должны принять новую конфигурацию.
    Вес уверенности: Требует дополнительных подтверждений независимых специалистов

    Неокортекс — новая кора (лат. Neocortex), новые области коры головного мозга, которые у низших млекопитающих только намечены, а у человека составляют основную часть коры. Структура неокортекса достаточно однородна. Вертикально нейроны некортекса объединены в так называемые кортикальные колонки (синонимы колонки котрекса, гиперколонки, кортикальные модули). Нейроны, которые составляют кортикальную колонку, находящиеся на разных уровнях по высоте, выполняют схожие функции и объединены между собой, образуя горизонтальные слои неокортекса. У мозга крысы таких слоёв четыре, у высших млекопитающих в неокортексе 5 слоёв, у мозга человека количество слоёв максимально и равняется шести.


    Для того, чтобы выполнить свою симуляцию, группа из EPFL выполнила детальное  сканирование мозга крысы, составив карту связей для всех нейронов коры крысиного мозга. В результате была получена огромная база с информацией о нейронах и их связях, которая и послужила основой для создания последующей компьютерной симуляции, которую они успешно выполнили. Но главным результатом, который был получен в ходе проведения данных работ, был вовсе не этот.
    Когда после сканирования коры реального мозга крысы у группы из EPFL образовалась база о нескольких сотен тысяч нейронов, они решили попытаться создать новый искусственный мозг на их основе, сформировав колонки неокортекса, которых изначально в природе не существовало. Для этого они выбрали из своей базы случайным образом описание 10 тысяч нейронов и попытались составить из них фрагмент коры (описание эксперимента и результатов на английском).

    Выполняя этот эксперимент, исследователи из BBP пытались получить ответ на очень важный вопрос. До этого момента существовало два взгляда на то, как устроен и функционирует головной мозг и его кора. Согласно первому, традиционному взгляду, связи между нейронами не являются случайными и при анализе деятельности мозга каждая из связей является функциональной и оказывает влияние на конечный результат. Такой взгляд возник не на пустом месте, поскольку у низших животных их нейронная сеть работает именно таким образом. Например, у улитки вся высшая нервная система, которая обеспечивает её достаточно сложное поведение, состоит всего из восьми нейронов.

    Но по мере изучения нервной системы и структуры головного мозга высших млекопитающих и человека возникла другая точка зрения. Было замечено, что нейроны в коре головного мозга образуют регулярные повторяющиеся структуры. В связи с чем было высказано предположение, что именно эти структуры на самом деле являются функциональными блоками, деятельность которых необходимо изучать и анализировать, а связи отдельных нейронов внутри подобных структур каждую в отдельности рассматривать и анализировать необходимости нет.

    С точки зрения изучения и создания искусственного мозга получить ответ на то, по какому из вариантов строится неокортекс, очень важно. Общее количество нейронов в головном мозге человека порядка 100 млрд., каждый из которых может образовывать до 10 тысяч связей с другими нейронами. Если верен первый вариант и каждая из связей функциональна, то мы получаем информационную емкость порядка 10 в степени 14 (1e14). Если же верен второй вариант, то это означает, что нейроны в коре образуют функциональные макроструктуры, каждая из которых включает в себя тысячи нейронов и миллионы связей между ними. Другими словами, каждая кортикальная колонна представляет собой аналог микросхемы в микроэлектронике, внутри которой могут находиться милионы полупроводниковых элементов. Но для проектирования и понимания того, как будет функционировать конечное устройство, в котором используются подобные микросхемы, нет необходимости знать и понимать то, как работает каждый транзистор в этой микросхеме. Переход на изучение функционирования мозга на уровне макроструктур неокортекса позволил бы на 4-5 порядков уменьшить информационный объём модели, то есть для мозга человека вместо 1e14 мы уже получаем 1e10 или даже 1e9. А это очень существенно, поскольку с точки зрения анализа и моделирования уровень 1e10 технологически достижим уже сейчас, в то время как до уровня 1e14 нам ещё достаточно далеко.

    Так вот эксперимент, который был поставлен группой исследователей проекта BBP из EPFL, должен был дать ответ на вопрос, по какому из двух описанных выше вариантов строится кора головного мозга. Выбрав случайным образом из созданной ими на предыдущем этапе базы данных описания 10 тысяч нейронов, они составили из них новые кортикальные колонки, которые затем сравнили с теми, что существовали в реальном мозге крысы. Проведённый анализ показал, что попадание связей нейронов в искусственно созданных колонках составляет 75%-95%. Причём часть из тех 15%-25% связей, которые не попали в нужные места, как потом выяснилось, в реальном живом мозге образоваться просто бы не могли, так как они находились слишком близко к основному телу нейрона, в то время как у нейронов существует специальный блокирующий механизм, который не позволяет синапсам присоединяться на таком маленьком расстоянии.

    Но даже тот результат, который был получен, однозначно говорит о том, что структура коры головного мозга млекопитающих строится по второму типу. Это означает, что при дальнейшем изучении и моделировании деятельности мозга наша задача значительно упрощается, поскольку мы можем переходить на изучение и моделирование макроструктур, которые образуются нейронами, а не изучать поведение каждого нейрона в отдельности. Поэтому именно данный результат, полученный в ходе работ по проекту BBP, можно считать наиболее важным и значимым. Хотя, несомненно, что в ходе данного проекта было также получено множество других важных результатов, в том числе отработаны новые методики сканирования структур и моделирования головного мозга.

    Так же исследователи из BBP отмечают, что изменение плотности, положений и ориентаций не влияло на распределение положений образования синапсов. Но вот изменение морфологии, то есть формы и структуры расположения синапсов, оказалось существенным для воспроизводимости результатов. Это говорит о том, что форма и структура синапсов у тех нейронов, которые образуют неокортекс млекопитающих, не является случайной. Во время роста и образования связей данные нейроны подчиняются некому единому плану, воспроизводят на макроуровне определённую заранее заданную форму и структуру.

    Но ведь точно также ведут себя и все остальные клетки в организме, которые образуют различные органы и ткани. Например, если мы посмотрим на структуру мышц или крупных кровеносных каналов, то у всех организмов одного биологического вида она будет практически одинаковой. При этом данная структура определяет функциональность  организма. Но если мы посмотрим на уровень отдельных клеток, то расположение и форма отдельных клеток в органе или конкретной мышце у каждого конкретного организма будет отличаться. При этом многим оно кажется случайным, хотя на самом деле это не совсем так, поскольку на макроуровне данные клетки образуют упорядоченную структуру в виде мышцы или органа организма.

    Как и остальные клетки в организме, нейроны растут и образуют связи между собой не случайным образом. Они подчиняются некой управляющей программе, которая и формирует из них соответствующие макроструктуры. При этом в множество нейронов в одной кортикальной колонке выполняют одну и туже функцию, многократно дублируя и усиливая друг друга, как множество клеток в одной мышце, многократно дублируют друг друга и увеличивают общую силу мышцы, которую они совместно образуют.

    Но из этих результатов следует и другой важный вывод. Подобный способ построения из множества нейронов кортикальной колонки также говорит о том, что она является универсальным вычислительным элементом, перестройка структуры которой за счёт изменения связей между образующими её нейронами, либо очень сложна и длительна по времени, либо вообще невозможна в принципе, поскольку для изменения логики её работы необходимо, чтобы соответствующие связи были перестроены между всеми образующими её и дублирующими друг друга нейронами. В противном случае её функционирование в процессе перестройки связей будет невозможно ни согласно старой функции, которую данная колонка выполняла до начала перестройки связей, ни согласно новой функции, для выполнения которой связи должны принять новую конфигурацию.

    Это не означает, что нейроны вообще не перестраивают связи между собой. Изменение структуры нейронной сети в процессе жизнедеятельности и обучения также является установленным научным фактом. И именно процесс перестройки связей является основным при обучении искусственных нейронных сетей, используемых для распознавания образов. Но данные процессы происходят в других областях мозга и центральной нервной системы (спинной мозг, автономные нервные узлы, периферическая нервная система).

    А теперь объединим те результаты, которые были получены группой Ивана Николаевича Пигарева и группой, которая занималась работами по проекту BBP, и посмотрим, что у нас в итоге получается.

    В своих исследованиях Пигарев И.Н. доказал, что неокортекс млекопитающих является не специализированным, как считалось ранее, а универсальным вычислительным устройством, функционирование которого во время бодрствования и во время сна меняется. Но при этом должно происходить не только переключение сигнальных нейронных цепей, за что отвечают специальные коммутирующие нейроны, также обнаруженные группой Ивана Николаевича, но также должна меняться и программа, которую выполняет неокортекс, поскольку очевидно, что обрабатываемая информация и те результаты, которые требуется получить в итоге, весьма сильно отличаются. Каким образом происходит смена этих программ и где находится тот носитель информации, из которого эти программы загружаются, мы на данный момент пока не знаем, но данный процесс должен происходить каждый раз при переходе организма от состояния бодрствования ко сну и обратно, чтобы изменять логику работы вычислителя.

    Почему программа не может храниться в самом неокортексе? Частично на этот вопрос отвечают результаты, которые получены в ходе работ по проекту Blue Brain Project (BBP). Их работы показали, что структура кортикальной колонки многократно продублирована и достаточно устойчива во времени, так как перестройка её структуры будет слишком затратным и длительным процессом. Другими словами, организм не может позволить себе каждый раз засыпая и просыпаясь менять логическую структуру связей между нейронами во всём неокортексе.
    Мало вероятен и второй вариант, когда обе программы сразу закодированы в нейронных связях кортикальных колонок, чтобы одновременно с переключением каналов ввода вывода происходило бы и переключение программы. Данное решение по затратам и структуре было бы эквивалентно наличию двух параллельных структурно-логических уровней в нейронной сети неокортекса, а это означает, что было бы гораздо эффективней сделать две отдельных нейронных сети вообще без всякой коммутации, каждая из которых выполняла бы свою функцию, сэкономив при этом ещё и на коммутирующих нейронах, которые в этом варианте вообще были бы не нужны.  Другими словами, если бы программа прошивалась в неокортексе с помощью структуры связей между нейронами, то у организмов было бы просто два неокортекса, каждый из которых выполнял бы свою функцию. Один бы обрабатывал сенсорную информацию от внешних органов чувств, а второй обеспечивал бы регуляцию внутренних процессов.

    Правда тут возникает ещё одна проблема с энергопотреблением. Дело в том, что мозг в организме, особенно у человека, является самым прожорливым органом. Для его работы необходимо очень много энергии. Поэтому кормить два мозга для организма было бы слишком накладно. С одной стороны, потребление энергии нейроном в активном и пассивном состоянии отличается. Но нейрон является живой клеткой, а не полупроводниковым кристаллом. Это в современных больших микросхемах для экономии энергии можно отключать неиспользуемые части просто отключив от этих частей питание. А нейрону даже в пассивном состоянии будет требоваться постоянное обеспечение питательными веществами, иначе он просто погибнет. Поэтому даже в пассивном состоянии второй мозг всё равно будет потреблять энергию. Причём это будет происходить как в варианте, когда эти два мозга явно разделены, так и в варианте, когда эти два мозга объединены в единую общую структуру с функцией переключения. Таким образом, иметь два мощных неокортекса организму очень невыгодно с точки зрения обеспечения энергией и ресурсами.

    Ещё одним аргументом в пользу того, что неокортекс является универсальным вычислительным устройством, являются и те данные, которые получены при работе над проектом BBP, из которых следует, что большое количество кортиальных колонок имеют практически одинаковую структуру связей. Если бы достаточно сложная программа обработки информации и управления поведением организма была бы записана на уровне нейронных связей в неокортексе, то в этом случае структура разных кортикальных колонок должна отличаться в гораздо большей степени, чем мы наблюдаем. А то, что мы видим сейчас, по своей структуре очень напоминает современные графические ускорители, где имеется до нескольких тысяч типовых блоков с одинаковой структурой, логика работы которых определяется той программой, которая в них загружается на исполнение, типа тех же шейдеров.

    Вряд ли данные программы хранятся в молекулах  ДНК, которые есть в каждой клетке, включая нейроны. Во-первых, большую часть ДНК составляют последовательности, которые кодируют те сложные органические соединения, которые клетка синтезирует в процессе жизнедеятельности. На сегодняшний день механизм считывания этой информации и последующего синтеза с помощью молекул РНК достаточно хорошо изучен и подробно описан в специализированной литературе. При этом также установлено, что считыванием информации и синтезом соединений управляет некий внешний операционный процесс, а не сама молекула ДНК, которая является лишь пассивным носителем информации, по сути своеобразной белковой перфолентой, а не самим компьютером.

    Во-вторых, известный и изученный на данный момент процесс считывания информации с ДНК является очень медленным, поскольку основан на биохимических реакциях с участием множества различных молекул, находящихся внутри клетки. В ходе данных реакций происходит перемещение участвующих в процессе молекул, что и накладывает серьёзные ограничения на общую скорость процесса. Но самое главное, что на сегодняшний день не зафиксировано никаких процессов внутри клетки, которые бы позволяли перенести информацию, которая записана в последовательности нуклеотидов ДНК, в набор электромагнитных сигналов, которыми обмениваются нейроны. Другими словами, у нас есть биологическая перфолента с информацией в виде ДНК, но нет считывателя для этой перфоленты, который бы позволял быстро загружать нужную информацию с этой «перфоленты» непосредственно в нейронную сеть мозга.



    Источник: Как работает мозг, часть 3б
    Дата создания: 26.08.2020
    Последнее редактирование: 26.08.2020

    Относится к аксиоматике: Системная нейрофизиология.

    Оценить cтатью >>

    Другие страницы раздела "Нейронные сети":
  • Разделение общей сети на подсети
  • Разделение общей сети на подсети 2
  • Образование новых нейронов и связей в зрелом возрасте
  • Искусственные нейронные сети, сборник материалов
  • Для принятия решений бывает достаточно всего двух нервных клеток
  • Исследование колончатой организации коры
  • Колончатая организация коры больших полушарий
  • Кортикальные колонки и модули
  • Про кортикальные колонки
  • Слои новой коры, последовательность развития
  • Слои коры больших полушарий
  • Зрительный путь
  • Кортикальная проекция сетчатки

    Чтобы оставить комментарии нужно авторизоваться:
    Авторизация пользователя
  • Яндекс.Метрика