Хранится ли информация в мозге в связях, а не в нейронах?

Хранится ли информация в мозгу в связях, а не в нейронах?

Это зависит от того, какую информацию вы имеете в виду.

Мозг не просто хранит один тип информации, модель бабушкиной клетки и модель взаимосвязанной нейронной сети — это две подсистемы более крупной системы, работающие вместе, возможно, в конкурирующем или взаимодополняющем порядке. Целью этой системы является извлечение информации из окружающей среды и ее повторная идентификация для пользы организмов. ^1.

Допустим, мы видим что-то, что принесет нам пользу в будущем или чего мы, возможно, захотим избежать. Это упрощение, но как вы видите что-то, нейроны в вашей неокортексе загораются именно в области V1 в затылке, они попадают туда после множества вычислений по пути от вашей сетчатки, но также проецируются на другие части вашего мозга, где они, возможно, обрабатываются сознательно, они запускаются упорядоченным образом, на карте это колебание электрических сигналов представляет вашу сознательную и бессознательную обработку изображения, поэтому информация существует в виде сети электрических сигналов. ^2.

Во время воспоминаний (существуют разные типы воспоминаний, поэтому ответственной структурой может быть неокортекс, базальные ганглии, гиппокамп или даже мышца) ^3. Эта же карта (или меньшая часть) воспроизводится повторно. Механизм (ы), с помощью которого эта информация сначала кодируется, а затем извлекается, до сих пор не совсем понятен, но он включает в себя карту и бегство или коммутатор. ^4. Этот коммутатор связывает воедино различные восприятия (меньшую сеть электрических сигналов), поэтому информация представлена ​​на уровне коммутатора. Если вы отключите этот коммутатор, вы не сможете создавать новые воспоминания или терять предыдущие.

Клетка бабушки в схеме, которую я только что объяснил, является результатом работы другой подсистемы, которая помогает что-то распознавать. Как только вы успешно закодируете восприятие (вещь, которую мы хотим запомнить), вы можете захотеть связать ее с чем-то (хорошим, плохим, вкусным и т. д.). удобный эволюционный способ передачи сигналов другим системам, когда была получена некоторая предыдущая информация. Таким образом, здесь содержится информация о том, было ли испытано и закодировано подмножество отношений между сетями электрических сигналов.

Ссылки/Источники:

1. Идея бабушкиных клеток и распознавания объектов в целом изложена в главе «Распознавание объектов» (Cognitive Neuroscience, Gazzinga-3rd ed 222-225) вместе с проблемами, которые бабушкины клетки вносят в распознавание объектов (например, если вы потеряете бабушкину клетку, вы потеряет всю информацию о вашей бабушке)

2. Koch (Quest for Consciousness-2004) главы о зрении дают очень читабельный отчет о том, как информация переходит от сетчатки к v1. Vision Science (Палмер) представляет собой более тщательный отчет.

3. Глава об обучении и памяти (когнитивная нейронаука) дает обзор.

4. (Gluck-2001-Gateway to memory) представлены разные модели этой компоновки.

Физиология памяти еще плохо изучена, но есть некоторые обобщения, с которыми мы можем работать:

Есть четыре «типа» памяти, с которыми работает человеческий мозг.

Сенсорная память очень кратковременна (миллисекунды), к ней нельзя получить доступ сознательно (она используется центрами сенсорной обработки мозга для таких вещей, как отслеживание движущихся объектов), и она хранится в состоянии активации нейронов (т. е. какие нейроны активируются). в любое время).

Рабочая память кратковременна (длится до 30 минут) и хранит «то, о чем вы сейчас думаете». Пока еще не совсем понятно, как именно это работает. Однако мы знаем, что препараты, прерывающие состояние нейронов, могут в некоторой степени «удалить» рабочую память; это говорит о том, что рабочая память хотя бы частично сохраняется в состоянии активации нейронов.

Долговременная память постоянна и теоретически сохраняется до конца жизни человека. Хорошо известно, что долговременная память хранится в связях между нейронами .

Промежуточная память — это относительно новая теория памяти, которая работает где-то между рабочей памятью и долговременной памятью. Насколько мне известно, мы еще не понимаем многих механизмов, стоящих за этим.

Бабушкины ячейки против распределенных представлений

Идея «бабушкиной клетки» фактически является предельной в разреженных представлениях : что в вашем мозгу есть один-единственный нейрон, который представляет вашу бабушку, и что все, что вы знаете о своей бабушке, связано с этой клеткой через связи.

На другом конце спектра находится «распределенное представление», где сеть одновременно активных ячеек представляет понятие, и что эти ячейки связаны друг с другом и со связанными понятиями (см. здесь , здесь и здесь ) . Эти сети могут сильно перекрываться и потенциально могут перекрываться больше, когда вы говорите о связанных понятиях: например, «собака» и «кошка» могут перекрываться больше, чем «рыба» и «белка», потому что первые являются четвероногими животными, которые живут на суше и содержатся в качестве домашних животных - много общего.

На самом деле, никто в современной нейробиологии на самом деле не приводит доводы в пользу существования «бабушкиных клеток», но, безусловно, есть аргументы в пользу разреженных и распределенных репрезентаций, и теперь большие или малые клеточные сборки или сети отражают определенные концепции, и какова их важность. контекста. Основные аргументы, которые вы сегодня увидите, касаются степени распределения по областям мозга: то есть существуют ли области мозга, которые содержат в некоторой степени распределенные репрезентации абстрактных понятий, или эти понятия распределены по модальностям (где ваше понятие «бейсбол» включает в себя синтезированное зрительное представление в зрительной коре, фактура швов в соматосенсорной коре, звук мяча-летучей мыши в слуховой коре, моторный план метания мяча в моторной коре и др.).

Доказательства существования бабушкиных клеток?

Несмотря на то, что я только что сказал, несколько лет назад было опубликовано несколько интересных статей о людях, особенно эта . В этих работах были показаны нейроны в определенной области мозга, у которых были инвариантные реакции на определенные понятия, возможно, наиболее известные клетки «Дженнифер Энистон» и клетки «Холли Берри», которые реагировали не только на различные изображения каждой актрисы, но и на другие более абстрактные представления. например, их письменное имя. Ясно, что это не те клетки, которые обычно описываются в первичной зрительной коре, которые реагируют на такие стимулы, как полосы и края.

Об этих статьях сообщалось в непрофессиональной науке и в общей прессе как о доказательстве теории «бабушкиной клетки». Некоторые были более ответственными и включали некоторые собственные слова авторов (см. также здесь ): по сути, авторы утверждают, что скопления клеток могут быть довольно маленькими (но не слишком маленькими - авторы записали только несколько клеток, но нашли десятки). что откликнулась Дженнифер Энистон, а не одна, например).

Информация в ячейках или связях

Возвращаясь к вашему исходному вопросу: вы спрашивали, существует ли разница между бабушкиной клеткой и нейронной сетью в том, хранится ли информация в клетках, а не в связях. Я бы сказал, что, хотя в модели «бабушкиной клетки» большое значение придается отдельным ячейкам, в обоих случаях информация хранится в связях.

Даже если принять крайний случай «бабушкиной клетки», где одна клетка является центром, представляющим только вашу бабушку, информация хранится не как «бабушка», а как ассоциации, которые у вас с ней возникают: может быть, пахнет печенье, форму ее лица, ее имя, подписанное на поздравительной открытке. Если вы вытащите чью-то бабушкину клетку из их мозговой сети и опросите ее, вы вообще ничего не сможете узнать об их бабушке.

Разница между «клеткой бабушки» и более распределенной сетью заключается в том, что в случае с «клеткой бабушки» мы ожидали бы найти еще одну ячейку, которая представляла бы именно запах печенья, и еще одну, которая представляла бы форму ее лица (и только ее лицо). лицо) и так далее. В более распределенной сети каждое из этих связанных понятий будет кодироваться своей собственной сетью, и эти сети могут несколько перекрываться там, где понятия тесно связаны: то есть частью вашего представления о «бабушке» является запах ее печенья .

Из того, что я могу собрать, короткий ответ таков: у нас нет полной картины того, как биологические нейронные сети хранят информацию.

Если вы готовы ослабить ограничения вашего вопроса до уровня искусственных нейронных сетей, то ваш ответ станет значительно легче отчасти потому, что мы понимаем их намного лучше. Искусственные нейронные сети хранят информацию в виде синаптических весов , которые являются единственной частью, которая изменяется во время обучения сети. Остальная часть сети, такая как топология и функция активации, остается неизменной.

Классификаторы изображений являются удобным примером информации в качестве синаптических весов, поскольку мы можем видеть, что «видит» нейронная сеть, по максимальной активации нейронов. Сразу видно, что в весах сети хранится много информации. Изображение ниже взято из книги «Понимание нейронных сетей с помощью глубокой визуализации».