Большой вопрос в нейробиологии заключается в том, как нейронная активность представляет знание. Мы можем использовать моделирование, чтобы исследовать, как разные уровни нейронной активности — подпороговые токи, потенциалы действия, потенциалы локального поля и т. д. — соотносятся друг с другом и, наконец, с поведением.
Некоторые модели имитируют поведение, например, какой цвет цветов предпочитает пчела или как мышь будет перемещаться по водному лабиринту Морриса. (Вспомните главу 9 в Dayan & Abbot (2001).)
Другие модели имитируют поведение групп нейронов. Некоторые из них даже касаются того, какие знания может представлять эта деятельность. (Вспомните главу 10 в Dayan & Abbot (2001).)
Каковы примеры связи этих двух? (Я знаю о вычислительных ограничениях, помимо вычислительной мощности, таких как глупость моделирования жестких уравнений в течение длительных периодов времени.)
РЕДАКТИРОВАТЬ: Одним из примеров является изучение того, как локальные полевые потенциалы (LFP) могут возникать из сетей нейронов интеграции и активации. Ранние модели LFP были феноменологическими. Они были просто связанными осцилляторами с разными постоянными времени и поэтому не позволяли увидеть, как более подробные уровни описания могут создавать LFP.
Таких моделей в области слухового восприятия несколько. Например, Patterson 1996 [1] предлагает модель, которая начинается с моделирования улитки и нервной активности и доходит до восприятия; Winkler 2006 [2] рассматривает процесс слухового восприятия, опять же от улитки до восприятия.
Несколько старая и не упоминающая конкретную модель, но все же очень актуальный обзор дебатов о взаимодействии нейронной активности и поведения представлен в Barlow 1972 [3] .
[1] Паттерсон Р.Д., Холдсворт Дж., Функциональная модель паттернов нейронной активности и слуховых образов. Достижения в области обработки речи, слуха и языка , 1996. ссылка .
[2] Винклер И., Денхэм С.Л., Нелкен И., Моделирование слуховой сцены: предсказательные репрезентации регулярности и объекты восприятия. Тенденции в когнитивных науках , 2009. doi: 10.1016/j.tics.2009.09.003 .
[3] Барлоу Б.Х., Отдельные единицы и ощущение: нейронная доктрина для перцептивной психологии? Восприятие , 1972. ссылка
Единственный известный мне метод моделирования для создания крупномасштабных биологических моделей — это Neural Engineering Framework (NEF).
NEF — это в основном структура для связывания функциональных вычислений и динамических систем с биологически правдоподобными популяциями нейронов. Учитывая эту основу, сложные приложения, связывающие поведение с нейронной функцией, становятся намного проще.
Примером этого является работа Дэна Расмуссена по иерархическому обучению с подкреплением , в которой бихевиористское обучение с подкреплением связывается с нейронной активностью и областями мозга, наблюдаемыми в нейронных данных.
Spaun , который представляет собой объединение множества изолированных моделей (базальные ганглии, зрительная кора), созданных с помощью NEF, также воспроизвел различное человеческое поведение (такая же скорость забывания, узнавания и припоминания) в простых задачах, таких как запоминание списка.
Артем Казначчеев