Как и где в человеческом мозгу хранятся воспоминания?
Я компьютерный программист, увлеченный искусственным интеллектом и искусственными нейронными сетями, и мне становится все более любопытно, как работают биологические нейронные сети.
Переваривая все, что я читал, я начинаю понимать, что в нейронных сетях есть слои. Передний слой нейронов может получать, например, визуальный стимул, такой как яркий свет. Этот стимул воспринимается передними нейронами, каждый из которых производит взвешенный электрохимический ответ, который приводит к бинарному решению передать электрический заряд через свой аксон к дендритам десятков тысяч нейронов, к которым он направлен. связано.
Этот процесс повторяется через слои, направляющие электрические сигналы и фокусируя их на основе их перестановок, пока в конечном итоге заряд не будет передан сфокусированному механизму реагирования, такому как нервы, которые контролируют сужение зрачков.
Надеюсь, я понял это правильно.
Предполагая, что я не совсем ошибаюсь в своем базовом понимании того, как работает биологическая нейронная сеть, я начинаю понимать, как вход (стимул) приводит к результату (реакции), такому как моторное движение или рефлексы. Казалось бы, это основное электричество открытых и закрытых цепей.
ОДНАКО, что меня все еще смущает, так это то, как хранится память. Аналогия с электрической цепью здесь не работает, потому что в цепи я не могу остановить поток электронов, пока не запру их в конденсаторе. Если я это сделаю, как только электроны будут высвобождены (доступны), они исчезнут навсегда, а память сохранится.
Как, черт возьми, воспоминания создаются и хранятся в человеческом мозгу? Они хранятся в определенном регионе? Если да, то где?
К сожалению, мы все еще «озадачены» тем, как работает память. Мы далеки от полного понимания того, как память хранится и вызывается. Тем не менее, мы немного знаем , так что читайте дальше.
Ваше понимание основных нейронных функций почти правильное. Во-первых, отдельный нейрон будет передавать сигнал через свой единственный аксон на дендриты многих нижестоящих нейронов, а не наоборот. Во-вторых, я не уверен, что вы подразумеваете под «сосредоточением их на основе их перестановок», но это правда, что нейронная информация может претерпевать множество преобразований по мере того, как она распространяется по цепи. В-третьих, если есть поведенческий результат сетевой активности, такой как мышечная реакция или выброс гормона, эти эффекты опосредованы нервами, сообщающимися с мышцами и клетками, высвобождающими гормоны. Я не уверен, что это то, что вы имели в виду под «механизмом сфокусированного ответа».
Наконец, как вы обнаружили, аналогия нейронных цепей с электрическими цепями относительно плоха на любом достаточно сложном уровне анализа. Я считаю, что биологические системы часто плохо обслуживаются, если их представляют как инженерные проблемы. Другие с этим не согласятся, но я думаю, что понимание биологической системы на ее собственном уровне многое проясняет.
Ключевой элемент, отсутствующий в аналогии с электрической цепью, оказывается одним из ключей к пониманию хранения информации в нейронных цепях — синапсом , местом, где один нейрон взаимодействует с другим. Синапс преобразует электрический сигнал от вышестоящего нейрона в химический сигнал. Затем этот химический сигнал преобразуется обратно в электрический сигнал нижележащим нейроном.
Сила синапса может регулироваться в долгосрочной перспективе путем изменения уровня экспрессии белка — это называется долговременной потенциацией (ДП) или долговременной депрессией (ДД) . Следовательно, LTP и LTD могут регулировать легкость, с которой информация может передаваться по определенному пути. В качестве базового примера (к которому не следует относиться слишком серьезно) представьте набор нейронов, представляющий «Нью-Йорк», и другой набор нейронов, представляющий «Моего друга Джона». Если затем вы окажетесь в Нью-Йорке со своим другом Джоном, обе эти группы нейронов будут активны, а синапсы между этими двумя сетями будут усилены, поскольку они коактивны (см. Хеббовскую пластичность ).). Таким образом, идея Нью-Йорка и идея Джона теперь связаны воедино.
Где эти нейроны, которые представляют Нью-Йорк и Джона? Мы до сих пор не совсем ясно с этим, и вопрос сложен, потому что есть много разных типов памяти. Например, ваша память о том, как ездить на велосипеде (процедурная память), не обрабатывается так же, как ваша память о том, что вы ели на завтрак (эпизодическая память). Тем не менее, лучший текущий ответ заключается в том, что гиппокамп и связанные с ним области важны для начального кодирования воспоминаний, а неокортекс — это место, где хранятся более долгосрочные воспоминания. Между этими двумя областями существует существенная связь, так что воспоминания можно эффективно корректировать с течением времени.
В ответ на комментарий Джула с просьбой о некоторых ресурсах я понимаю, что важно отметить, что модель Хебба, которую я обрисовал в общих чертах, не была окончательно показана. Как и во всех аспектах нейронауки, есть много хороших работ на молекулярном и клеточном уровне и хороших работ на поведенческом уровне, но причинно-следственная связь между ними не так ясна. Тем не менее, идея Хебба по-прежнему остается основной рабочей моделью работы памяти. Некоторое чтение может включать:
1) Невес, Г., Кук, С.Ф., Блисс, ТВП, 2008. Синаптическая пластичность, память и гиппокамп: нейросетевой подход к причинно-следственной связи. Nature Reviews Neuroscience 9, 65–75. Обзор памяти гиппокампа и ее связи с LTP/LTD и теорией Хебба. Отмечает общую сложность доказательства теории и некоторые способы продвижения экспериментов.
2) Лисман, Дж., Грейс, А.А., Дузел, Э., 2011. Неохеббская структура эпизодической памяти; Роль дофаминзависимой поздней LTP. Тенденции в неврологии 34, 536–547. Обзор, предлагающий разработку модели Хебба, которая включает нейромодулирующее влияние на пластичность и процесс памяти.
3) Йохансен, Дж. П., Каин, К. К., Острофф, Л. Е., Леду, Дж. Э., 2011. Молекулярные механизмы обучения страху и памяти. Ячейка 147, 509–524. . Отличный обзор обучения страху и памяти с обширным разделом по теории Хебба.
4) Лю, X., Рамирес, С., Панг, П.Т., Пуриер, С.Б., Говиндараджан, А., Дейссерот, К., Тонегава, С., 2012. Оптогенетическая стимуляция инграммы гиппокампа активирует воспоминание о страхе. Природа. Исследовательская статья, которая, возможно, является реализацией некоторых предложений в обзоре Neves et al. Они используют свет, чтобы реактивировать память о страхе. Это говорит о том, что активации сети гиппокампа, которая была активной во время формирования памяти, достаточно, чтобы вызвать память.
Я хотел бы указать на некоторые моменты, в которых ваше понимание неверно. «Нейронные сети» — это обычно термин из компьютерной науки, только очень и очень слабо основанный на настоящих нейронных сетях. Идея слоев в нейронной сети в значительной степени является изобретением информатики, она на самом деле не отражает реальность. Кроме того, нейроны не являются бинарными переключателями. Это не столько о включении/выключении, сколько о временном коде потенциалов действия. Фактический мозг является своего рода стохастическим и на самом деле не работает на уровне единичного потенциала действия.
Адаптация термина «нейронные сети» этими коварными учеными-компьютерщиками вызывает сожаление. Их работа практически не связана с реальными нейронными сетями.
Я могу провести грубую аналогию с точки зрения хранения цифровых носителей.
Наши воспоминания существуют как отношения между нашим восприятием и нашими ощущениями. Компьютеры легко сохраняют вводимые данные. Однако люди хранят воспоминания перцептивно. Это означает, что то, кем мы являемся и как мы помним событие, навсегда меняет наше воспоминание.
Если вы посмотрите на прогресс видеокодеков с потерями по мере увеличения разрешения, вы увидите, что алгоритмы изменились. Каждое поколение привыкло видеть определенные типы видеоартефактов: от пленки до аналоговой статики, от vhs до h.264. Думайте об алгоритмах как об отдельных режимах восприятия.
У нас есть древние базальные схемы, которые позволяют областям зрительной и лобной коры сотрудничать при формировании воспоминаний. Это не объективный процесс. У каждого из нас есть свои алгоритмы.
Рори М
Конрад Рудольф
Николя Барбулеско
Ганс