🐬 ⚓️ 👼🏽 Wie funktioniert unser Gehirn oder wie modelliert man die Seele? 🎋 👨‍🏭 👨🏿‍🎨

Hallo Geektimes! In einem zuvor veröffentlichten Artikel wurde ein Modell des Nervensystems vorgestellt. Ich werde die Theorie und Prinzipien beschreiben, die seine Grundlage bildeten.

Die Theorie basiert auf der Analyse verfügbarer Informationen über das biologische Neuron und das Nervensystem aus der modernen Neurobiologie und Physiologie des Gehirns.

Zunächst werde ich kurze Informationen zum Objekt der Modellierung geben. Alle Informationen werden nachfolgend beschrieben, berücksichtigt und im Modell verwendet.

NEURON

Ein Neuron ist das Hauptfunktionselement des Nervensystems, es besteht aus dem Körper einer Nervenzelle und ihren Prozessen. Es gibt zwei Arten von Prozessen: Axone und Dendriten. Axon ist ein langer Prozess, der mit einer Myelinscheide bedeckt ist und einen Nervenimpuls über große Entfernungen übertragen soll. Dendrit ist ein kurzer Verzweigungsprozess, aufgrund dessen eine Beziehung zu vielen benachbarten Zellen besteht.

DREI ARTEN VON NEURONEN

Neuronen können in Form, Größe und Konfiguration stark variieren, obwohl es eine grundlegende Ähnlichkeit des Nervengewebes in verschiedenen Teilen des Nervensystems gibt und es keine ernsthaften evolutionären Unterschiede gibt. Die Nervenzelle der Molluske Aplisia kann dieselben Neurotransmitter und Proteine wie die menschliche Zelle absondern.

Je nach Konfiguration werden drei Arten von Neuronen unterschieden:

a) Rezeptor-, zentripetale oder afferente Neuronen. Diese Neuronen haben ein zentripetales Axon, an dessen Ende sich Rezeptoren, Rezeptoren oder afferente Enden befinden. Diese Neuronen können als Elemente definiert werden, die externe Signale an das System übertragen.

b) Interneurone (Interkalar-, Kontakt- oder Zwischenneuronen), die keine langen Prozesse haben, sondern nur Dendriten. Es gibt mehr solche Neuronen im menschlichen Gehirn als andere. Diese Art von Neuronen ist das Hauptelement des Reflexbogens.

c) motorisch, zentrifugal oder efferent haben sie ein zentripetales Axon, das efferente Enden hat, die die Erregung auf Muskel- oder Drüsenzellen übertragen. Efferente Neuronen werden verwendet, um Signale von der nervösen Umgebung an die äußere Umgebung zu übertragen.

Normalerweise schreiben Artikel über künstliche neuronale Netze das Vorhandensein von nur Motoneuronen (mit einem zentrifugalen Axon) vor, die zu Schichten einer hierarchischen Struktur verbunden sind. Eine ähnliche Beschreibung gilt für das biologische Nervensystem, ist jedoch eine Art Sonderfall. Wir sprechen von Strukturen, grundlegenden konditionierten Reflexen. Je höher die Entwicklung des Nervensystems ist, desto weniger herrschen darin Strukturen wie „Schichten“ oder eine strenge Hierarchie vor.

ÜBERTRAGUNG VON NERVOER AUFREGUNG

Die Übertragung der Erregung erfolgt von Neuron zu Neuron durch spezielle Verdickungen an den Enden von Dendriten, die als Synapsen bezeichnet werden. Je nach Art der Übertragung werden Synapsen in zwei Arten unterteilt: chemische und elektrische. Elektrische Synapsen übertragen einen Nervenimpuls direkt durch den Kontaktpunkt. Es gibt nur sehr wenige solcher Synapsen im Nervensystem, sie werden in den Modellen nicht berücksichtigt. Chemische Synapsen übertragen einen Nervenimpuls über eine spezielle Mediatorsubstanz (Neurotransmitter, Neurotransmitter). Diese Art von Synapse ist weit verbreitet und impliziert Variabilität in der Arbeit.
Es ist wichtig zu beachten, dass in einem biologischen Neuron ständig Veränderungen stattfinden, neue Dendriten und Synapsen wachsen und eine Migration von Neuronen möglich ist. Neoplasmen bilden sich an den Kontaktpunkten mit anderen Neuronen, für das sendende Neuron ist es eine Synapse, für den Empfänger ist es eine postsynaptische Membran, die mit speziellen Rezeptoren ausgestattet ist, die auf den Mediator reagieren, dh wir können sagen, dass die Neuronenmembran ein Empfänger ist und Synapsen auf Dendriten Sender sind Signal.

SINAPSE

Wenn die Synapse aktiviert ist, werden Teile des Mediators ausgeworfen. Diese Teile können variieren. Je mehr der Mediator sekretiert wird, desto wahrscheinlicher ist es, dass das empfangene Signal von der Nervenzelle aktiviert wird. Der Mediator, der die synoptische Spalte durchbricht, tritt in die postsynaptische Membran ein, auf der sich Rezeptoren befinden, die auf den Mediator reagieren. Ferner kann der Mediator durch ein spezielles destruktives Enzym zerstört oder von der Synapse zurück absorbiert werden, was die Zeit der Mediatorwirkung auf die Rezeptoren verkürzt.
Neben dem Reiz gibt es Synapsen, die das Neuron hemmen. Typischerweise gehören solche Synapsen zu bestimmten Neuronen, die als inhibitorische Neuronen bezeichnet werden.
Es kann viele Synapsen geben, die ein Neuron mit derselben Zielzelle verbinden. Zur Vereinfachung akzeptieren wir den gesamten Satz von Effekten eines Neurons auf ein anderes Zielneuron für die Synapse mit einer bestimmten Aufprallkraft. Das Hauptmerkmal einer Synapse wird ihre Stärke sein.

AUFREGUNGSZUSTAND EINES NEURON

In Ruhe ist die Neuronenmembran polarisiert. Dies bedeutet, dass sich Partikel mit entgegengesetzten Ladungen auf beiden Seiten der Membran befinden. In Ruhe ist die äußere Oberfläche der Membran positiv geladen, die innere negativ. Die Hauptladungsträger im Körper sind Natriumionen (Na +), Kalium (K +) und Chlor (Cl-).
Der Unterschied zwischen den Ladungen auf der Oberfläche der Membran und im Zellkörper ist das Membranpotential. Der Mediator verursacht eine Verletzung der Polarisation - Depolarisation. Positive Ionen außerhalb der Membran strömen durch offene Kanäle in den Zellkörper und verändern das Ladungsverhältnis zwischen der Oberfläche der Membran und dem Zellkörper.

Änderung des Membranpotentials bei Anregung eines Neurons

Die Art der Änderungen des Membranpotentials während der Aktivierung des Nervengewebes ist unverändert. Unabhängig davon, wie viel Kraft auf das Neuron ausgeübt wird, ist die Antwort dieselbe, wenn die Kraft einen bestimmten Schwellenwert überschreitet.
Mit Blick auf die Zukunft möchte ich darauf hinweisen, dass bei der Arbeit des Nervensystems sogar Spurenpotentiale eine Rolle spielen (siehe Grafik oben). Sie erscheinen aufgrund einiger harmonischer Schwingungen, die Ladungen ausgleichen, nicht als strikte Manifestation einer bestimmten Phase des Zustands des Nervengewebes bei Erregung.

Theorie der elektromagnetischen Wechselwirkung

Daher werde ich weitere theoretische Annahmen treffen, die es uns ermöglichen, mathematische Modelle zu erstellen. Die Hauptidee ist die Wechselwirkung zwischen den Ladungen, die sich während seiner Aktivität im Zellkörper bilden, und Ladungen von den Oberflächen der Membranen anderer aktiver Zellen. Diese Ladungen sind entgegengesetzt, in diesem Zusammenhang kann davon ausgegangen werden, wie sich die Ladungen im Zellkörper unter dem Einfluss von Ladungen anderer aktiver Zellen befinden.

Wir können sagen, dass das Neuron die Aktivität anderer Neuronen in der Ferne wahrnimmt und versucht, die Ausbreitung der Erregung in Richtung anderer aktiver Zentren zu lenken.
Im Moment der Neuronenaktivität kann ein bestimmter Punkt im Raum berechnet werden, der als die Summe der Ladungsmassen definiert wird, die sich auf den Oberflächen anderer Neuronen befinden. Wir werden diesen Punkt einen Musterpunkt nennen, dessen Feld von einer Kombination der Aktivitätsphasen aller Neuronen des Nervensystems abhängt. Eine einzigartige Kombination aktiver Zellen wird als Muster in der Physiologie des Nervensystems bezeichnet, dh wir können über die Wirkung angeregter Teile des Gehirns auf die Funktion eines einzelnen Neurons sprechen.
Man muss sich die Arbeit des Neurons nicht nur als Computer vorstellen, sondern als eine Art Anregungswiederholer, der die Ausbreitungsrichtungen der Anregung auswählt, so dass komplexe elektrische Schaltkreise gebildet werden. Anfänglich wurde angenommen, dass ein Neuron seine Synapsen zur Übertragung einfach selektiv trennt / einschaltet, abhängig von der bevorzugten Anregungsrichtung. Eine detailliertere Untersuchung der Natur des Neurons führte jedoch zu dem Schluss, dass das Neuron den Grad des Einflusses auf die Zielzelle durch die Stärke seiner Synapsen verändern kann, was das Neuron zu einem flexibleren und variableren Rechenelement des Nervensystems macht.

Welche Richtung für die Übertragung der Anregung wird bevorzugt? In verschiedenen Experimenten zur Bildung unkonditionierter Reflexe kann festgestellt werden, dass im Nervensystem Pfade oder Reflexbögen gebildet werden, die die aktivierten Hirnregionen während der Bildung unkonditionierter Reflexe verbinden, und assoziative Verbindungen hergestellt werden. Dies bedeutet, dass das Neuron Anregungen auf andere aktive Teile des Gehirns übertragen, sich an die Richtung erinnern und diese in Zukunft verwenden muss.
Stellen Sie sich den Anfangsvektor vor, der sich in der Mitte des aktiven Stands befindet und dessen Ende auf den für ein bestimmtes Neuron definierten Musterpunkt gerichtet ist. Bezeichnen Sie als Vektor die bevorzugte Ausbreitungsrichtung der Anregung (T, Trend). In einem biologischen Neuron kann sich der Vektor T in der Struktur des Neuroplasmas selbst manifestieren, möglicherweise sind dies Kanäle für die Bewegung von Ionen im Körper der Zelle oder andere Änderungen in der Struktur des Neurons.
Ein Neuron hat die Eigenschaft des Gedächtnisses, es kann sich den Vektor T merken, die Richtung dieses Vektors kann sich abhängig von externen Faktoren ändern und überschreiben. Das Ausmaß, in dem sich der Vektor T ändern kann, wird als Neuroplastizität bezeichnet.
Dieser Vektor beeinflusst wiederum die Funktion der Neuronensynapsen. Für jede Synapse definieren wir den Beginn des Vektors S, der sich in der Mitte der Zelle befindet, und das Ende ist auf die Mitte des Zielneurons gerichtet, mit dem die Synapse verbunden ist. Nun kann der Grad des Einflusses für jede Synapse wie folgt bestimmt werden: Je kleiner der Winkel zwischen dem Vektor T und S ist, desto größer wird die Synapse sein; Je kleiner der Winkel ist, desto stärker wird die Synapse geschwächt und kann möglicherweise die Übertragung der Erregung stoppen. Jede Synapse hat eine unabhängige Gedächtniseigenschaft und erinnert sich an die Bedeutung ihrer Stärke. Die angegebenen Werte ändern sich mit jeder Aktivierung des Neurons, unter dem Einfluss des Vektors T nehmen sie entweder um einen bestimmten Wert zu oder ab.

MATHEMATISCHES MODELL

Die Eingangssignale (x1, x2, ... xn) des Neurons sind reelle Zahlen, die die Stärke der Synapsen der Neuronen charakterisieren, die das Neuron beeinflussen.
Ein positiver Wert der Eingabe bedeutet eine stimulierende Wirkung auf das Neuron, und ein negativer Wert bedeutet eine hemmende Wirkung.
Für ein biologisches Neuron spielt es keine Rolle, woher das Signal stammt, von dem es stammt, das Ergebnis seiner Aktivität ist identisch. Ein Neuron wird aktiviert, wenn die Summe der Auswirkungen einen bestimmten Schwellenwert überschreitet. Daher passieren alle Signale den Addierer (a), und da Neuronen und das Nervensystem in Echtzeit arbeiten, sollte die Wirkung der Eingaben in kurzer Zeit bewertet werden, dh die Wirkung der Synapse ist vorübergehend.
Das Ergebnis des Addierers besteht die Schwellenwertfunktion (b). Wenn die Summe den Schwellenwert überschreitet, führt dies zu einer Neuronenaktivität.
Bei Aktivierung signalisiert ein Neuron dem System seine Aktivität, erweiterte Informationen über seine Position im Raum des Nervensystems und die Ladung, die sich zeitlich (in) ändert.
Nach einer bestimmten Zeit, nach der Aktivierung, überträgt das Neuron die Anregung entlang aller verfügbaren Synapsen und berichtet zuvor über ihre Stärke. Die gesamte Aktivierungsperiode des Neurons reagiert nicht mehr auf externe Reize, dh alle Auswirkungen von Synapsen anderer Neuronen werden ignoriert. Die Aktivierungsperiode umfasst auch die Erholungsperiode des Neurons.
Der Vektor T (g) wird unter Berücksichtigung des Wertes des Musterpunkts Pp und des Niveaus der Neuroplastizität korrigiert. Als nächstes werden die Werte aller Synapsenkräfte im Neuron (d) neu bewertet.
Beachten Sie, dass die Blöcke (g) und (e) parallel zu Block (c) ausgeführt werden.

Welleneffekt

Wenn Sie das vorgeschlagene Modell sorgfältig analysieren, können Sie sehen, dass die Erregungsquelle eine größere Wirkung auf das Neuron haben sollte als ein anderer entfernter, aktiver Teil des Gehirns. Daher stellt sich die Frage: Warum erfolgt noch eine Übertragung in Richtung eines anderen aktiven Zentrums?
Ich konnte dieses Problem nur durch Erstellen eines Computermodells identifizieren. Die Lösung schlug ein Diagramm der Änderungen des Membranpotentials während der Neuronenaktivität vor.

Wie bereits erwähnt, ist eine verstärkte Repolarisation des Neurons für das Nervensystem wichtig, da dadurch die Wirkung der Welle erzeugt wird und sich die nervöse Erregung von der Erregungsquelle ausbreiten soll.
Bei der Arbeit mit dem Modell habe ich zwei Effekte beobachtet: Wenn wir das Spurenpotential vernachlässigt oder nicht groß genug gemacht haben, breitet sich die Anregung nicht aus Quellen aus, sondern tendiert eher zur Lokalisierung. Wenn Sie das Spurenpotential sehr groß machen, neigt die Erregung dazu, in verschiedene Richtungen zu "streuen", nicht nur von ihrer Quelle, sondern auch von anderen.

KOGNITIVE KARTE

Mit der Theorie der elektromagnetischen Wechselwirkung können viele Phänomene und komplexe Prozesse im Nervensystem erklärt werden. Eine der neuesten Entdeckungen, die in den Gehirnwissenschaften vielfach diskutiert wird, ist beispielsweise die Entdeckung kognitiver Karten im Hippocampus.
Der Hippocampus ist der Teil des Gehirns, der für das Kurzzeitgedächtnis verantwortlich ist. Die Experimente an Ratten zeigten, dass ein bestimmter Ort im Labyrinth seiner eigenen lokalisierten Gruppe von Zellen im Hippocampus entspricht, und es spielt keine Rolle, wie das Tier an diesen Ort gelangt, ein Bereich des Nervengewebes, der diesem Ort entspricht, wird trotzdem aktiviert. Natürlich muss sich das Tier an dieses Labyrinth erinnern, nicht auf die topologische Entsprechung des Labyrinthraums und der kognitiven Karte zählen.

Jeder Ort im Labyrinth wird im Gehirn als eine Reihe von Reizen unterschiedlicher Art dargestellt: Gerüche, Farbe der Wände, mögliche bemerkenswerte Objekte, charakteristische Geräusche usw. Diese Reize spiegeln sich in der Kortex, verschiedenen Darstellungen der Sinne, in Form von Aktivitätsausbrüchen in bestimmten Kombinationen wider. Das Gehirn verarbeitet gleichzeitig Informationen in mehreren Abteilungen, oft sind die Informationskanäle geteilt, die gleichen Informationen gehen an verschiedene Teile des Gehirns.

Aktivierung von Ortsneuronen in Abhängigkeit von der Position im Labyrinth (die Aktivität verschiedener Neuronen wird in verschiedenen Farben angezeigt). Quelle

Der Hippocampus befindet sich in der Mitte des Gehirns, das gesamte Auto und seine Bereiche werden in gleichen Abständen von ihm entfernt. Wenn wir für jede einzelne Kombination von Reizen den Massenpunkt der Ladungen auf den Oberflächen von Neuronen bestimmen, können wir sehen, dass diese Punkte unterschiedlich sind und sich ungefähr im Zentrum des Gehirns befinden. Die Erregung im Hippocampus tendiert zu diesen Punkten und breitet sich aus, wodurch stabile Erregungsbereiche gebildet werden. Darüber hinaus führt die abwechselnde Änderung von Stimuluskombinationen zu einer Verschiebung des Punktes des Musters. Die Abschnitte der kognitiven Karte werden nacheinander assoziativ miteinander assoziiert, was dazu führt, dass das Tier, das sich am Anfang des ihm vertrauten Labyrinths befindet, den gesamten nachfolgenden Pfad abrufen kann.

Fazit

Viele werden eine Frage haben, wo in dieser Arbeit die Voraussetzungen für das Element der Rationalität oder die Manifestation höherer intellektueller Aktivität sind?
Es ist wichtig zu beachten, dass das Phänomen des menschlichen Verhaltens eine Folge des Funktionierens der biologischen Struktur ist. Um ein vernünftiges Verhalten nachzuahmen, ist es daher notwendig, die Prinzipien und Merkmale der Funktionsweise biologischer Strukturen gut zu verstehen. Leider wurde in der Biologie noch kein klarer Algorithmus vorgestellt: Wie ein Neuron funktioniert, wie es versteht, wo es notwendig ist, seine Dendriten zu züchten, wie man seine Synapsen so konfiguriert, dass im Nervensystem ein einfacher konditionierter Reflex gebildet werden kann, ähnlich dem, den es demonstriert und beschrieben hat Akademiker I.P. Pawlow.
Andererseits gibt es in der Wissenschaft der künstlichen Intelligenz in einem aufwärts gerichteten (biologischen) Ansatz eine paradoxe Situation, nämlich: Wenn die in der Forschung verwendeten Modelle auf veralteten Vorstellungen über das biologische Neuron basieren, konserviert der Konservatismus, der auf dem Perzeptron basiert, ohne seine Grundprinzipien zu überdenken, ohne appelliert an die biologische Quelle, entwickeln ausgefeiltere Algorithmen und Strukturen, die keine biologischen Wurzeln haben.
Natürlich reduziert niemand die Vorzüge klassischer neuronaler Netze, die viele nützliche Softwareprodukte bereitgestellt haben, aber das Spielen mit ihnen ist nicht der Weg, um ein intellektuell funktionierendes System zu schaffen.
Darüber hinaus werden Aussagen, dass das Neuron wie eine leistungsstarke Rechenmaschine ist, nicht selten der Eigenschaft von Quantencomputern zugeschrieben. Aufgrund dieser Superkomplexität wird die Unmöglichkeit ihrer Wiederholung dem Nervensystem zugeschrieben, da dies dem Wunsch entspricht, die menschliche Seele zu modellieren. In Wirklichkeit folgt die Natur jedoch dem Weg der Einfachheit und Eleganz ihrer Entscheidungen. Die Bewegung von Ladungen auf der Zellmembran kann sowohl zur Übertragung der Nervenanregung als auch zur Übertragung von Informationen darüber dienen, wo diese Übertragung stattfindet.
Trotz der Tatsache, dass diese Arbeit zeigt, wie elementar bedingte Reflexe im Nervensystem gebildet werden, bringt sie uns dem Verständnis von Intelligenz und intelligenter Aktivität näher.

Es gibt viele weitere Aspekte des Nervensystems: Hemmungsmechanismen, Prinzipien des Emotionsaufbaus, die Organisation bedingungsloser Reflexe und Training, ohne die es unmöglich ist, ein qualitatives Modell des Nervensystems zu erstellen. Auf einer intuitiven Ebene gibt es ein Verständnis dafür, wie das Nervensystem funktioniert, dessen Prinzipien in Modellen verkörpert werden können.
Die Erstellung des ersten Modells trug dazu bei, die Idee der elektromagnetischen Wechselwirkung von Neuronen zu verfeinern und zu korrigieren. Um zu verstehen, wie die Bildung von Reflexbögen stattfindet, wie jedes einzelne Neuron versteht, wie seine Synapsen konfiguriert werden, um assoziative Verbindungen zu erhalten.
Im Moment habe ich begonnen, eine neue Version des Programms zu entwickeln, mit der Sie viele andere Aspekte des Neurons und des Nervensystems simulieren können.

Ich bitte Sie, sich aktiv an der Diskussion der hier vorgebrachten Hypothesen und Annahmen zu beteiligen, da ich voreingenommen gegenüber meinen Ideen sein kann. Ihre Meinung ist mir sehr wichtig.

Modell (Windows PC) + Tutorial

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Wie funktioniert unser Gehirn oder wie modelliert man die Seele?