🛀 🈯️ 👩🏿‍🚀 La estructura y la configuración inicial del cerebro. ⬆️ 🥩 🔺

Saber cómo funciona una neurona no es suficiente para entender qué causa el comportamiento racional e intelectual. La evolución ha logrado un dominio increíble al crear un sistema de elementos relativamente simples que pueden impresionar con un éxito increíble al interactuar con el medio ambiente. No es suficiente tomar una cierta masa de neuronas conectadas (incluso en capas) para conectar sensores y conclusiones y obtener al menos cierta apariencia del cerebro. El principal campo de evolución durante millones de años no es una neurona, sino la estructura y organización interna de las células nerviosas en el sistema nervioso.

En la parte anterior, hablamos sobre la estructura de la corteza cerebelosa y se puede ver en su ejemplo que la estructura y la organización son fundamentales para sus funciones. Veamos cómo está organizada la corteza cerebral, la estructura debido a la cual el Hombre se ha convertido en la especie más exitosa en la Tierra.

Tabla de contenidos

1. Un simulador del sistema nervioso. Parte 1. Sumador simple
2. Simulador del sistema nervioso. Parte 2. Neuroelemento modulado
3. Simulador del sistema nervioso. Parte 3. Neuroelemento asociativo
4. Memoria, consolidación de la memoria y neuronas de la abuela
5. Modelado emocional o sentido electrónico de novedad
6. Cerebelo asombroso
7. Estructura y configuración cerebral inicial

Se sabe que la corteza cerebral del cerebro humano consta de seis capas convencionales, pero llegó a esta forma durante muchas etapas de la evolución. Por lo tanto, para empezar, consideraremos una versión simplificada con 2 a 3 capas, porque dicha opción también tiene lugar en la naturaleza. Es más rentable estudiar cualquier estructura biológica desde el punto de vista de su desarrollo evolutivo. La evolución siguió dos caminos de desarrollo de la corteza: un aumento en el número de capas y un aumento en el área total de la corteza.

La segunda característica de la corteza es la presencia de las llamadas columnas corticales. Podemos decir que una columna cortical es una unidad lógica de la estructura de la corteza. El crecimiento de la corteza en sí durante el desarrollo embrionario se lleva a cabo dividiendo y copiando columnas enteras. Y esto es lógico si queremos mantener una cierta estructura con crecimiento.

Las columnas corticales se basan en neuronas piramidales. Las neuronas piramidales son una de las neuronas más grandes del sistema nervioso, por lo tanto, las más estudiadas, ya que su tamaño le permite actuar sobre ellas utilizando electrodos especiales sin destruir la célula. Estas neuronas tienen un sistema desarrollado de dendritas, que se extiende por toda la columna, así como un axón que en algunos casos es una fuente de señal entrante o saliente. A pesar del hecho de que puede haber varias neuronas de este tipo en las primeras capas de la columna cortical, todas funcionan como un solo neuroelemento. La actividad de una célula piramidal a menudo significa la actividad de todo el grupo de células. El desarrollo evolutivo del sistema nervioso se centró anteriormente en la confiabilidad, y la duplicación o distribución de un funcional en grupos de células es un fenómeno universal.Es imposible imaginar un esquema creado por la naturaleza en el que la muerte de una sola célula conduzca a la interrupción del funcionamiento de una unidad funcional completa. Podemos decir que la actividad de un grupo de células piramidales en una columna indica la actividad de la columna misma.

Los altavoces se pueden dividir en dos tipos: formando una señal y recibiendo una señal. El tipo de columna depende de si hay axones en las neuronas piramidales: aferentes o eferentes. Si hay axones aferentes, es decir, trayendo una señal, entonces la columna se activará al recibir la señal, es posible transmitir la señal, si hay un axón eferente. En presencia de axones eferentes, el resultado de la actividad de la columna será la formación de una señal saliente.

Las dendritas de las neuronas piramidales se extienden hasta las capas superiores de la corteza, donde se extienden más allá de los límites de su columna cortical, por lo tanto, se lleva a cabo la interacción local entre las columnas vecinas. Una forma de interacción local es la inhibición lateral (lateral). La inhibición de las columnas vecinas se lleva a cabo mediante neuronas inhibitorias especiales, que forman parte de las columnas corticales. Principalmente las neuronas inhibitorias ejercen su efecto sobre las neuronas piramidales, evitando su activación.

La inhibición lateral ocurre en columnas adyacentes adyacentes. Nos permite aclarar los límites de las regiones de columnas activas y las regiones de actividad más localizadas. Debido a la inhibición lateral, surge un obstáculo para la fuerte propagación de la excitación.

Además de la inhibición lateral, también hay un impulso lateral. Al ajustar el equilibrio entre estos dos factores, es posible regular finamente el nivel de actividad general en el cerebro. Por ejemplo, para dormir, debe reducir el nivel de actividad, para esto es necesario fortalecer la inhibición lateral y debilitar el impulso. Esto se hace a través de señales químicas especiales y mediadores.

El efecto en las columnas adyacentes no siempre tiene la forma de una distribución concéntrica uniforme. Para la corteza entorrinal, una distribución es característica, lo que permite que la excitación se propague más fácilmente en una determinada red triangular. Estas son las llamadas celdas de cuadrícula, que ayudan a los animales a navegar en el espacio modificando adicionalmente la imagen del lugar de estadía.

El siguiente elemento de la columna cortical es una capa de muchas neuronas estrelladas relativamente pequeñas. Tal capa generalmente se llama granular. Debido a su tamaño, las neuronas de esta capa están menos estudiadas que las neuronas piramidales. A las neuronas de esta capa se les puede asignar el papel principal en los procesos computacionales del cerebro, gracias a su trabajo, la formación de conexiones asociativas y la formación de imágenes. Los "cálculos" ocurren de acuerdo con los principios de atracción mutua de la excitación. Las neuronas de la capa granular son un neuroelemento asociativo . Y el papel de un sumador simple se asigna a las células piramidales , estos elementos son una especie de imágenes separadas y resaltadas. Las neuronas piramidales se activarán tras la excitación de una parte significativa de las neuronas de la capa granular de la columna.

Las conexiones entre las neuronas estrelladas pueden ir libremente más allá de los límites de sus columnas corticales; podemos decir que la capa granular es casi continua.

Memoria, consolidación de memoria y neuronas de la abuela.

Esta versión de la columna cortical y la estructura de la corteza es muy simple e incluso puede parecer primitiva, pero cuando se usa a gran escala y con la configuración adecuada, puede obtener una estructura con alto rendimiento computacional. La naturaleza siempre ha elegido las soluciones más simples, confiables y efectivas, y nuestro sistema nervioso no es una excepción a esta regla. A menudo me encuentro con la opinión de que una neurona es similar a una supercomputadora o computadora cuántica que realiza cálculos complejos utilizando algún tipo de vibraciones iónicas en su membrana o mecanismos cuánticos. Incluso el algoritmo de suma en las neuronas de un perceptrón ordinario es más complejo que en el análogo biológico, en el perceptrón importa de qué sinapsis provienen las señales, y en el biológico solo es importante la cantidad total de impacto.El pensamiento estereotípico sobre la complejidad inaccesible del cerebro puede interferir con la comprensión de la naturaleza del sistema biológico.

Sorprendentemente, la estructura descrita es universal para varios tipos de áreas corticales: sensoriales, motoras y asociativas. Las variaciones en el grosor relativo de varias capas son posibles dependiendo de la función de la región de la corteza. Por ejemplo, en la corteza motora, la capa de neuronas piramidales aumenta en relación con la capa granular, porque las señales de la corteza motora deben ser claras y fuertes. Y para las regiones asociativas, una capa de neurona estrellada agrandada es característica para proporcionar la mayor flexibilidad en la formación de arcos reflejos asociativos.

Las áreas corticales están entrelazadas con muchos enlaces, esto se debe a los axones, procesos largos de las neuronas. Los paquetes de axones forman nervios, que son la llamada materia blanca. Estos nervios pueden conectar áreas vecinas y áreas de mitades opuestas del cerebro. Además, la arquitectura de estas conexiones se debe al desarrollo evolutivo del cerebro y a la experiencia y el aprendizaje parcialmente adquiridos, pero para diferentes personas la imagen de estas conexiones será similar. Existen varios proyectos científicos relacionados con el mapeo de estas relaciones, por ejemplo, el Proyecto Human Connectom .

Veamos los principios por los cuales se organizan estas comunicaciones.

El diagrama presentado es solo un ejemplo para comprender los principios de organización. Los esquemas reales en el sistema nervioso biológico son muchas veces más complicados.

Imagine un determinado campo receptor con una serie de receptores del mismo tipo, lo que le permite obtener información sobre el medio ambiente. Ciertos campos receptores forman señales combinadas, por ejemplo, la retina del ojo. Tales señales requieren ciertas capacidades de análisis. Las columnas representativas de estos receptores se distribuirán a lo largo de la corteza sensorial con una cierta densidad mientras se mantiene la topología de la disposición de los receptores en el campo del receptor (A). De acuerdo con los principios de atracción mutua de la excitación, se formarán ciertas secciones de excitación en la corteza, que será la imagen de la señal combinada recibida. La corteza sensorial primaria generalmente tiene la mayor neuroplasticidad, es decir cualquier combinación de columnas excitadas se procesará sin tener en cuenta la información recibida previamente.La imagen resultante será leída por otras columnas, también con una cierta densidad distribuida sobre la corteza sensorial. Estas columnas transmitirán información para su posterior procesamiento a las siguientes áreas de la corteza. La naturaleza y la densidad de las columnas de "lectura" dan un cierto filtro para las imágenes resultantes. No es difícil entender que este método de procesamiento conduce a una pérdida significativa de información recibida de los receptores, las imágenes obtenidas no proporcionan información inequívoca sobre qué receptores particulares se activaron. La evolución ha elegido dos formas de eliminar este problema. En primer lugar, este es un número excesivo de receptores, que compensan la caída en el contenido de la información después del procesamiento. En segundo lugar, si duplica información de receptores en otra área,pero con una violación de la topología de la ubicación de las columnas representativas con respecto a la ubicación de los receptores en el campo receptor (B), es decir confundirlos Luego, con muchas combinaciones diferentes de actividad del receptor en dos áreas, se formarán diferentes combinaciones de imágenes, lo que proporciona más información y más signos que podemos resaltar. Naturalmente, debe entenderse que la "confusión" de las señales se produce de una manera estrictamente definida, por ejemplo, si "confunde" todo el campo de la retina del ojo no servirá de nada. La confusión ocurre en pequeños fragmentos de campos receptores. Y, por supuesto, podemos, si es necesario duplicar y confundir las señales más de una vez. En el sistema nervioso, un ejemplo de esta separación son las vías dorsales y ventrales de procesamiento de la señal visual.Luego, con muchas combinaciones diferentes de actividad del receptor en dos áreas, se formarán diferentes combinaciones de imágenes, lo que proporciona más información y más signos que podemos resaltar. Naturalmente, debe entenderse que la "confusión" de las señales se produce de una manera estrictamente definida, por ejemplo, si "confunde" todo el campo de la retina del ojo no servirá de nada. La confusión ocurre en pequeños fragmentos de campos receptores. Y, por supuesto, podemos, si es necesario duplicar y confundir las señales más de una vez. En el sistema nervioso, un ejemplo de esta separación son las vías dorsales y ventrales de procesamiento de la señal visual.Luego, con muchas combinaciones diferentes de actividad del receptor en dos áreas, se formarán diferentes combinaciones de imágenes, lo que proporciona más información y más signos que podemos resaltar. Naturalmente, debe entenderse que la "confusión" de las señales se produce de una manera estrictamente definida, por ejemplo, si "confunde" todo el campo de la retina del ojo no servirá de nada. La confusión ocurre en pequeños fragmentos de campos receptores. Y, por supuesto, podemos, si es necesario duplicar y confundir las señales más de una vez. En el sistema nervioso, un ejemplo de esta separación son las vías dorsales y ventrales de procesamiento de la señal visual.esa "confusión" de señales ocurre de una manera estrictamente definida, por ejemplo, si "confunde" todo el campo de la retina del ojo, no servirá de nada. La confusión ocurre en pequeños fragmentos de campos receptores. Y, por supuesto, podemos, si es necesario duplicar y confundir las señales más de una vez. En el sistema nervioso, un ejemplo de esta separación son las vías dorsales y ventrales de procesamiento de la señal visual.esa "confusión" de señales ocurre de una manera estrictamente definida, por ejemplo, si "confunde" todo el campo de la retina del ojo, no servirá de nada. La confusión ocurre en pequeños fragmentos de campos receptores. Y, por supuesto, podemos, si es necesario duplicar y confundir las señales más de una vez. En el sistema nervioso, un ejemplo de esta separación son las vías dorsales y ventrales de procesamiento de la señal visual.

El principio general de procesar información por la corteza cerebral es la transmisión secuencial de información de región a región con una disminución en la densidad de las conexiones. Además, con cada nivel posterior, la neuroplasticidad de las regiones disminuye, lo que agrega memoria y experiencia al procesamiento de información previa a los cálculos. Por lo tanto, algunas características clave que se asociarán con células nerviosas específicas se pueden distinguir de la información procesada. En pocas palabras, en las regiones de la corteza con un mayor nivel de procesamiento, se formará la forma de la distribución de excitación que corresponde a la forma más frecuente de la señal procesada.

La imagen formada "abc" por una combinación de columnas a, byc con repetición frecuente o refuerzo emocional continuará realizándose incluso si la combinación activada es incompleta y ruidosa.

En cada nivel de procesamiento de información, se gasta cierto tiempo, si es necesario analizar la dinámica del cambio de información en el tiempo, entonces es posible duplicar parte de la información de cada nivel en un área. Un análogo en biología es el área de procesamiento de información visual MT (V5), la corteza media temporal, que recopila información de las áreas V1, V2, V3 ..., esta área es responsable de la percepción del movimiento. Si esta área está dañada, se produce akinetopsia, una incapacidad para percibir el movimiento.

Las áreas asociativas son relativamente simples en estructura, con oficinas de representación de varias áreas sensoriales y motoras ubicadas aquí. Además, es importante que las representaciones motoras tengan conexiones bidireccionales, ya sea axones que pueden trabajar en ambas direcciones, o son columnas adyacentes y que funcionan en ambos extremos, o dos axones de la misma columna que trabajan en diferentes direcciones. Debería haber muchas áreas con diferente naturaleza de la ubicación de las oficinas de representación, de modo que la posibilidad de formar arcos reflejos para diferentes combinaciones sea igualmente posible. En tales áreas, se forman reflejos condicionados, por lo tanto, estas áreas deberían tener ductilidad reducida.

Todas las comunicaciones en las áreas motoras y costeras deben ser de naturaleza bilateral, esto es necesario para la formación de relaciones asociativas. Esencialmente, la región primordial debe formar los arcos reflejos de las secuencias de un foco de excitación a otro. Para tener más variabilidad, es necesario tener oficinas de representación que conduzcan a que las acciones se mezclen repetidamente, esto es similar a la situación con el procesamiento sensorial solo en el orden inverso. Además, todas las acciones motoras interactúan con un área especialmente organizada de acción de coordinación en el tiempo: el cerebelo.

Los esquemas presentados son una gran simplificación de cómo se triplica en el cerebro, y la creación de estructuras lógicas similares al sistema nervioso humano es imposible sin la participación de expertos en el campo de la neurobiología y los científicos que estudian la conectividad.

¿Pero qué pasa con el resto de las capas? - De hecho, solo hablé de tres capas de la corteza, pero en el cerebro humano hay seis capas en la corteza cerebral. La corteza cerebral demostró ser un producto de la evolución bastante exitoso, incluso con un pequeño número de capas. El principio de evolución: no tocar lo que funciona. Por lo tanto, una capa completamente nueva en la corteza es un complemento de las capas existentes. Si observa las capas del cerebro humano, puede ver que no tenemos seis capas visibles, sino dos capas lógicas, cuya estructura es similar y se repite. La evolución simplemente repitió la estructura existente para aumentar la productividad.

Las células piramidales de la capa externa son más pequeñas que las células piramidales de la primera capa, lo que significa que básicamente tienen un umbral más alto de sensibilidad a los factores activadores. Las capas granulares funcionarán bajo condiciones similares, pero presumiblemente las neuronas estrelladas de la capa externa tienen ductilidad más baja, lo que significa que bajo ciertas condiciones los patrones de actividad en las capas granulares pueden variar, a pesar de que las señales recibidas son las mismas.

Gracias a estas dos capas lógicas, surgen dos modos de actividad de la columna cortical. Primero: el modo de actividad completa, se activan las células piramidales de ambas capas, se activa toda la columna. Segundo: modo de actividad parcial, cuando solo se activa la capa adicional superior. Estos dos modos de funcionamiento de la columna se pueden comparar con la capacidad de una persona para hablar con una voz completa y en un susurro, un susurro es una actividad parcial y una voz completa es una actividad completa.

Que da Para la corteza sensorial, este es un nivel adicional de procesamiento de información, así como la capacidad de trabajar con imágenes de estas áreas sin activación a través de receptores. En otras palabras, permite trabajar con imaginación. Para áreas asociativas, este es un nivel adicional de abstracción, la formación de asociaciones entre imágenes que tienen características menos comunes, ya que el umbral de sensibilidad de las células piramidales de la capa adicional es mayor. Para el motor y la corteza motora, esta es una oportunidad para realizar algunos movimientos sin realizarlos directamente. Solo con la activación completa de la columna tienen lugar las acciones, las acciones con activación parcial permanecen en nuestra imaginación.

Por supuesto, hay áreas en el cerebro que controlan el funcionamiento de los modos de columna, del mismo modo que podemos cambiar fácilmente la naturaleza de nuestro habla de un susurro a una fuerza total. Si aumenta el nivel de inhibición en la columna, entonces es posible que se active solo parcialmente, si por el contrario disminuye la velocidad de la columna, algunos pensamientos pueden traducirse de inmediato en acción.

La fantasía y un alto nivel de pensamiento abstracto han convertido al hombre en la especie más exitosa de la Tierra.

Incluso si configuramos correctamente las áreas y las relaciones entre ellas, esto no será suficiente para obtener un modelo que funcione. Se necesitan reflejos incondicionados. El hombre nace con un rico conjunto de mecanismos reflejos, cuidadosamente seleccionados por la evolución.

Establecer reflejos incondicionados para el modelo es un punto importante, dado el hecho de que el aprendizaje de nuevos reflejos siempre tiene lugar sobre la base de los reflejos existentes. Si alguna acción no está involucrada en ningún reflejo incondicionado, entonces aprender a controlar esta acción será imposible.
En los sistemas biológicos, los reflejos "claros" no se establecieron inicialmente. Después del nacimiento, no podemos controlar con precisión nuestras extremidades o, por ejemplo, caminar. Esto se debe al hecho de que es imposible determinar de antemano algunos parámetros del cuerpo, el tamaño de las extremidades, su peso, la fuerza creada por los músculos, etc. Además, estos parámetros también cambian dinámicamente durante el crecimiento del organismo. Por lo tanto, muchos reflejos incondicionados tienen en su respuesta un cierto campo de acción, y en el encabezado del campo de sus receptores activadores. También se establece el mecanismo emocional asociado con los reflejos incondicionados, que desencadenará los reflejos para la corrección en un determinado momento de desarrollo.

Considere el mecanismo para corregir los reflejos como un ejemplo de conversación infantil. De acuerdo con una determinada etapa de desarrollo, comienza el mecanismo de balbuceo, es decir se produce un inicio casi espontáneo de reflejos "difusos". Cuando comienzan, el niño comienza a emitir varios sonidos, a veces los mismos reflejos son provocados por el sonido que se escucha desde el costado. Los sonidos pronunciados a menudo no son los esperados, es decir no corresponden a sonidos que desencadenan un reflejo o que se disparan hipotéticamente. El niño escucha los sonidos hechos por él y recibe comentarios entre el equipo y la acción resultante. Además, entra en vigor el mecanismo emocional de la novedad, que conecta el centro de la necesidad de novedad con un acto de habla, lo que da una nueva asociación entre el sonido audible y el motivo interno que impulsó la acción.Lo que conduce a la repetición repetida de la acción que conduce a la saturación de un sentido de novedad. Se alega que el niño durante el período de balbuceo pronuncia todos los sonidos de todos los idiomas en la Tierra. La repetición repetida de sonidos conduce a la formación de patrones claros de acción de acuerdo con el resultado deseado.

Del mismo modo, se produce el dominio del sistema motor-motor. Inicialmente, los movimientos de los bebés son casi caóticos, solo hay un aumento en la actividad motora como reacción a un estímulo emocional. Pero con el tiempo, hay una comparación de movimientos y percepción visual, táctil y percepción de la posición del cuerpo.

Algunos reflejos no condicionados no son tan primitivos; en ciertos casos, las imágenes de plantilla están incrustadas en el sistema nervioso, y es casi imposible transferir dichas plantillas de sistemas biológicos a un modelo de computadora. Una persona tiene una capacidad innata para reconocer las emociones y los movimientos de los individuos de su especie. Por lo tanto, para algunos aspectos del aprendizaje, será necesario aplicar algunas soluciones.

Para evitar el proceso de entrenamiento a largo plazo del sistema motor-motor a través de numerosos intentos de gatear, levantarse, caminar y una serie de caídas para los robots de Android, es posible aplicar el método de control de intercepción.

Una persona puede transferir su experiencia de control corporal a un robot a través de dispositivos y tecnologías especiales para interceptar movimientos. En un modelo del sistema nervioso de un robot con control interceptado durante las acciones motoras, se activarán las representaciones correspondientes, por lo que si el robot mismo realizó estos movimientos. Gracias a lo que se formarían las imágenes necesarias y las conexiones asociativas. Por ejemplo, durante el entrenamiento con el comando: "Levanta las manos": el entrenador en el modo de intercepción de movimientos levanta sus manos, esto llevaría a la formación de un reflejo condicionado entre el equipo y la acción, así como a una relación asociativa entre el equipo y la imagen formada por el procesamiento de los sensores de posición. cuerpo

En el proceso de entrenamiento del modelo electrónico del cerebro, siempre es posible controlar la plasticidad de las áreas deseadas, y también existe la oportunidad de mirar "dentro" del proceso de aprendizaje y resaltar, designar y fortalecer las imágenes resultantes. Lo que debería acelerar significativamente el proceso de entrenamiento de los sistemas nerviosos artificiales en relación con el entrenamiento humano. Como ya ha quedado claro, un modelo construido de acuerdo con los principios descritos se capacitará en su mayor parte como una persona, sin compartir capacitación e interacción con el medio ambiente.

En lugar de una conclusión

Esta serie de artículos finaliza la siguiente etapa de investigación y desarrollo. El programa desarrollado para el modelado, aunque limitado en su funcionalidad, hizo posible formar una base teórica para futuros trabajos. Por supuesto, la teoría resultante todavía requiere refinamiento, así como también confirmaciones y comprobaciones prácticas. Pero ahora permitirá una mirada diferente a la tarea de modelar el sistema nervioso. El siguiente paso es el desarrollo de un nuevo entorno de modelado que nos permitirá crear modelos de procesos a mayor escala que tengan lugar en el sistema nervioso. Y también encarna una serie de ideas, observaciones y conclusiones teóricas.

No soy científico, y mi ocupación principal no está relacionada con el desarrollo de sistemas inteligentes, así como con la neurociencia. Pero haré todo lo posible para que el proyecto llegue a su conclusión lógica. Estaré encantado de considerar sus sugerencias, consejos y trucos, así como críticas constructivas. Definitivamente les contaré las novedades del desarrollo del proyecto en las páginas de GeekTimes y mi canal de YouTube. Gracias a todos!

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PD: Será inhumano exponer la fuente sin explicación. Por lo tanto, publicaré un enlace a la fuente y algunas explicaciones sobre el algoritmo y la lógica en un artículo separado.

La estructura y la configuración inicial del cerebro.

En lugar de una conclusión

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