तंत्रिका तंत्र का सिम्युलेटर। भाग 2. संशोधित न्यूरेलमेंट

शीर्षक छवि में, जीनस अप्लिज़िया का क्लैम, इसके तंत्रिका तंत्र में केवल 20,000 तंत्रिका कोशिकाएं हैं। लगभग आपके तंत्रिका तंत्र के समान, वही डेंड्राइट, अक्षतंतु, मध्यस्थ। वही प्रोटीन और पदार्थ। और चेतना और जटिल बौद्धिक व्यवहार की प्रकृति को समझने का मार्ग इस मामूली प्राणी से आगे नहीं बढ़ सकता है।

नमस्कार, Geektimes, और हम दूसरे भाग पर जाते हैं, जो दूसरे प्रकार के न्यूरॉलेमेंट्स के लिए समर्पित होगा - यह एक संशोधित न्यूरेलमेंट है।

सामग्री
1. तंत्रिका तंत्र के सिम्युलेटर। भाग 1. सरल योजक
2. तंत्रिका तंत्र का सिम्युलेटर। भाग 2. संशोधित न्यूरोलेमेंट
3. तंत्रिका तंत्र सिम्युलेटर। भाग 3. साहचर्य तंत्रिका-तंत्र
4. स्मृति, स्मृति समेकन और दादी के न्यूरॉन्स
5. भावना मॉडलिंग या नवीनता की इलेक्ट्रॉनिक भावना
6. अद्भुत सेरिबैलम
7. मस्तिष्क संरचना और शुरुआती सेटिंग्स

तीन प्रकार की प्रतिवर्त गतिविधि हैं: लत, संवेदीकरण और वातानुकूलित सजगता का गठन। इस प्रकार की गतिविधियों की पहचान शिक्षाविद् पावलोव आई.पी. और यदि हमारा मॉडल इसका अनुकरण नहीं करता है, तो यह तंत्रिका तंत्र का मॉडल नहीं है, बल्कि किसी और चीज का मॉडल है।



नशे की

लत इस तथ्य के कारण एक घटना है कि बार-बार एक उदासीन उत्तेजना की कार्रवाई के बाद, जानवर और कोशिका दोनों इसका जवाब देने के लिए संघर्ष करते हैं। उदाहरण के लिए, पृष्ठभूमि की ध्वनि जिसका हम उपयोग कर सकते हैं और थोड़ी देर बाद हम व्यावहारिक रूप से इसे सुनना बंद कर देते हैं, या यदि आप लंबे समय तक अंगूठी पहनते हैं, तो आप त्वचा पर इसके दबाव को महसूस नहीं कर सकते हैं, आदि।

व्यसन को निम्नलिखित तरीके से कार्यान्वित किया जाता है। जब एक न्युरेलमेंट सक्रिय हो जाता है, तो यह एक गतिविधि अवस्था में प्रवेश करता है जिसमें यह सक्रिय कारकों से प्रतिक्रिया करना बंद कर देता है, जैसे कि एक संकेत, संपर्क सिनेप्स से या जब कुल राशि सीमा योजक पर पार हो जाती है। कुछ समय के बाद, न्युरेलमेंट सभी ट्रांसमिटिंग सिनेप्स का उत्तर देता है जो उसके पास है। सिग्नल प्रसारित होने के बाद, एक और समय गुजरता है, जिसे आराम या वसूली के समय के रूप में नामित किया गया है। इसके अलावा, गतिविधि की स्थिति को अपेक्षा की स्थिति से बदल दिया जाता है, जिसमें न्यूरॉलेमेंट सक्रिय कारकों का जवाब दे सकता है और फिर से गतिविधि की स्थिति में प्रवेश कर सकता है। गतिविधि चरण के बाद एक संशोधित न्यूरोलेमेंट के लिए, मूल्यांकन का समय होता है, जिसके दौरान यह निर्धारित किया जाता है कि क्या न्यूरोलेमेंट पुन: सक्रिय हो जाएगा।

यदि इस अवधि के दौरान पुन: सक्रियण होता है, तो पुनरावृत्ति की गिनती होती है। अर्थात्, मूल्यांकन के दौरान हर बार सक्रियण होता है, रिपीट काउंटर एक से बढ़ जाता है, लेकिन यदि मूल्यांकन के दौरान सक्रियण नहीं होता है, तो काउंटर रीसेट हो जाता है। इस तरह से सक्रियण गिना जाता है यदि वे अक्सर पर्याप्त बनाये जाते हैं।



और अगर पुनरावृत्ति की संख्या एक निश्चित सीमा से ऊपर है, तो एक निश्चित मूल्य से न्यूरॉलेमेंट के योजक की दहलीज बढ़ जाती है। इस प्रकार, जब तक यह सक्रियण के स्तर पर प्रतिक्रिया करना बंद नहीं करता है, तब तक न्यूरॉलेमेंट इसकी सीमा बढ़ा देता है।

नशे की लत का एक उदाहरण:





अनुकूलन

लत के विपरीत, अनुकूलन तंत्र को उजागर किया जाना चाहिए। अनुकूलन समय के साथ संवेदनशीलता के अपने पिछले स्तर पर लौटने के लिए एक सेल की क्षमता है। इसकी आदत पड़ने के बाद भी, अगर लंबे समय तक इस बात की कोई चिड़चिड़ाहट नहीं है कि किस लत को विकसित किया गया है, तो इस लत की शक्ति कम हो जाती है, और पूरी तरह से गायब हो सकती है।

जिस गति से वसूली होती है वह अलग-अलग मामलों में अलग-अलग हो सकती है, और कभी-कभी यह घंटों या दिनों तक भी हो सकती है, और कुछ मामलों में यह बहुत जल्दी होता है।

अनुकूलन के साथ उदाहरण:





अभ्यस्त तंत्र को रक्षा तंत्र के रूप में दर्शाया जा सकता है, तंत्रिका ऊतक के बहुत लगातार सक्रियण के साथ, इसके क्षय, मृत्यु और क्षति की उच्च संभावना है। इसलिए, न्यूरॉन की संवेदनशीलता की रक्षा करने के लिए कम हो जाता है, और यह उत्तेजनाओं के लिए कम प्रतिक्रिया देना शुरू कर देता है।

दूसरी ओर, यदि न्यूरॉन सक्रिय नहीं होता है, तो यह अपने कार्यों को नहीं करेगा और इसलिए, यह बेकार ऊर्जा की खपत होगी। इसलिए, एक अनुकूलन तंत्र है जो बाहरी उत्तेजनाओं के प्रति संवेदनशीलता बढ़ाता है, जिससे एक न्यूरॉन के सक्रियण की संभावना बढ़ जाती है।

न्यूरोलेमेंट की लत और अनुकूलन के गुण लूपिंग की समस्या को हल करते हैं, बहुत बार तंत्रिका ऊतक के न्यूरॉन्स में संयुक्त होते हैं ताकि वे तंत्रिका उत्तेजना के संचरण का एक लूप बनाते हैं, इस तरह की छोटी अंगूठी स्थानान्तरण करती है जैसे कि उत्तेजना के प्रसार के मार्ग के साथ एक प्रतिवर्त चाप का संकेत मिलता है। लेकिन उत्तेजना के रिंग गियर्स के साथ, कोई अंतहीन लूपिंग नहीं है, समय के साथ, ये गियर्स भी बंद हो जाते हैं, क्योंकि जल्दी से इस्तेमाल किया जा रहा है।



sensibilization

दूसरे प्रकार की पलटा गतिविधि संवेदीकरण है। उत्तेजना उत्तेजना के प्रभावों की संवेदनशीलता में वृद्धि है, यहां तक ​​कि उदासीन भी, यदि यह शरीर के लिए एक महत्वपूर्ण घटना से पहले था।
उदाहरण के लिए, एक कुत्ते के लिए, एक निश्चित ध्वनि एक उदासीन उत्तेजना है, जिस पर उसने पहले प्रतिक्रिया नहीं की है। फिर, अगर एक अप्रिय अड़चन आती है, उदाहरण के लिए, एक बिजली का झटका, कुत्ते को थोड़ी देर के लिए चिंतित किया जाएगा, और यहां तक ​​कि एक उदासीन ध्वनि एक विशेषता व्यवहार, एक सुरक्षात्मक प्रतिक्रिया का कारण बनेगी।
संवेदीकरण का अनुकरण करने के लिए, हम शरीर विज्ञान में नोबेल पुरस्कार विजेता एरिक कंदेल के काम की ओर रुख करते हैं। उन्होंने मोलस्क एल्पिसिया के तंत्रिका तंत्र के उदाहरण पर मॉड्युलिंग सिनैप्स के प्रभाव का विस्तार से वर्णन किया।



सभी प्रकार के स्पर्श, गिल्स के पीछे हटने की प्रतिक्रिया में मोलस्क की सुरक्षात्मक प्रतिक्रिया होती है। अपने प्रयोगों में, एरिक कंदेल को हल्के से अपने साइफन को छूने के लिए एपलिज़िया की लत थी, ताकि सुरक्षात्मक पलटा काम न करे। सुरक्षात्मक रिफ्लेक्स साइफन पर मजबूत प्रभावों के लिए संरक्षित है, लेकिन यह कमजोर प्रभाव के साथ अनुपस्थित था। लेकिन अगर साइफॉन के हल्के स्पर्श को मोलस्क की पूंछ पर प्रभाव से पहले किया गया था, तो सुरक्षात्मक पलटा ने उसी बल के साथ काम किया और गलफड़ों को संरक्षित किया गया।


[एरिक कंदेल की पुस्तक "इन सर्च ऑफ मेमोरी" से प्राप्त चित्र]

अप्लासिस नर्वस सिस्टम में अपेक्षाकृत कम संख्या में कोशिकाएं होती हैं जिन्हें पहचाना जा सकता है और इसलिए यह रिफ्लेक्स पैटर्न बनाना संभव है। साइफन जलन के मामले में सुरक्षात्मक प्रतिक्रिया के लिए जिम्मेदार पलटा चाप को पूरी तरह से अलग करना संभव है - यह मुख्य श्रृंखला है। और मॉडुलन के लिए जिम्मेदार न्यूरॉन्स की श्रृंखला एक मॉड्यूलेटिंग चेन है, जो मोलस्क की पूंछ के उजागर होने पर सक्रिय होती है।

एरिक कंदेल ने विस्तार से वर्णन किया कि इस मामले में मॉड्यूलेशन कैसे होता है, इस प्रक्रिया में कौन से रसायन शामिल हैं, और प्रतिक्रियाओं के इंट्रासेल्युलर कैस्केड। आइए इस ज्ञान को हमारे मॉडल में स्थानांतरित करें।

और इसलिए हमारे सिस्टम में एक निश्चित प्रकार का सिनैप्स है - मॉड्यूलेटिंग। इस प्रकार के सिनैप्स का सीधा सक्रिय या निरोधात्मक प्रभाव नहीं होता है, यह सक्रिय सीमा के स्तर को प्रभावित करता है। एक न्यूरोलेमेंट की सक्रियता के स्तर में दो भाग मुख्य और संशोधित होते हैं। सक्रियण दहलीज का मुख्य हिस्सा वह है जो बस्ती और अनुकूलन के साथ बदल जाएगा। मॉड्यूलेटेड भाग एक योजक के समान है, इसमें मॉड्यूलेटिंग सिनैप्स से सभी प्रभाव जोड़े जाते हैं। परिणामी राशि धीरे-धीरे निरपेक्ष मूल्य में घट जाती है और शून्य हो जाती है। मॉड्यूलेटिंग प्रभाव में कमी की दर उस दर की तुलना में बहुत धीमी है जिस पर प्रत्यक्ष सिनेप्स का कुल प्रभाव कम हो जाता है।

साइनिंग सिंटैप्स की ताकत साइन में भिन्न हो सकती है, अर्थात यह थ्रेशोल्ड को बढ़ा सकती है, जिससे तंत्रिका तत्व की संवेदनशीलता कम हो सकती है, या थ्रेसहोल्ड कम हो सकती है, जिससे इसकी संवेदनशीलता बढ़ जाती है।

थ्रेशोल्ड स्तर जिसके द्वारा यह अनुमान लगाया जाता है कि क्या तंत्रिका तत्व सक्रिय होगा मुख्य और मॉड्यूलेटिंग भागों का योग है, यह स्तर शून्य के बराबर या नीचे नहीं हो सकता है।

हम एरिक के साथ एरिक कंदेल के प्रयोगों का अनुकरण करते हैं।



रिसेप्टर्स "क्यू", "डब्ल्यू", "ई" और "आर" मोलस्क साइफन के रिसेप्टर्स हैं, जिनमें से प्रत्येक रिसेप्टर न्यूरेलमेंट के साथ जुड़ा हुआ है। प्रत्येक रिसेप्टर न्यूरेलमेंट एक सम्मिलित मॉड्यूलेटेड न्यूरोलेमेंट के साथ प्रत्यक्ष-अभिनय सिनैप्स से जुड़ा होता है। जो बदले में एक मोटर न्यूरॉलेमेंट से जुड़ा होता है, जो संकेतक "1" को एक संकेत भेजता है। संकेतक "1" Aplizia में गलफड़ों को कम करने की कार्रवाई का एक एनालॉग होगा।

प्रारंभ में, नेटवर्क को कॉन्फ़िगर किया गया है ताकि साइफन रिसेप्टर्स में से प्रत्येक की गतिविधि "1" की कार्रवाई का नेतृत्व करेगी। लेकिन लंबे समय तक "गुदगुदी" के साथ, साइफन रिसेप्टर्स के एक इत्मीनान से अनुक्रमिक सक्रियण के बाद, कुछ समय के बाद नशे की लत न्युरेलमेंट व्यसनी हो जाता है और कोई प्रतिक्रिया नहीं होती है। लेकिन, यदि हम साइफन रिसेप्टर्स पर अधिक दृढ़ता से कार्य करते हैं, तो एक बार में कई रिसेप्टर्स को सक्रिय करें, या इसे और अधिक तेज़ी से करें, फिर हम देखेंगे कि प्रतिक्रिया "1" अभी भी काम करेगी। इस मामले में, अनुकूलन तंत्र समय में बहुत लंबा होगा, और हम इसकी उपेक्षा कर सकते हैं।

हमारी योजना में भी एक रिसेप्टर "एफ" है, एक मोलस्क पूंछ रिसेप्टर है, जो एक न्यूरोलेमेंट के साथ जुड़ा हुआ है जिसमें एक सम्मिलित न्यूरोलेमेंट पर एक सिनैप्स मॉड्यूलेटिंग प्रभाव होता है। यह सिनैप्स एक निश्चित समय तक एक न्यूरोलेमेंट के थ्रेसहोल्ड स्तर को कम करता है, जो न्यूरोलेमेंट को अधिक संवेदनशील बनाता है और इस अवधि के दौरान, यहां तक ​​कि एक साइफन रिसेप्टर की सक्रियता भी "1" की ओर जाता है।

Aplizia में संवेदीकरण तंत्र अधिक विकसित तंत्रिका तंत्र वाले जानवरों में चिंता और भय की भावनात्मक स्थिति का एक प्रोटोटाइप है। ऐसे जानवरों में, संवेदीकरण में न्यूरॉन्स की अलग-अलग श्रृंखलाएं नहीं होती हैं, लेकिन तंत्रिका तंत्र में पूरे क्षेत्र होते हैं। भय और चिंता के लिए जिम्मेदार क्षेत्र एमीगडाला है, एमिग्डाला, जब यह होता है, तो मध्यस्थ मध्यस्थों (एड्रेनालाईन, नॉरपेनेफ्रिन) का चयन करें। इन मध्यस्थों का मोटर कॉर्टेक्स पर प्रभाव हो सकता है, जिससे न्यूरॉन्स की संवेदनशीलता बढ़ जाती है, जिससे मोटर कार में गतिविधि बढ़ जाती है। इसका मतलब है कि कुछ कार्यों को करने के लिए कम आंतरिक प्रेरणा की आवश्यकता होती है, जो आपको खतरे से जल्दी से बचने या आक्रमण करने और आक्रामकता को अधिक सक्रिय रूप से दिखाने की अनुमति देता है।

स्विच

संशोधित न्यूरोलेमेंट्स हमें यह कल्पना करने की भी अनुमति देते हैं कि बाहरी और आंतरिक परिस्थितियों के आधार पर जानवर के व्यवहार को कैसे स्विच किया जाता है। उदाहरण के लिए, अपलिज़िया संभोग अवधि के दौरान बहुत जटिल व्यवहार प्रदर्शित करता है, इस अवधि के दौरान इसका व्यवहार बदलता है, और उसी उत्तेजना परिवर्तन के लिए संभावित प्रतिक्रियाएं। यही है, कोई मोलस्क के तंत्रिका तंत्र में एक निश्चित "स्विच" के अस्तित्व के बारे में कह सकता है।





नेटवर्क को कॉन्फ़िगर किया गया है ताकि जब रिसेप्टर "R" सक्रिय हो, तो प्रतिवर्त प्रतिक्रिया "1" होती है। लेकिन अगर हम रिसेप्टर एफ को सक्रिय करके तंत्रिका तत्वों के इस नेटवर्क को मॉडल करते हैं, तो रिफ्लेक्स प्रतिक्रिया "2" उसी रिसेप्टर "आर" पर होगी। तंत्रिका तंत्र के लिए मॉड्यूलेटिंग कारक शरीर में एक निश्चित हार्मोन की उपस्थिति हो सकती है, जो बताती है कि प्रजनन अवधि के दौरान पशु का व्यवहार कैसे बदलता है।

Source: https://habr.com/ru/post/hi397375/