Como nosso cérebro funciona ou como modelar a alma?

Olá, Geektimes! Em um artigo publicado anteriormente , um modelo do sistema nervoso foi apresentado, descreverei a teoria e os princípios que formaram sua base.

A teoria é baseada na análise das informações disponíveis sobre o neurônio biológico e o sistema nervoso da moderna neurobiologia e fisiologia do cérebro.

Primeiro, darei informações breves sobre o objeto de modelagem, todas as informações são descritas abaixo, levadas em consideração e usadas no modelo.

NEURON

Um neurônio é o principal elemento funcional do sistema nervoso, consiste no corpo de uma célula nervosa e em seus processos. Existem dois tipos de processos: axônios e dendritos. O axônio é um longo processo coberto com bainha de mielina, projetado para transmitir um impulso nervoso a longas distâncias. O dendrito é um processo curto e ramificado, devido ao qual existe um relacionamento com muitas células vizinhas.

TRÊS TIPOS DE NEURÔNIOS

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b) neurônios interneurônios (intercalares, de contato ou intermediários) que não possuem processos longos, mas apenas dendritos. Existem mais desses neurônios no cérebro humano do que outros. Este tipo de neurônio é o elemento principal do arco reflexo.

c) motor, centrífugo ou eferente, possui um axônio centrípeto, que possui terminações eferentes que transmitem excitação às células musculares ou glandulares. Neurônios eferentes são usados ​​para transmitir sinais do ambiente nervoso para o ambiente externo.

Normalmente, artigos em redes neurais artificiais estipulam a presença de apenas neurônios motores (com um axônio centrífugo), que são conectados em camadas de uma estrutura hierárquica. Uma descrição semelhante é aplicável ao sistema nervoso biológico, mas é um tipo de caso especial, estamos falando de estruturas, reflexos condicionados básicos. Quanto maior a evolução do sistema nervoso, menos prevalece nele estruturas como "camadas" ou uma hierarquia estrita.

TRANSFERÊNCIA DE EXCITAÇÃO NERVOSO

A transmissão da excitação ocorre de neurônio em neurônio, através de espessamentos especiais nas extremidades dos dendritos, chamados sinapses. De acordo com o tipo de transmissão, as sinapses são divididas em dois tipos: química e elétrica. Sinapses elétricas transmitem um impulso nervoso diretamente através do ponto de contato. Existem muito poucas sinapses no sistema nervoso; elas não serão levadas em consideração nos modelos. Sinapses químicas transmitem um impulso nervoso através de uma substância mediadora especial (neurotransmissor, neurotransmissor), esse tipo de sinapse é generalizado e implica variabilidade no trabalho.
É importante notar que mudanças estão ocorrendo constantemente em um neurônio biológico, novos dendritos e sinapses estão crescendo e a migração de neurônios é possível. As neoplasias se formam nos pontos de contato com outros neurônios, para o neurônio transmissor é uma sinapse, para o receptor é uma membrana pós-sináptica equipada com receptores especiais que respondem ao mediador, ou seja, podemos dizer que a membrana do neurônio é um receptor e as sinapses nos dendritos são transmissores sinal.

SINAPSE

Quando a sinapse é ativada, ela ejeta partes do mediador, essas partes podem variar, quanto mais o mediador for secretado, maior a probabilidade de o sinal recebido ser ativado pela célula nervosa. O mediador, rompendo a fenda sinótica, entra na membrana pós-sináptica, na qual estão localizados os receptores que respondem ao mediador. Além disso, o mediador pode ser destruído por uma enzima destrutiva especial ou absorvido de volta pela sinapse; isso reduz o tempo de ação do mediador nos receptores.
Além do estímulo, existem sinapses que inibem o neurônio. Normalmente, essas sinapses pertencem a certos neurônios, que são designados como neurônios inibitórios.
Pode haver muitas sinapses conectando um neurônio à mesma célula-alvo. Para simplificar, aceitamos todo o conjunto de efeitos de um neurônio em outro neurônio alvo para a sinapse com uma certa força de impacto. A principal característica de uma sinapse será sua força.

ESTADO DE EXCITAÇÃO DE UM NEURON

Em repouso, a membrana do neurônio é polarizada. Isso significa que as partículas que carregam cargas opostas estão localizadas nos dois lados da membrana. Em repouso, a superfície externa da membrana é carregada positivamente, a interna é negativa. Os principais transportadores de cargas no corpo são íons sódio (Na +), potássio (K +) e cloro (Cl-).
A diferença entre as cargas na superfície da membrana e no interior do corpo celular é o potencial da membrana. O mediador causa uma violação da polarização - despolarização. Os íons positivos fora da membrana passam através dos canais abertos para o corpo celular, alterando a proporção de cargas entre a superfície da membrana e o corpo celular.


Alteração do potencial da membrana por excitação de um neurônio

A natureza das alterações no potencial da membrana durante a ativação do tecido nervoso é inalterada. Independentemente de quanta força seja exercida no neurônio, se a força exceder um determinado valor limite, a resposta será a mesma.
Olhando para o futuro, quero observar que até traços potenciais são importantes no trabalho do sistema nervoso (veja o gráfico acima). Elas não aparecem, devido a algumas oscilações harmônicas que equilibram as cargas, são uma manifestação estrita de uma certa fase do estado do tecido nervoso após a excitação.

TEORIA DA INTERAÇÃO ELETROMAGNÉTICA

Então, darei mais suposições teóricas que nos permitirão criar modelos matemáticos. A idéia principal é a interação entre as cargas formadas no interior do corpo celular, durante sua atividade, e as cargas das superfícies das membranas de outras células ativas. Essas cargas são opostas; nesse sentido, pode-se supor como as cargas serão localizadas no corpo da célula sob a influência de cargas de outras células ativas.



Podemos dizer que o neurônio sente a atividade de outros neurônios à distância, busca direcionar a propagação da excitação na direção de outros locais ativos.
No momento da atividade dos neurônios, um certo ponto no espaço pode ser calculado, que seria definido como a soma das massas de cargas localizadas nas superfícies de outros neurônios. Vamos chamar esse ponto de padrão; seu campo depende de uma combinação das fases de atividade de todos os neurônios do sistema nervoso. Uma combinação única de células ativas é chamada de padrão na fisiologia do sistema nervoso, ou seja, podemos falar sobre o efeito de regiões do cérebro excitadas no funcionamento de um único neurônio.
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Qual direção de transmissão da excitação é preferida? Em vários experimentos relacionados à formação de reflexos não-condicionados, pode-se determinar que vias ou arcos reflexos são formados no sistema nervoso que conectam as regiões cerebrais ativadas durante a formação de reflexos não-condicionados, e conexões associativas são criadas. Isso significa que o neurônio deve transmitir excitações para outras partes ativas do cérebro, lembrar a direção e usá-la no futuro.
Imagine o vetor inicial, localizado no centro da posição ativa, e o final é direcionado para o ponto padrão definido para um dado neurônio. Denotar como o vetor da direção preferida de propagação da excitação (T, tendência). Em um neurônio biológico, o vetor T pode se manifestar na estrutura do próprio neuroplasma, talvez esses sejam canais para o movimento de íons no corpo da célula ou outras alterações na estrutura do neurônio.
Um neurônio tem a propriedade da memória, pode memorizar o vetor T, a direção desse vetor, pode mudar e substituir, dependendo de fatores externos. O grau em que o vetor T pode sofrer alterações é chamado de neuroplasticidade.
Esse vetor, por sua vez, afeta o funcionamento das sinapses do neurônio. Para cada sinapse, definimos o início do vetor S, localizado no centro da célula, e o final é direcionado para o centro do neurônio alvo ao qual a sinapse está conectada. Agora, o grau de influência para cada sinapse pode ser determinado da seguinte forma: quanto menor o ângulo entre o vetor T e S, mais a sinapse será; quanto menor o ângulo, mais forte a sinapse enfraquecerá e poderá interromper a transmissão da excitação. Cada sinapse tem uma propriedade de memória independente, que lembra o significado de sua força. Os valores indicados mudam a cada ativação do neurônio, sob a influência do vetor T, eles aumentam ou diminuem em um determinado valor.

MODELO MATEMÁTICO

(x1, x2,…xn) , , .
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O resultado do somador passa a função de limite (b), se a soma exceder o valor limite, isso leva à atividade do neurônio.
Quando ativado, um neurônio sinaliza sua atividade para o sistema, informações avançadas sobre sua posição no espaço do sistema nervoso e a carga, que muda com o tempo (in).
Após um certo tempo, após a ativação, o neurônio transmite excitação ao longo de todas as sinapses disponíveis, relatando previamente sua força. Todo o período de ativação do neurônio deixa de responder a estímulos externos, ou seja, todos os efeitos das sinapses de outros neurônios são ignorados. O período de ativação também inclui o período de recuperação do neurônio.
O vetor T (g) é corrigido levando em consideração o valor do ponto padrão Pp e o nível de neuroplasticidade. Em seguida, há uma reavaliação dos valores de todas as forças da sinapse no neurônio (d).
Observe que os blocos (g) e (e) são executados em paralelo com o bloco (c).

EFEITO DE ONDA

Se você analisar cuidadosamente o modelo proposto, poderá ver que a fonte de excitação deve ter um efeito maior sobre o neurônio do que outra parte ativa e remota do cérebro. Portanto, surge a pergunta: por que ainda existe uma transferência na direção de outro site ativo?
Consegui identificar esse problema apenas criando um modelo de computador. A solução sugeriu um gráfico das alterações no potencial da membrana durante a atividade dos neurônios.


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Usando a teoria da interação eletromagnética, muitos fenômenos e processos complexos que ocorrem no sistema nervoso podem ser explicados. Por exemplo, uma das mais recentes descobertas, amplamente discutida nas ciências do cérebro, é a descoberta de mapas cognitivos no hipocampo.
O hipocampo é a parte do cérebro responsável pela memória de curto prazo. As experiências com ratos revelaram que um determinado local no labirinto corresponde ao seu próprio grupo localizado de células no hipocampo, e não importa como o animal chegue a esse local, uma área do tecido nervoso correspondente a esse local será ativada de qualquer maneira. Naturalmente, o animal deve se lembrar desse labirinto, não contar com a correspondência topológica do espaço do labirinto e do mapa cognitivo.



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Por outro lado, na ciência da inteligência artificial, em uma abordagem ascendente (biológica), há uma situação paradoxal, a saber: quando os modelos utilizados na pesquisa se baseiam em idéias ultrapassadas sobre o neurônio biológico, conservadorismo, que se baseia no perceptron sem repensar seus princípios básicos, sem apelos à fonte biológica, crie algoritmos e estruturas mais sofisticados que não tenham raízes biológicas.
Obviamente, ninguém reduz os méritos das redes neurais clássicas, que forneceram muitos produtos de software úteis, mas brincar com elas não é o caminho para criar um sistema que funcione intelectualmente.
Além disso, declarações de que o neurônio é como uma poderosa máquina de computação não são incomuns, são atribuídas à propriedade dos computadores quânticos. Por causa dessa supercomplexidade, a impossibilidade de sua repetição é atribuída ao sistema nervoso, porque isso é proporcional ao desejo de modelar a alma humana. No entanto, na realidade, a natureza segue o caminho da simplicidade e elegância de suas decisões, o movimento de cargas na membrana celular pode servir tanto para transmitir excitação nervosa quanto para transmitir informações sobre onde essa transferência ocorre.
Apesar de este trabalho demonstrar como os reflexos condicionados elementares são formados no sistema nervoso, ele nos aproxima da compreensão do que são inteligência e atividade inteligente.

Existem muitos outros aspectos do sistema nervoso: mecanismos de inibição, princípios de construção de emoções, organização de reflexos incondicionados e treinamento, sem os quais é impossível construir um modelo qualitativo do sistema nervoso. Existe um entendimento, em um nível intuitivo, de como o sistema nervoso funciona, cujos princípios podem ser incorporados nos modelos.
A criação do primeiro modelo ajudou a refinar e corrigir a idéia da interação eletromagnética dos neurônios. Para entender como ocorre a formação de arcos reflexos, como cada neurônio individual entende como configurar suas sinapses para obter conexões associativas.
No momento, comecei a desenvolver uma nova versão do programa, que permitirá simular muitos outros aspectos do neurônio e do sistema nervoso.

Peço que você participe ativamente da discussão das hipóteses e premissas apresentadas aqui, pois posso me inclinar para minhas idéias. A sua opinião é muito importante para mim.