No trabalho sobre o simulador do sistema nervoso, até agora, lidamos apenas com aspectos bem estudados de seu trabalho. Mas a complexidade de modelar o sistema nervoso e a razão pela qual a inteligência artificial ainda não foi criada é a falta de um entendimento completo de como a célula nervosa funciona. Muitos processos que ocorrem na célula nervosa e no sistema nervoso como um todo são descritos em detalhes, mas não existe um algoritmo claro para o seu trabalho que possa ser transferido para um modelo ou programa de computador.A simples idéia de um algoritmo de neurônio ajudou a resolver esse problema.Conteúdo1. Simulador do sistema nervoso. Parte 1. Adicionador simples2. Simulador do sistema nervoso. Parte 2. Neuroelemento modulado3. Simulador de sistema nervoso. Parte 3. Neuroelemento associativo4. Memória, consolidação da memória e neurônios da avó5. Modelagem da emoção ou senso eletrônico de novidade6. Incrível cerebelo7. Estrutura e configurações cerebrais iniciaisGosto da analogia de elaborar uma teoria do trabalho cerebral com montar um quebra-cabeça do livro On Intelligence, de Jeff Hawkins. Ao compilar esse quebra-cabeça, faltam alguns elementos e outros elementos de outro quebra-cabeça, mas temos uma grande variedade de dados sobre o sistema nervoso e o cérebro, o que significa que temos um quebra-cabeça quase montado, para que possamos imaginar aproximadamente o cenário inteiro e usar nossa imaginação identifica os elementos que faltam.Meu objetivo é criar um modelo lógico do sistema nervoso, podemos dizer que a criação de um esboço do que é representado em um quebra-cabeça inacabado deve, além disso, corresponder e não contradizer todos os elementos disponíveis do quebra-cabeça e, ao mesmo tempo, ser logicamente completo. Para preencher as lacunas, foi criado algum arcabouço teórico, que alguns podem achar controverso. Mas para o modelo nesta fase, o principal é que ele permite imitar os fenômenos observados internos e externos que ocorrem no sistema nervoso. Dentro da estrutura do modelo obtido, muitos fenômenos podem ser explicados, como memória e consolidação de memória, emoções, especialização de neurônios e muito mais.Na segunda parte, descobrimos que existem três tipos de atividade reflexa estabelecidos pelo acadêmico I.P. Pavlov. Se tudo está muito claro com os mecanismos biológicos de dependência e sensibilização, a formação de reflexos condicionados não é tão simples quanto parece. O fato é que as manifestações externas desse mecanismo são amplamente estudadas e descritas; não há explicação de como isso acontece no nível celular.
Por exemplo, sabemos que quando a atividade de dois centros nervosos é combinada com o tempo, um arco reflexo é formado entre eles. I.e. posteriormente, após a ativação de um centro nervoso, haverá uma transferência de excitação para outro centro nervoso. Se dividirmos figurativamente esse arco reflexo em segmentos, e considerarmos esses segmentos como elementos individuais. Pode-se dizer que quando um arco reflexo de um reflexo condicionado é formado, a troca direcional ocorre em cada segmento. Cada segmento seleciona uma direção específica em que será, a transmissão da excitação nervosa ocorre quando é ativada. Obviamente, vale a pena notar que essa direção não está claramente definida para o segmento, mas pode ser correlacionada em determinados valores.Você pode até falar sobre fortalecer a transmissão em uma determinada direção e enfraquecer em outras direções.
Quando o reflexo é fortalecido por repetições repetidas, podemos falar sobre refinar e fortalecer a transmissão na direção de cada segmento. Esse conceito leva à conclusão de que, se dividirmos todo o córtex em segmentos semelhantes, observaremos uma certa orientação em cada direção com precisão e força diferentes. Cada segmento será seco por uma parte de algum arco reflexo de um reflexo condicionado ou não condicionado. Presumivelmente, essa orientação no processo de aprendizado pode ser refinada ou alterada.
Se nos voltarmos para o paradigma neural, ele não fornece orientação na direção. Temos uma membrana e dendritos que recebem sinais e um axônio, ao longo do qual o sinal é transmitido para outras células após a soma do espaço-tempo, ou seja, o sinal é transmitido em uma direção ao longo do axônio até as extremidades. Mas, ao mesmo tempo, ainda observamos a formação de uma distribuição direcionada de excitação no cérebro, com a formação de reflexos condicionados.Paradigma do neurônio, . . -, , .. . -, - -. -, . , — , . , . , , . .
Se considerarmos não uma única célula como uma unidade funcional de comutação direcional, mas uma pequena área de células, podemos ver que as células e seus processos estão muito entrelaçados e em direções diferentes. Isso fornece um elemento de comunicação direcional com muitas entradas e saídas em várias direções.
A forma do neurônio é devido a mudanças evolutivas. A forma da célula foi formada no sistema nervoso, no qual apenas a função mais simples da atividade nervosa era realizada. Quando o desenvolvimento da vida na Terra exigiu a adição da formação de reflexos de captura ao conjunto de funções do sistema nervoso, a evolução não seguiu o caminho da reestruturação celular, mas o aumento de seu número e o denso entrelaçamento de seus processos.Assim, a propriedade da troca direcional é distribuída em grupos de neurônios, em uma mudança na força de suas sinapses. Um neuroelemento associativo é uma unidade funcional na modelagem e, portanto, um análogo em biologia, pois é um grupo de neurônios para os quais o fenômeno da troca direcional será expresso.Descobrimos que a direção da propagação da excitação é importante para nós, mas como é a determinação dessa direção para cada elemento funcional. Sabe-se que a excitação tende a se espalhar para outra fonte de excitação, e um foco mais forte e mais amplo de excitação atrai os mais fracos (conclusão de I. Pavlov). I.e. se um elemento funcional recebe excitação, então, de alguma forma, deve determinar a direção que posteriormente será formada e mantida em sua estrutura.No meu trabalho de modelagem, parti da idéia de interação eletromagnética das células nervosas , e essa ideia deu respostas a muitos quebra-cabeças sobre o cérebro, deu uma teoria e um modelo que explica muitos aspectos do sistema nervoso.
O impulso nervoso em todo o sistema nervoso tem a mesma forma e, por analogia, um neuroelemento associativo tem a propriedade de uma carga que caracteriza uma alteração na carga total na superfície das membranas de uma unidade funcional. I.e. uma certa lei de mudança de uma determinada característica chamada cobrança é dada.
Portanto, a lei é definida no programa, a escala horizontal é o tempo em centésimos de segundo, a carga vertical em unidades relativas. Difere um pouco da programação do pico, pois parte do máximo é mais demorada. Isso se deve ao fato de que os valores do pico são determinados em um ponto do tecido nervoso durante a passagem da excitação, e o gráfico de carga é um reflexo da carga sobre toda a superfície de uma célula ou grupo de células. Além disso, o estado de descanso do tecido nervoso é considerado zero na escala de carga. Deve-se notar que a mudança na lei da carga também reflete o potencial de rastreamento, que foi considerado anteriormente uma consequência de uma certa oscilação ou alinhamento das cargas separadas pela membrana, mas para o modelo esse comportamento da carga foi muito importante.
A figura acima mostra um diagrama de um neuroelemento associativo. Sinais de sinapses de ação direta (X1, X2, X3 ... Xn) entram no somador (a). E se a quantidade resultante exceder um certo limite (b), um neuroelemento será ativado. Quando um neuroelemento é ativado, sua carga começará a mudar de acordo com a lei estabelecida (c). Informações sobre essas alterações e a localização do próprio elemento estarão disponíveis para todo o sistema. Em seguida, em um determinado momento, inicia-se o mecanismo para determinar o vetor da direção preferida de propagação da excitação (g). Isso ocorre obtendo uma certa posição de carga média de todos os neuroelementos ativos, ou seja, centro de massa de cargas, caracterizado por um ponto no espaço. Este ponto é chamado de ponto do padrão,porque para cada combinação de células ativas e o estado de suas cargas em um momento calculado para cada neuroelemento, a posição desse ponto será diferente. Simplificando, as cargas dos neuroelementos afetam a determinação do vetor de direção da propagação preferida da excitação, uma carga positiva atrai a excitação, uma carga negativa repele.Para determinar o vetor da propagação de excitação preferida, uma regra foi escolhida:
onde r é o vetor cujo início está no centro do neuroelemento para o qual o vetor é determinado e o final está no centro do enésimo neuroelemento.A mudança de regra e lei da carga foi selecionada empiricamente, de modo a simular a formação de reflexos condicionados. Mais detalhes no artigo .
Depois de receber o vetor da direção preferida de propagação da excitação (T), as sinapses (Y1, Y2, Y3 ... Yn) são calculadas. Cada sinapse é caracterizada por um vetor de sinapse (S), cujo começo se encontra no centro do neuroelemento e o final está conectado ao centro do neuroelemento de destino ao qual o sinal é transmitido. O principal parâmetro da sinapse é sua força F, o valor da força é limitado dentro de uma determinada estrutura, por exemplo, a sinapse de indução pode ter valores de 0 a 10.Imagine que o vetor T forma um cone em torno de si, cuja parte superior está localizada no centro do neuroelemento, e o plano base é perpendicular ao vetor T, se o vetor sinapse cair na região delimitada por esse cone, o valor da sinapse será aumentado por um determinado valor. E, consequentemente, se o vetor sinapse estiver fora da área do cone, a força da sinapse diminuirá, mas o valor da força não excederá o máximo e o mínimo estabelecidos.A região do cone ao redor do vetor T é caracterizada pelo ângulo no vértice do cone fornecido, esse ângulo é chamado de foco. Quanto menor o foco, mais precisa será a direção da transmissão da excitação no neuroelemento. Como mencionado anteriormente, quando o corpo repete o mesmo reflexo condicionado, ele é refinado. Portanto, o método de mudança de foco a seguir foi escolhido para o modelo, ao calcular o vetor T, ele é comparado com seu valor anterior e, se o vetor mudar de forma insignificante, o foco diminui em um determinado valor, mas se o vetor tiver sido alterado fortemente, o foco retornará ao seu valor máximo. Isso leva a uma diminuição gradual do foco com repetição repetida das mesmas condições.Este é um ponto muito importante, é o quanto a força das sinapses mudará a cada ativação. Isso é determinado pelo parâmetro de neuroplasticidade P. Afórmula para o novo valor da força de sinapse será:Fnew = Dobra + I × P × (Fmax - Fmin);Fmin ≥ Fnew ≥ Fmax;onde P é neuroplasticidade (0 ≥ P ≥ 1);I é um parâmetro que determina se o vetor sinapse está dentro da região de aumento da força da sinapse (I = 1) ou na região da força da diminuição da sinapse (I = -1);Dobra - valor anterior da força da sinapse;Fmin - o valor mínimo da força da sinapse;Fmax - o valor máximo da força da sinapse.A neuroplasticidade na biologia caracteriza como um neurônio é maleável a mudanças em sua estrutura sob a influência de condições externas. Diferentes áreas do cérebro são caracterizadas por seu próprio grau de plasticidade, e também pode variar dependendo de alguns fatores.
Este exemplo nos permite entender como os reflexos condicionados são formados com base em neuroelementos associativos. Os neuroelementos brancos formam o arco reflexo do reflexo incondicionado com o cabeçalho "R" e a resposta "1". Esses neuroelementos não alteram os valores de força de suas sinapses. Os neuroelementos azuis não participam inicialmente de nenhum ato reflexo, eles parecem preencher o resto do espaço do sistema nervoso e são acidentalmente conectados através de sinapses. Portanto, se ativarmos um desses elementos neurais associados ao receptor "Q", um certo foco de excitação aparecerá com uma natureza aleatória de propagação e, depois de entrar em ciclos consigo mesmo, ele desaparecerá depois de um tempo, sem criar nenhuma resposta. Se combinarmos um reflexo não condicionado com o cabeçalho "R" e a ativação do receptor "Q" aproximadamente no mesmo intervalo de tempo,então um arco reflexo do reflexo condicionado se formará. E a ativação de apenas o receptor "Q" levará à resposta "1".Para maior clareza e otimização do modelo, usamos a criação dinâmica de elementos neurais, que emula o espaço preenchido do sistema nervoso com elementos conectados aleatoriamente. Aqui, algum crescimento de novos neurônios ou novas conexões não é modelado, todas as mudanças ocorrem apenas na força das sinapses, apenas os elementos neurais não envolvidos anteriormente em nenhum ato reflexo.
O exemplo a seguir mostra como as excitações se comportam quando diferentes centros são ativados sob condições iguais e com plasticidade absoluta (P = 1).
Mudança no sentido de propagação da excitação sob a influência de dois centros de excitação, quando a plasticidade é absoluta (P = 1):
E com baixa plasticidade (P = 0,1):
Sobre isso, concluímos considerando o básico do modelo do sistema nervoso. Na próxima parte, consideraremos as coisas aplicadas, como usar tudo isso para simular memória, emoções e especialização de neurônios.