⛅️ 👨‍👩‍👦 ✂️ 我们的大脑如何工作或如何为灵魂建模？ 🌍 🚼 🕺🏻

您好，极客时间！在先前发表的文章中，提出了神经系统模型，我将描述构成其基础的理论和原理。

该理论基于对现代神经生物学和大脑生理学有关生物神经元和神经系统的可用信息的分析。

首先，我将提供有关建模对象的简要信息，下面将介绍所有信息，并在模型中加以考虑和使用。

神经元

神经元是神经系统的主要功能元素，它由神经细胞的身体及其过程组成。有两种类型的过程：轴突和树突。轴突是一个长有髓鞘的过程，旨在长距离传递神经冲动。树突是一个短的分支过程，由于此过程与许多相邻的细胞有关系。

三种神经元

尽管如此，神经元的形状，大小和构型仍可能有很大差异，尽管在神经系统的不同部位神经组织有着根本的相似性，并且在进化上也没有严重的差异。软体动物的神经细胞可以分泌与人类细胞相同的神经递质和蛋白质。

根据配置，可以区分三种类型的神经元：

a）受体，向心或传入神经元，这些神经元具有向心轴突，末端有受体，受体或传入末端。这些神经元可以定义为将外部信号传输到系统的元素。

b）中间神经元（cal间，接触或中间）神经元，其过程不长，而仅具有树突。人脑中此类神经元比其他神经元更多。这种类型的神经元是反射弧的主要元素。

c）运动的，离心的或传出的，它们具有向心轴突，其轴突的末梢将兴奋传递给肌肉或腺体细胞。传出神经元用于将信号从神经环境传输到外部环境。

通常，有关人工神经网络的文章规定仅存在运动神经元（带有离心轴突），这些运动神经元连接到分层结构的各层中。类似的描述适用于生物神经系统，但这是一种特殊情况，我们在谈论结构，基本条件反射。神经系统的进化越高，其在诸如“层”或严格的等级制等结构中占主导地位的机会就越少。

神经兴奋的转移

激发的传递通过树突末端的特殊增厚（称为突触）在神经元之间传递。根据传播的类型，突触分为两种：化学的和电气的。电突触直接通过接触点传递神经冲动。在神经系统中很少有这种突触；在模型中不会考虑它们。化学突触通过特殊的介导物质（神经递质，神经递质）传递神经冲动，这种突触很普遍，并且暗示着工作的可变性。
重要的是要注意，生物神经元不断发生变化，新的树突和突触不断增长，并且神经元可能迁移。肿瘤在与其他神经元的接触点形成，对于传递神经元来说，它是一个突触，对于接收者，它是一种突触后膜，配备了对介体有反应的特殊受体，也就是说，我们可以说神经元膜是一个接收器，而树突上的突触就是发送器。信号。

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当突触被激活时，它会弹出介体的一部分，这些部分会发生变化，介体分泌的越多，接收到的信号被神经细胞激活的可能性就越大。打破对视裂口的介体进入突触后膜，在膜上定位对介体有反应的受体。此外，介体可以被特殊的破坏性酶破坏，或者被突触吸收，这减少了介体对受体的作用时间。
除刺激外，还有抑制神经元的突触。通常，这种突触属于某些神经元，被称为抑制性神经元。
可能有许多突触将神经元与相同的靶细胞相连。为简化起见，我们接受具有一定冲击力的一个神经元对另一目标神经元的整个作用。突触的主要特征将是其强度。

神经元激发态

静止时，神经元膜被极化。这意味着带有相反电荷的颗粒位于膜的两侧。静止时，膜的外表面带正电，内表面带负电。体内的主要电荷载体是钠离子（Na +），钾（K +）和氯（Cl-）。
膜表面和细胞体内的电荷之差就是膜电位。介体会引起极化冲突-去极化。膜外部的正离子通过开放通道冲入细胞体内，从而改变了膜表面与细胞体之间的电荷比例。

刺激神经元后膜电位的变化

在神经组织激活过程中膜电位变化的性质没有改变。不管在神经元上施加了多大的力，如果力超过某个阈值，答案都是相同的。
展望未来，我想指出，即使微量的电位在神经系统的工作中也很重要（请参见上图）。由于某些平衡电荷的谐波振荡，它们不会出现，这并不是神经组织在刺激时处于特定状态的严格表现。

电磁相互作用理论

因此，我将给出进一步的理论假设，使我们能够创建数学模型。主要思想是在细胞体内在其活动期间形成的电荷与来自其他活性细胞膜表面的电荷之间的相互作用。这些电荷是相反的，在这一点上，可以假设电荷在其他活性细胞的电荷影响下如何位于细胞体内。

可以说，神经元在远处感知其他神经元的活动，趋向于在其他活动部位的方向上引导激发的传播。
在神经元活动的时刻，可以计算出空间中的某个点，这将被定义为位于其他神经元表面上的电荷质量的总和。我们将这一点称为模式点；其范围取决于神经系统所有神经元活动阶段的组合。活性细胞的独特组合在神经系统的生理学中称为模式，也就是说，我们可以谈论大脑的兴奋部分对单个神经元功能的影响。
不仅要像计算机一样想象神经元的工作，还需要想象一种选择激励传播方向的激励继电器，因此形成了复杂的电路。最初，假设神经元只是根据首选的激发方向选择性地断开/打开其突触进行传输。但是，对神经元性质的更详细研究得出的结论是，神经元可以通过其突触的力量改变对靶细胞的影响程度，从而使神经元成为神经系统更灵活，可变的计算元素。

哪个方向传输激励是首选？在与无条件反射的形成有关的各种实验中，可以确定在无条件反射的形成过程中，在连接激活的大脑区域的神经系统中形成了通路或反射弧，并建立了关联性连接。这意味着神经元必须将刺激传递到大脑的其他活动部位，记住方向并在将来使用它。
想象一下开始的矢量，它位于活动架子的中心，而终点指向为给定神经元定义的模式点。表示为激励的最佳传播方向（T，趋势）的向量。在生物神经元中，载体T可以在神经质本身的结构中表现出来，也许这些是离子在细胞体内运动或神经元结构的其他变化的通道。
神经元具有记忆的特性，它可以记住向量T，该向量的方向可以根据外部因素进行更改和覆盖。载体T经历变化的程度称为神经可塑性。
该载体反过来影响神经元突触的功能。对于每个突触，我们定义向量S的起点，其位于细胞的中心，终点指向与突触相连的目标神经元的中心。现在，可以如下确定每个突触的影响程度：向量T和S之间的角度越小，突触越多；角度越小，突触越弱，可能会阻止激发的传递。每个突触都具有独立的记忆属性；它会记住其强度的含义。指示值随神经元的每次激活而变化，在向量T的影响下，它们会增加或减少一定值。

数学模型

神经元的输入信号（x1，x2，... xn）是实数，表示影响神经元的神经元突触的强度。
输入的正值表示对神经元的刺激作用，而负值表示抑制作用。
对于生物神经元而言，激发信号的来源无关紧要，其活动结果将是相同的。当对神经元的影响之和超过某个阈值时，它将被激活。因此，所有信号都通过加法器（a），并且由于神经元和神经系统是实时工作的，因此，应在短时间内评估输入的效果，也就是说，突触的效果是暂时的。
加法器的结果通过阈值函数（b），如果总和超过阈值，则将导致神经元活动。
激活后，神经元会向系统发出信号，通知其活动，有关其在神经系统空间和电荷中位置的高级信息，这些信息会随时间（以英寸为单位）变化。
经过一定时间后，激活后，神经元会沿所有可用的突触传递刺激，从而重新确定其强度。神经元的整个激活期不再对外部刺激作出反应，也就是说，其他神经元突触的所有作用都被忽略了。激活期还包括神经元的恢复期。
考虑到图案点Pp的值和神经可塑性水平来校正向量T（g）。接下来，对神经元中所有突触力的值进行重新评估（d）。
注意，块（g）和（e）与块（c）并行执行。

波浪效应

如果仔细分析提出的模型，您会发现，激发源对神经元的影响应大于大脑另一个远端活动部分。因此，出现了一个问题：为什么在另一个活动站点的方向上仍然存在转移？
我只能通过创建计算机模型来识别此问题。该解决方案提出了神经元活动过程中膜电位变化的图表。

如前所述，增强的神经元复极化对于神经系统很重要，这要归因于此，它产生了波的作用，使神经兴奋从刺激源扩散开来。
使用该模型时，我观察到两种效果，如果忽略了痕量电势或使其不够大，则激发不会从源传播，而是趋于局部化。如果使痕量电势非常大，那么兴奋趋向于朝着不同的方向“分散”，不仅是从源头而且是从其他方向。

认知地图

使用电磁相互作用的理论，可以解释神经系统中发生的许多现象和复杂过程。例如，在脑科学中广泛讨论的最新发现之一是在海马中发现认知图。
海马是大脑中负责短期记忆的部分。在大鼠上进行的实验表明，迷宫中的某个位置对应于其自身在海马中的局部细胞群，并且无论动物如何到达该位置都无关紧要，与该位置相对应的神经组织区域将被激活。自然，动物必须记住这个迷宫，不要依赖迷宫空间和认知图的拓扑对应。

迷宫中的每个位置在大脑中代表一组不同性质的刺激：气味，墙壁的颜色，可能的显着物体，特征性声音等。这些刺激反映在皮层中，以各种组合形式的活动爆发形式反映在感觉上。大脑在多个部门同时处理信息，经常将信息通道分开，相同的信息进入大脑的不同部分。

位置神经元的激活取决于迷宫中的位置（不同神经元的活动以不同的颜色显示）。资源

海马位于大脑的中心，整个汽车及其区域均以相等的距离从中移出。如果对于刺激的每个独特组合，我们确定神经元表面上电荷的质量点，那么我们可以看到这些点将有所不同，并将大致位于大脑中心。海马中的兴奋将趋于这些点并扩散，形成稳定的兴奋区域。而且，刺激组合的交替变化将导致模式点的偏移。认知图的各部分将顺序地彼此关联，这将导致这样的事实，即放置在它熟悉的迷宫开始处的动物可以回忆起整个后续路径。

结论

许多人会提出一个问题，在这项工作中，理性元素或更高智力活动的表现的前提是什么？
重要的是要注意，人类行为现象是生物结构功能的结果。因此，为了模仿合理的行为，有必要很好地理解生物结构功能的原理和特征。不幸的是，生物学科学尚未提出明确的算法：神经元如何工作，如何理解必须在何处生长其树突，如何配置其突触，以便可以在神经系统中形成简单的条件反射，这与在神经系统中所展示和描述的相似。 I.P.院士巴甫洛夫。
另一方面，在人工智能科学中，向上（生物）方法存在一种自相矛盾的情况，即：当研究中使用的模型基于关于生物神经元的过时思想时，保守主义基于感知器，而无需重新思考其基本原理，吸引生物来源，提出了更复杂的算法和没有生物学根源的结构。
当然，没有人会减少经典神经网络的优点，经典神经网络已经提供了许多有用的软件产品，但是玩弄它们并不是创建智能功能系统的方法。
而且，关于神经元就像一台强大的计算机的说法并不罕见，这归因于量子计算机的特性。由于这种超级复杂性，其重复的不可能归因于神经系统，因为这与对人类灵魂建模的渴望相称。但是，实际上，自然遵循其决策的简单性和优雅性之道，电荷在细胞膜上的移动既可以传递神经兴奋，也可以传递有关这种转移发生位置的信息。
尽管这项工作证明了神经系统中基本条件反射是如何形成的，但它使我们更加了解什么是智力和智力活动。

神经系统还有许多其他方面：抑制机制，建立情绪的原理，无条件反射的组织和训练，没有这些，就不可能建立神经系统的定性模型。在直觉上对神经系统的工作方式有一个了解，其原理可以体现在模型中。
第一个模型的创建有助于完善和纠正神经元电磁相互作用的想法。要了解反射弧的形成是如何发生的，每个神经元如何理解如何配置其突触以获得关联连接。
此刻，我开始开发该程序的新版本，它将使您能够模拟神经元和神经系统的许多其他方面。

我请您积极参与此处提出的假设和假设的讨论，因为我可能会偏向于自己的想法。您的意见对我很重要。

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