コメントでの活発な議論は、トピックへの強い関心を示していると同時に、幅広い視点、意見、トレーニングのレベルを示しています。 出版物の歴史を検討した後、私は何とかして多くの議論の重要な出発点、すなわち脳内のシグナル伝達メカニズムの説明を見つけられませんでした。 ニューラルネットワークとインテリジェンスのコンピューターモデルの進歩について書く人は通常、シナプスとメディエーターに言及しています（これは目的には十分です）。 その結果、多くのコメントには、現代の研究では確認されていない一般的な推測や神話への言及が含まれています。
この記事では、次の質問に対する回答を要約してみます。
-ニューロンとは何ですか、それはどのように配置され、機能しますか？
-ニューロンが互いに通信するとき、シナプスで何が起こりますか？
そして、次の（秒）：
-知能と意識はニューロンの活動にどのように関係していますか？ （ここでは、情報が脳、神経可塑性、意識の量子論、睡眠などによってどのように処理されるかについて）
それでは、ニューロンとは何ですか、それはどのように構築され、機能しますか？
図 1.さまざまな形態のニューロン。 以下、写真は「Neuroscience」、3d版、Dale Purves et al 。から取られています。
まず、人体には1種類のニューロンが存在しないことに言及する価値がありますが、それらのすべての違い（図1）には、直接的な機能を確保するメカニズムの観点を含め、多くの共通点があります。 第二に、ニューロンに加えて、脳には多くの補助細胞があります-神経膠細胞、または単にグリアです。 これらの細胞はニューロンの平均3倍以上であり、ニューロンに栄養、エネルギー、必須物質を提供します。 最近、学習と記憶の分野でニューロンの働き（例えば[1]）に与える影響が示されているという事実により、ますます注意が払われています。 ここでは、サポート細胞である神経膠細胞はニューロンの機能に影響を及ぼしますが、空腹のニューロンは栄養のあるニューロンとまったく同じように機能することはできませんが、情報処理の役割は過大評価すべきではないことに注意してください：はい、ニューロンの機能に影響しますシナプス、しかし定義しないでください。 それゆえに、格言：栄養のある空腹の人は理解していません。
図 2.ニューロンの構造の概略図。
しかし、ニューロンとそれらが生成する信号に戻ります。 ニューロンの抽象的な平均構造は、図1に示すようなものです。 2.そして、通常の生細胞のすべての要素（核、ゴルジ体、ミトコンドリアなど）、樹状突起-他のニューロンからの入力として機能するプロセス、および通常1つの長い軸索を見つけることができる細胞体（ソーマ）で構成されます-これにより、ニューロンは他のニューロンに意見をブロードキャストします。 この構造から、パーセプトロンのすべての数学モデルが行きました-多くの入力、ブラックボックス、1つの出力、利益があります。 しかし、ブラックボックスではどうなりますか？ ニューロンは着信信号をどのように処理し、ニューロンの数学的モデルは何に基づいていますか？ すべてが複雑であるとは限りません。 たとえば、信号伝達の軸索メカニズムを考えてみましょう。
図 3.シグナル伝播のための主要な能動要素を備えた軸索構造：細胞の内側から外側へ、およびその逆へのイオンの移動に関与するタンパク質。
1.軸索の構造
図3からわかるように、軸索は脂質の二重層からなる通常の細胞膜であり、さまざまなタンパク質が点在しています。さらに、写真には示されていないのは、タンパク質マイクロチューブと接続タンパク質からなる細胞骨格です。 ここで、液体の化学組成は軸索の内側と外側で異なることに注意することが重要です。 そして、後で見るように、ナトリウム、カリウム、カルシウム、および塩素イオンの濃度勾配は非常に重要な役割を果たします。 膜の両側の異なる濃度のイオンは、膜内に大量に存在するタンパク質のみによって積極的にサポートされています。 それらのいくつかは、特定の膜電位、いわゆる静止電位（RP）をサポートします。さまざまな生物では、-40から-90 mVまで変化します。 これは、特殊なタンパク質（アクティブトランスポーターと呼ばれる）が濃度勾配に対して一方的にイオンを送り込む一方で、他のタンパク質（イオンチャネルと呼ばれる）が特定のイオンを反対方向に流すことによるものです。 これら2つのプロセスのバランスは、RPと活動電位（AP）の両方に影響します。これは、あるニューロンから別のニューロンに送信される主な信号、およびARを提供するシナプス電位と受容体電位です。
2.軸索のシグナルとは何ですか？
したがって、ARはニューロンからニューロンへ送信されるものであるため、私たちにとって最も重要なものになるので、ARについて詳しく見ていきましょう。 イオンをポンピングし、特定の制限内でRPのレベルを制御するタンパク質の作業は、非常によく組織化されており、ノイズ耐性さえあります。 これは、膜に特定の電位を適用することで実証できます（図4）。
図 4.パッシブおよびアクティブ信号の生成条件の概略図。
図からわかるように、RPの平衡値では、電流は膜を流れません。 外部電位が膜に印加されると、一定の制限内で、その応答は線形になります。 ただし、特定のしきい値（しきい値）の交差点で、「爆発的な」膜脱分極が発生します。これはまさに活動電位です。 さらに、膜に大きな電位を適用すると、APは長くなったり長くなったりすることはありませんが、繰り返し率は大きくなります。 そして魔法はありません。静かな時間に、ナトリウムチャンネルが閉じられ、ナトリウムの濃度勾配がイオン輸送タンパク質によって提供されます。 ただし、膜電位のしきい値を超えると、ナトリウムチャネルがオンになり、非常に迅速に大量のイオンをセルに通過させて、総膜電位を急速に変化させます。 そのような治療のカリウムチャネルは許容されず、開くこともありますが、カリウム濃度の平衡勾配はナトリウム濃度の勾配と反対であるため、カリウムは軸索から流出し、それによってナトリウムによって引き起こされる効果を中和し、RPの平衡値を回復します。 これらの2つのプロセスは短時間で速度が異なるため、過度に負の膜電位が形成されますが、イオン輸送タンパク質の働きによって補償されます。
したがって、実際には、軸索は入力信号の振幅を出力信号の周波数でエンコードした単純なADCであり、特定のしきい値を下回るとまったく歪みが発生せず、この信号が渡されます。 軸索に沿った信号の伝播は同じタンパク質によって制御されています：軸索の一部にARが現れると、特定の近傍のイオンの濃度が変化し、特定の時間遅延でのみ同じことが起こります。ミエリンに囲まれた長い軸索の150 m / sまでの短いニューロンの10 m / s。
ニューロンが互いに通信するとき、シナプスで何が起こりますか？
おそらく、シナプスは、あるニューロンの軸索と他のニューロンの樹状突起との接続であり、シナプスには電気と化学の2つのタイプがあるという事実から始める価値があります。 前者は非常にまれですが、実際には、あるニューロンから別のニューロンに電気信号を直接送信する能力を表しています。 これは、2つのニューロンのシナプス接続が非常に接近して「結合」し、1つのニューロンのイオンチャネルが別のニューロンのイオンチャネルに直接接続され、小分子がそれらの間を移動できる場合に発生します。 したがって、電気シナプスは、単にイオン電流がニューロン間を流れることを可能にします。 この接続の興味深い特徴は、双方向で機能することです。 別の機能-彼らは非常に高速です。 したがって、このようなシナプスは、たとえば呼吸のためのリズミカルな活動を生成する、よく同期する必要があるニューロンの集団で使用されます。
図 5.化学軸索を通る信号伝送の全サイクル：1-送信機の合成と保存。 2-ARの到着。 3-ARの影響下でのカルシウムチャネルの開口。 4-開いたチャネルを通るカルシウムイオンの流れ; 5-カルシウムイオンの過剰な濃度の影響下での膜を備えたトランスミッターと気泡の融合。 6-シナプス空間への送信機の解放。 7-シナプスの樹状突起側の受容体への送信機の結合。 8-トランスミッターの影響下でのイオンチャネルの開口。 9-チャネルを通るイオン電流の影響下でのARの形成。 10-新しいトランスミッターで満たすためのバブルの戻り。
化学シナプスの働きは少し異なります（図5）。 要するに、ARが到着すると、神経伝達物質が軸索から放出され、シナプス空間を介して拡散し、樹状突起側の受容体に結合し、それらを活性化します。 活性化された受容体は、樹状膜を脱分極し、それにより、その膜を通るAP伝播のプロセスを含む。 理論的には単純ですが、実際には100種類の神経伝達物質が明らかになりました。 問題は、なぜそんなに多いのですか？ 研究では、多くのニューロンがいくつかの非伝達物質を同時に生成し、それがシナプス後（信号受信）膜の受容体にさまざまな形で影響を与えることが示されています。 たとえば、通常はめったに到着しないARで放出される小さな神経伝達物質は、シナプス空間をすばやく流れて迅速な反応を引き起こします。膜の長期的な脱分極。 これはすべて、着信信号のより良い伝送のための前提条件を作成します。 また、一部の神経伝達物質は受信ニューロンを興奮させることができ、他の神経伝達物質は反対に興奮を抑制することができることに注意することも重要です。
そのようなもの。
これまでのところ、人工知能についてはあまり行われていないが、我々はそれに到達するだろう。
-[1] google「人間の脳のグリア細胞の謎解きキーから学習情報の処理」