ここから始めます： 神経生物学と人工知能：パート1-教育プログラム 、
そしてここ： 神経生物学と人工知能：1.5部-Blue Brain Projectからのニュース 。
今、新しい知識を身につけて、膜を通るイオンの輸送が知性と意識にどのようにつながるかを推測できます。 これまでのところ、誰も正しい、完全かつ明確な答えを出すことはできないので、例とともに現在の状況を検討します。
この一連の記事は、脳の認知活動に関係するすべてのプロセスの詳細な説明のふりをするものではなく、関心のある人々に脳の原理、知性、意識のアイデアを与えるために記述されていることを思い出してください。
そして、知能はニューロンの活動にどのように関係していますか？
図 1.出典：カリフォルニア州アーバイン校
インテリジェンスとは何ですか？
ウィキ：インテリジェンス（ラテン語の知性-理解、認知から）は、心、理性、精神的能力です：経験から学び、適応し、新しい状況に適応し、環境を管理するために知識を適用するか、抽象的に考えます（ブリタニカ百科事典から）。 問題を知り、解決する一般的な能力。個人のすべての認知能力を組み合わせます：感覚、知覚、記憶、表現、思考、想像力（方法論用語の辞書から）。
英語版ウィキペディアには、さまざまな科学者やグループによるインテリジェンスをすぐに判断するためのオプションのリストがありますが、その中で最も興味深いものは次のとおりです。
哲学的：
-ターゲットを絞った行動、合理的な思考、環境との効果的な相互作用に対する個人の一般的な能力（David Wechsler）。
-ターゲットを絞った適応行動（Sternberg＆Salter）。
適用：
-新しいコンテキスト（ロイドハンフリーズ）で情報とスキルを収集、保存、アクセス、結合、比較、使用するプロセスの結果。
要約：
-認知の複雑さに対処する能力（Linda Gottfredson）。
人類中心：
-人生の状況の変化へのより良い適応のために、認知機能の構造を変更する人間のユニークな傾向（Reuven Feuerstein）。
アメリカ心理学会は次の定義を提供しています（私の意見では、これは記事で最もよく見られます）：
「個人は、複雑なアイデアを理解し、環境に効果的に適応し、経験から学び、さまざまな形の反省に参加し、反省を通じて困難を克服する能力が互いに異なります」[1]。
正確な定義はありませんが、何かを測定し始めるには、詳細に想像する必要があり、明確な技術仕様を持たない何かをすることはさらに困難です。 したがって、知性の一般的な問題はサブ問題に分割され、それらはすでにそれらを解決するか、またはそれらの原因となる脳の領域を見つけようとしています。 脳のあらゆる領域の機能を研究するための最も一般的な方法は、脳卒中や損傷のある人が機能しない人を見つけ、その行動に欠けているものを調べることです。 次に、このような多くの研究の結果をまとめて収集し、何が起こったかを調べます。
しかし、たとえば、一般的な知能（一般的な知性-人々をテストした結果に基づいて発明されたそのような発明された手段）は、脳のどの領域にも集中せず、異なる領域とそれらの間の接続に分散し、「脳全体の仕事に依存する」 」[2]。 これにより、脳の能力は、脳が異種の情報をどれだけ統合できるかに依存するという結論に至ります[2]。 これは、知能と脳のさまざまな領域を「移動する」情報の能力との関係について以前に提唱された理論[3]を裏付けています（図1）。 したがって、注意を制御したり、記憶や言語で作業したりするには十分ではありません。このすべてを効果的に結び付ける必要があります。
しかし、記憶、注意、言語などのモジュールを取り、それらを単純に接続した場合、強力なAIが実現するかどうかは不明のままです（強力なAIは人間の脳に似た能力を持つAIの概念です）。 そして、情報統合のまさにプロセスを開始するためにそれらを接続する方法。
しかし、脳の観点からの情報は何ですか？
図 2ソース：cidpusa.org
たとえば、目を見てください。 現在の画像が投影される網膜があります。 網膜は、興味深い方法で（他のニューロンのいくつかの層を介して）視神経に接続された光感受性細胞（約1億2000万個の細管/ and状体および錐体）で構成されています（図2）。セル。 盲点の性質は、そのような組織から生じます。
しかし、視神経に沿って伝達されるものは何ですか？ その上で、活動電位（AR）はすでに送信されており、一連のパルスの形で送信されます。 さらに、ほとんどのセルには「お気に入り」の波長の光があり、APの繰り返し周波数が高くなり、異なる波長の光は周波数が低くなることがわかりました。 したがって、より長い波長を愛する細胞があり、短波放射を愛する細胞があります[4]。 したがって、異なる色（および実際には、それらがエンコードされる方法）を見る機会です。 ここでは、特定の領域（受容野）からのいくつかの感光性チューブおよび/または円錐が視神経の1つのニューロンにブロードキャストされ、この領域の中心とその周辺からの信号は、通常、直交していることに注意してください 中心がニューロンを興奮させると、周辺はperipheryれます。 現状では、視神経には2つの情報「チャンネル」があり、1つは背景よりも明るい信号に対する活動を増加させ、もう1つは背景よりも暗い信号に応答します。 このような組織により、（デジタルカメラのような）照明の一般的なレベルではなく、照明の局所的な変化に対応することができ、それによりダイナミックレンジが拡大します（これがHDRで見られる理由であり、照明に基づく視覚的錯覚はどこから発生するのか）。
この段階では、着信画像のスペクトル特性のみが送信され、ジオメトリ分析やパターン認識は送信されません。
図 3視神経
この豊かさはすべて、視神経（図3）を介してさまざまな脳構造を介して、視覚皮質が位置する後頭部に伝達されます（ここから、ちなみに、頭にぶら下がっている-星が振りかけられています）。 特徴的に、両目からの視野の右半分は左半球に送信され、視野の左半分は再び両目から右になります。これにより、重複領域の1箇所で両目からの信号を処理できます（図4）。 しかし、それだけではありません。 神経の一部は、瞳孔の反射狭小化の原因となる前蓋に入ります。 しかし、私たちはオーティック信号の概略図を掘り下げることはせず、最終的には、脳自体がこれすべてで何をするか、それが知性と高度な認知活動を明らかにすることに興味がありますか？
図 視神経の4つの領域
そのため、視覚野（線条体または視覚野）までは、情報は目から外れたままであり、信号の相対位置を認識することに似たものが皮質で始まります。 たとえば、提示された長方形の傾斜角（図5）、その長さ、変位の方向、およびその他の単純な画像属性に積極的に応答するニューロンが見つかりました。 さらに、そのようなニューロンの構成はランダムではなく、非常に一貫性があり論理的であり（図6）、そうであったように、交互のレイヤーのマップを構成しています。 その結果、視覚皮質は一連のプロパティから視野の特定の領域を評価できる繰り返しモジュールで構成されていることがわかりました。 そして、そのような構造は、皮質のほぼすべての領域で見ることができます（視覚だけでなく、聴覚と感覚も）。 さらに、LGNに入る2種類のニューロン（M神経節細胞とP神経節細胞）に基づいて、外側膝状核（LGN）から視覚野への経路がさらに分離されます。 これら2つのタイプのニューロンは、敏感な領域のサイズが異なり（M細胞の樹状突起が長い）、情報伝達の速度が速いため、M細胞は速い刺激に対してより強く反応し、P細胞は遅い刺激に反応し、さらにP細胞は色情報を送信できます。 Mはそうではありません。 これら2つの経路の重要性は次のとおりです.M細胞への損傷は、色の見え方に影響を与えずに状況の急速な変化に反応する能力の低下につながりますが、P細胞への損傷は視覚の質に大きく影響しますが、高速刺激への応答には影響しません。 3番目の方法があります-K細胞を介して、主に短波刺激に関する情報を送信しますが、その役割についてはあまり知られていません。
図 5.画像の傾斜に依存する視覚皮質のニューロンの応答。
図 6.特定の刺激に反応する視覚野のニューロンの空間的組織。
さらに、情報は視覚皮質の次の領域に入り（図7）、取得された情報の部分的な再編成と統合が行われます：たとえば、V4ゾーンでは、ニューロンは動きや方向に関係なく色に反応し、MTゾーンでは（中側頭領域）それどころか、ニューロンは、色に関係なく、オブジェクトのエッジの移動方向にのみ応答します。
図 7.視覚野のゾーン。
そのような領域の損傷は、患者に特定の感覚をもたらします。 たとえば、MTゾーンの損傷は「運動失明」につながります。これは、動きが見えないことです。患者は、やかんから流れるお茶が氷で覆われていると説明しました。 つまり、MTが自分自身と人間の完全な画像を処理する前のニューロンは、一般的に視野全体を見るが、運動情報の全体像への統合は行われず、意識的な知覚から失われる。 興味深い点は、そのような情報を無意識に処理できることです。 脳卒中のために、視覚野の高レベルのゾーンで、実際に目が見えない人がいるが、部屋を動き回っている間、彼は非常にうまく物体を歩き回った。 これは、情報の意識的な処理への経路が破損しているにもかかわらず、運動領域と視覚領域との接続に影響がなく、人が反射的に正しい決定を下したためです。
この複雑な方法で、情報は脳に到達し、脳によって処理されます。 そしてもちろん、答えよりも多くの質問がありますが、私は脳と情報処理と統合の原理にいくらか光を当てることができたと思います。
UPD：リンクを忘れた
[1]インテリジェンス：既知および未知、Neisser et al。、American Psychologist、1996、51（2）、77–101。
[2]病変マッピングによって明らかにされた一般的な知能のための分散型神経システム、Glascher et al。、PNAS、2010、107：10、4705-4709。
[3]インテリジェンスのパリエト前頭統合理論（P-FIT）：神経画像の証拠の収束、Jung et al。、Behavioral and Brain Sciences、2007、30、135-187。
[4]色覚の神経メカニズム、De Valois et al。、Comprehensive Physiology、2011、425-456。