この一連の記事では、従来のモデルとは大きく異なる脳の波動モデルについて説明します。 参加したばかりの人は最初の部分から読み始めることを強くお勧めします。
ニューロン検出器についての会話を続けます。 いくつかの情報が波のトンネルを介して地殻帯に投影されると仮定します。 各投影ビームは、この情報を送信する領域にあるニューロンの軸索です。 投影は皮質の小さな領域から削除されます。 実際、投影ビームのファイバーは、このセクションを通過する波パターンを伝送します。 投影が落ちる受信皮質の場所は、それ自体が波の源になります。 これらの波は、皮質の受信ゾーンで初期ゾーンの波と同じ情報を運びます。
ニューロンの重みを調整して、その受容野を通過する特定の波のパターンを認識する場合、それを特徴的な識別子の組み合わせが現れる瞬間にトリガーする検出器に変えます。
同じ波パターンを検出するために、互いに比較的近接して配置された複数のニューロンをトレーニングすると、単一のニューロン検出器ではなく、検出器パターンが得られます。 特徴的な刺激に対する1つの検出ニューロンの応答は、誘発された活動のインパルスのパケットです。 検出器パターンの反応は、特定のパターンを形成するニューロンのグループの誘発活動です。 当然、誘導された活動のこのようなパターンは、その一意の識別子を配布するために皮質を訓練し始めます。
皮質ゾーンが特定の兆候からなる説明を受け取ると、その検出器パターンは、彼らが知っている組み合わせに反応し、このゾーンによって認識される新しい兆候に関する情報を運ぶ独自の波を生成することがわかります。 したがって、皮質ゾーンは、最初に到着する特性画像で統計パターンを明らかにし、これらのパターンに対応する検出器パターンを形成し、次に特定の文字で説明を受信すると、このゾーンで以前に識別された文字で独自の説明を生成します。
神経記述のそのような変換の論理は、言葉による記述の論理と比較することができます。これらの現象は密接に関連しているため、驚くことではありません。 さまざまな動物を見ているとします。 それらのそれぞれを一連の機能で説明できます。 たとえば、説明文のある大型の茶色の毛むくじゃらの獣を見ることができます。 それがどんな動物なのかわからないので、私たちはそれをビッグブラウンシャギーと呼ぶことができます。 機能の組み合わせは、この動物の識別子を形成します。 この獣が私たちに頻繁に発生する場合、これらのサインが一緒に会うパターンを修正し、この組み合わせに独自の名前、たとえばクマを付けることができます。 さらに、私たちは独立した「熊」の概念で運営できます。 同時に、必要に応じて、「クマ」の概念に従って、元の兆候をすべて復元する機会があります。
現実の世界といえば、「現象」という用語を使用すると便利です。 コミュニティでの利便性。 この用語は、オブジェクトだけでなく、オブジェクトで発生するプロセスも表します。 私たちが感じるどんな絵も現象と呼ぶことができます。 私たちが遭遇する各現象は説明をもたらします。 説明-これは、パターンを形成するニューロン検出器のアクティビティと、それらによって生成される識別波の集合図です。
1つの画像でトリガーするニューロン検出器のパターンと、対応する識別波の概念を呼び出すことができます。 それから、私たちはどんな現象も概念で構成される記述のセットとして脳によって表されると言うことができます。 皮質の各ゾーンの説明は、独自の一連の概念に基づいています。
ニューロン検出器が新しいパターンを識別したり、機能の新しい組み合わせを修正したりして、独自の固有の波を生成できる検出器のパターンが形成されると、新しい概念の形成について話すことができます。 この概念の解釈は、このような記号の組み合わせを作成し、対応するニューロンが反応する現実世界のイベントである可能性があります。
パターンの形成。 逆投影
一般的な刺激に合わせたニューロン検出器のパターンにより、独自の一意の識別子の波を開始できます。 これは、画像の認識と、何が起こっているかの説明にカウンセリングの概念を含めることに対応します。 識別子が一意であるためには、ニューロン検出器が独自のパターンを作成するだけで十分です。その場所を通過する波形パターンとは異なります。 このようなパターンを作成する単純なモデルについて説明します。
神経相互作用のメカニズムの説明に簡単に戻りましょう。 あるニューロンから別のニューロンに信号を送信する主な方法は、送信ニューロンの軸索末端から神経伝達物質をシナプス間隙に放出することです。 信号を受け取るニューロンの表面には、そのリガンドである特定の神経伝達物質に反応する受容体があります。 受容体の一部はシナプスにあり、シナプス伝達に関与し、一部はシナプス外にあり、波の活動に関与しています。
神経活性ペプチドを含む非常に多くの神経伝達物質があり、それらは50以上あります。 最も一般的な活性化神経伝達物質はグルタミン酸であり、抑制性のものはガンマアミノ酪酸（GABA）です。 活性化または抑制する能力は、神経伝達物質自体の特性ではありませんが、それと相互作用する受容体の種類によって決まります。 信号伝達が起こるためには、軸索によって放出される神経伝達物質とそれを受け取る受容体が互いに対応している必要があります。
前世紀の80年代の終わりまで、各ニューロンはその軸索のすべての末端で同じメディエーターを排出すると信じられていました-「デールの原理」。 しかし、メディエーターのさまざまな組み合わせを使用するニューロンがあることが後で示されました。
シミュレーションのために、1つのメディエーターで機能する2つの仮想タイプのニューロンを取り、それを呼び出します（A）。 ニューロンのタイプの違いは、一般的なメディエーターに敏感な受容体を持つ場所です（下の表）。
| シナプス
| シナプスを超えて
| 軸索
| |
| タイプ1 | -
| A
| A |
| タイプ2 | A | - | A |
最初のタイプのニューロンのシナプスには、使用するメディエーターに敏感な受容体がありません。 しかし、それらは膜のシナプス外部分にそのような受容体を持っています。 つまり、これらのニューロンは、第1と第2の両方のタイプのニューロンによって作成される活動のパターンでシナプストレーニングを行うことができませんが、波の活動を伝播して識別波の送信機になる方法を学習することができます。
次に、両方のタイプのニューロンで構成される皮質のゾーンを取得します。 たとえば、ランダムにシャッフルします。 2番目のタイプのニューロンが散在していても、1番目のタイプのニューロンを使用して識別子の波を伝導することを学習する皮質の能力には影響しません。
何らかの方法で、検出器パターンを作成する皮質上の場所を決定したとします。
研究のために選ばれた場所
トレーニングに関連するすべての問題を解決したとします。今、私たちのタスクは、プロトタイプを修正することです。 これは既に知っている方法で行います。 この領域に位置し、トレーニングに占有されていない2番目のタイプのニューロンをランダムスパイクの生成に参加させます。 最終パターンのニューロン検出器が必要なだけアクティブなニューロンを取得できるように、スパイクの確率を確立しましょう。 ランダムスパイクは、選択した領域にローカライズされた、2番目のタイプのニューロンのユニークなパターンを作成します。
次に、ヘブの原理に従って進め、2番目のタイプのニューロンの活動を学習の信号として使用します。 受容野で観測された波のパターンに従って、シナプスの重みを変更します。 その結果、渡されたばかりの識別子のセットに合わせて調整されたニューロン検出器のパターンを取得します。 波のパターンを繰り返すと、パターン内のすべてのニューロンの活性化が誘導されます。 最初のタイプのニューロンはこのパターンを取得し、新しい識別子の伝播波に変えます。
非常にシンプルで素晴らしい結果が得られました。 識別子の特定の組み合わせは、独自の一意の識別子を生成できます。
ここで、モデルを少し複雑にしましょう。 別のメディエーター（B）を追加し、ニューロンの特性を変更します（下の表）。
| シナプス
| シナプスを超えて
| 軸索
| |
| タイプ1 | B
| A
| A |
| タイプ2 | A | B | B |
この設計の動作は、はるかに興味深いものになります。 検出器パターンを作成した後、2番目のタイプのニューロンは、その軸索メディエーターのタイプが最初のタイプのニューロンのシナプス外感度と一致しないため、1番目のタイプのニューロンを介して波を伝播できません。 しかし、その後、これらのニューロンは自身の識別子の波を広げることができます。 皮質の入力と出力のアクティビティが分離されるのは興味深いことです。 外部のどこかで第2のタイプのニューロンの軸索の出力波トンネルを作成すると、とりわけ多数の入力機能を含む波画像全体を送信しませんが、認識された概念で構成される説明のみを転送します。
皮質の説明の変更。 1-選択されたトレーニングエリア、2-入力識別子を放出する領域、3-出力領域、4-入力波トンネル、5-出力波トンネル、6-入力識別子波、7-識別子出力波
しかし、それだけではありません。 同じ選択領域で、最初のタイプのニューロンのシナプストレーニングを実行できます。 彼らにとって、学習の合図は彼ら自身の波の活動です。 最初のタイプのニューロンのシナプスの感度をメディエーターのみに設定しているため（B）、彼らが知覚する写真は、以前に2番目のタイプのニューロンでトレーニングしたまさにパターンのパターンです。 同時に、最初のタイプのニューロン検出器自体は、トレーニング時に渡された識別子の波を繰り返すパターンで並んでいます。 これは、対向する波動トンネルを介して、以前に2番目のタイプのニューロンによって検出された概念の識別子を皮質に戻し、選択した場所に広がった場合、1番目のタイプのニューロン検出器のパターンの活動を引き起こすことを意味します。 そして、これらのニューロンは元の識別子の波の断片のパターンを繰り返すため、誘導された活動により、対応する識別波が最初のタイプのニューロンを伝播します。
そのため、逆投影機構を再現しました。 このモデルの皮質は、双方向に情報を送信できます。 順方向では、属性の統合と、より一般的な説明への変更が行われます。 対応する識別子を受け取った反対方向では、もちろん対応する投影接続がある場合、皮質はそれに対応するすべての記号を復元し、それらを下方に変換します。
かなりシンプルなデザインが得られました。一方向ではコンセプトを学び、反対方向ではサインを復元しました。 しかし、双方向通信のこの単純さは、ニューラルネットワークのユニークな特性です。 従来のネットワークはイデオロギー的に単方向であり、「軸索に沿って」信号を開始することは不可能であり、この欠点はトリックによって処理されません。 同時に、実際の脳は、情報を一般化し、説明をレベルからレベルに上げ、より抽象的なものにするだけでなく、説明を元に戻し、提示した画像、内なる言葉、身体の動きに変換できることは明らかです。 したがって、実際の脳で利用可能なメカニズムの枠組み内にとどまりながら、私たちの設計が逆投影を自然に再現できることは特に喜ばしいことです。
いずれかのタイプのニューロンの軸索に2つのメディエーターを一度に生成させると、2つのレイヤーで対応する識別子の分布が一度に得られます。 これが役立つことがわかる状況を想像できます。 一般に、メディエーターと受容体の組み合わせは、皮質の最も予期しない動作をプログラムできます。 地殻が特別なトポロジ設定を必要としないことは素晴らしいことです。 ニューロンは、接続スキームを観察することを心配することなく、環境とシナプス接触を形成します。 同様のアーキテクチャの原則も実際の地殻の特徴である可能性が非常に高いです。
中古文学
継続
前のパーツ：
パート1.ニューロン
パート2.要因
パート3.パーセプトロン、畳み込みネットワーク
パート4.バックグラウンドアクティビティ
パート5。脳波
パート6.投影システム
パート7.ヒューマンコンピューターインターフェイス
パート8.波動ネットワークの要因の分離
アレクセイ・レドズボフ （2014）