Reverse Engineering Brain. MĂ©moire

image

Le cerveau est mon ancien voisin. Compte tenu du temps que nous avons passé et du temps qu'il nous reste à être ensemble, pour ne pas nous intéresser à lui - pur manque de tact.

Vous marchez avec une boîte noire à l'intérieur de la boîte du crâne, et cette boîte comprend qu'il se donne une telle description. C'est très curieux. S'ils m'avaient donné un morceau de fer avec de telles caractéristiques, j'aurais tué tout mon temps libre pour comprendre comment cela fonctionne. En fait, je tue. L'objet d'étude est toujours avec moi - très pratique. Le seul dommage est que vous ne pouvez pas creuser à l'intérieur.

Le cerveau enregistre et traite les informations. Mais comment? Pourquoi quelque chose est-il stocké pendant longtemps, mais quelque chose est oublié en quelques jours? Comment est-ce lié aux neurones?

Est-il possible, sur la base d'informations issues de la neurobiologie, de construire un modèle du cerveau qui donne un comportement similaire à un vrai cerveau?

Que deviner? Essayons juste.

AVERTISSEMENT:

Il n'y aura pas d'explication complète sur le fonctionnement du cerveau. Ceci est une brève description des principes de base. Le but de cet article est de créer un modèle approximatif. Parfois, cela ne fonctionnera pas. Mais c'est mieux que de ne pas avoir de modèle.

Nous pouvons faire une analogie avec la formule du frottement en physique. Elle est obtenue empiriquement et n'est pas entièrement exacte. Mais il est suffisamment précis pour faire des estimations et l'utiliser dans les calculs.
Tous les liens ci-dessous sont pour une étude approfondie. Ils ne seront pas nécessaires pour lire l'article. Et presque tout est en anglais. L'Internet russe manque d'informations pertinentes sur les questions qui nous intéressent.

OĂą commencer?


Mettons de côté les modèles de mémoire de la psychologie pour l'instant. Toutes les descriptions comme: «à court terme - à long terme» , «Mémoire de travail» , «théorie des niveaux de traitement» , «nombre magique 7 + -2» maintenant ils ne font que nous embrouiller. Essayer de comprendre le cerveau avec leur aide, c'est comme essayer de deviner le périphérique de l'ordinateur en regardant dans le moniteur sous le compte avec le contrôle parental. Pour nous, ils ne deviendront utiles qu'après avoir compris les principes de base.

Nous allons partir d'en bas et commencer le chemin avec des neurones.

Neurones et communications


image
de: wiki

Il existe de nombreux types de neurones. Ils diffèrent par le nombre de dendrites utilisées par les neurotransmetteurs et par un tas d'autres paramètres permettant de les classer. Nous n'entrerons pas dans la jungle de la mise en œuvre. Passons à la signalisation de base.

Si vous décrivez le processus de manière très approximative, il ressemble à ceci:

1. Il y a un neurone chargé contenant des ions. Lorsque sa charge a franchi le seuil d'activation (nous avons accumulé beaucoup de particules chargées), les ions commencent à se déplacer le long de l' axone .

image
from: wiki

2. Après avoir atteint la fin de l'axone, les ions tombent dans la synapse . Les neurotransmetteurs sont stockés dans la synapse et les ions les libèrent en toute liberté.

image
de:wiki

3. Ci-dessous, un autre neurone qui a des récepteurs . Ils acceptent les neurotransmetteurs libérés et les canaux ouverts pour la charge ionique du prochain neurone. En bref, le neurotransmetteur est la clé. Une fois dans le verrou du récepteur correspondant, il ouvre le neurone à charger.

A propos des substances autorisées et peu nombreuses.
, , — .

— , . , , « ». , .

— . , — () . .. , , . .

— , , .

, ! — .

Un neurone peut recevoir des signaux de plusieurs, via des dendrites . Et un axone peut être connecté à plusieurs neurones.

Maintenant, pressons le tout:

  1. Un neurone peut activer et transmettre des signaux Ă  un autre neurone.
  2. Un autre neurone, ayant reçu un signal, est chargé et s'approche de l'activation.
  3. Un neurone peut recevoir des signaux de plusieurs neurones.
  4. Lorsqu'un neurone est activé, il transmet un signal à tous les neurones qui lui sont associés.

Ou, en termes de cercles et de flèches: tout

image

cela est très informatif, mais où sont les données? Comment stocker des informations dans les neurones, comment lire et comment écrire?

Stockage et lecture


Pour le stockage et l'enregistrement, il existe un mécanisme appelé plasticité synaptique .

Sur les doigts, cela peut s'expliquer comme suit: les connexions entre les neurones ont des «forces» différentes. Plus la connexion est forte, plus le récepteur de neurones est chargé lorsqu'il est activé.

image

Et maintenant un moment qui peut être un peu difficile à comprendre. La force des liens réside dans nos données. Vous voyez ce texte - c'est l'activation des neurones dans votre cerveau. Le "modèle d'activation" qu'il produit dans notre réseau neuronal est ce que nous appelons "voir". Et aussi j'entends, je sens, j'imagine, je me souviens, etc. Tout cela est l'activation d'une séquence spécifique de neurones.

En d'autres termes, si vous trouvez dans le cortex visuel du cerveau une section qui est activée lorsque nous voyons une cuillère, amenez les fils là-bas et coupez le courant- le cerveau verra une cuillère, et elle n'ira nulle part. «Je vois une cuillère» = activation des neurones dans le cortex visuel en raison des signaux des photorécepteurs dans l'œil.

Bienvenue dans le monde réel, Neo. Une cuillère existe, des photorécepteurs existent, des neurones existent et toutes les tentatives de voir quelque chose avec un effort mental sont vouées à l'échec. Bien que non, vous pouvez fermer les yeux.

Les zones spécifiques du cerveau qui seront activées dépendent de la façon dont les signaux passent par les connexions. Ceci est déterminé par la force des obligations.

Complétez notre image: les
informations dans le cerveau sont stockées sous forme de connexions de force différente entre les neurones.
La lecture de ces informations s'effectue à l'aide de l'activation des neurones. L'aspect du «modèle d'activation» dépend des connexions et de leur force.

image
Toute personne engagée dans des mathématiques discrètes reconnaîtra un digraphe pondéré sur cette image .

D'accord, mais comment changez-vous la force des relations et écrivez des données?

Record


Il y a une telle chose, appelée la théorie de Hebb , ou la règle de Hebb: les
neurones qui s'allument ensemble - se connectent ensemble. (Neurones qui tirent ensemble - filent ensemble).

Au niveau inférieur, cela est fourni par le mécanisme E-LTP (Early Long-Term Potentiation ou LTP1).

Il peut être reformulé comme suit:
si nous activons un neurone et le suivant activé après lui, la connexion deviendra plus forte.

image

Étant donné que nous pouvons activer les neurones du cerveau de l'extérieur, par exemple en utilisant la vision ou l'ouïe, nous pouvons enregistrer des informations à leur sujet. Ils seront activés ensemble, la force de la communication changera. La prochaine fois, des informations pourront être obtenues en activant le début de la «chaîne» de liens forts.

Mais ce n'est pas si simple. Le problème est que nous avons tendance à oublier quelque chose. Et cela signifie que les relations non seulement se renforcent, mais s’affaiblissent également. Et en même temps, la dégradation des relations se produit de façon inégale - certaines d'entre elles s'amincissent plus rapidement, d'autres - durent très longtemps. Comment expliquer autrement le fait que je ne me souvienne pas de l'examen de chimie en 11e année, mais que je me souvienne de mon anniversaire à la même période?

Vous pouvez trouver un système délicat de boucles fermées d'activation et obtenir une connexion constamment maintenue. Mais le vrai cerveau a une méthode beaucoup plus simple, elle est appelée potentialisation tardive à long terme , ou L-LTP.

Au lieu de maintenir la communication par une activation constante, le cerveau capture simplement son Ă©tat actuel.

D'accord, avec "juste" je suis allé trop loin. Il existe des études en faveur du fait que le processus est lancé en utilisant la synthèse de protéines spéciales . Il existe d'autres études qui prétendent que l'inhibition de la synthèse des protéines n'affecte pas la L-LTP. Après avoir lu à ce sujet, j'ai conclu que personne ne doute de l'hypothèse d'une fixation de l'État pour une longue période. Mais je n'ai pas pu comprendre les détails du processus.

Heureusement, dans notre monde simple de flèches et de cercles, ces détails ne le sont pas. Pour l'instant, nous nous souvenons simplement que les connexions sont capables de maintenir l'état et de ne pas s'affaiblir avec le temps.

image

Sommaire


Résumons les résultats intermédiaires de notre courte excursion dans le monde de la neurobiologie:

  1. Il y a des neurones. Sur notre photo, ce sont des boules. Ils accumulent une charge et sont activés lorsqu'elle dépasse un certain seuil.
  2. . . , — , - . .
  3. . — . , -, .
  4. . , - . , , E-LTP.
  5. . — , — , — . L-LTP.

image

, :


Si vous êtes intéressé par un modèle de neurone plus précis et une liste des différences caractéristiques des neurones biologiques par rapport à leurs modèles dans l'ANN, consultez cet article . Dans le cadre de cet article, je n'ai décrit que ce dont j'aurai besoin à l'avenir.

Cette partie de l'étude a duré 4 mois. J'ai lu des articles et franchi des dizaines de termes obscurs pour moi, me suis tourné vers les mauvais domaines et suis tombé sur des informations obsolètes sur mon problème.

Niveau supérieur. Sous-réseaux et objets


Nous avons obtenu un modèle des processus se produisant dans le cerveau avec les neurones. Malheureusement, nous n'avons pas de description détaillée des plus grandes structures, des "sous-réseaux" de notre cerveau. Mais nous avons une base sur laquelle construire vous-même. Nous allons maintenant mener des expériences et collecter des informations sur le comportement du cerveau. Et puis sur la base du modèle de base, nous allons construire une explication des résultats expérimentaux. Si nous le construisons correctement, il expliquera non seulement ce que nous savons déjà, mais prédira également les résultats d'autres expériences.

La première chose que j'ai remarquée, c'est que nous avons le concept d'un objet. Ou le tout. Eh bien, en général, tout ce qui peut être considéré comme des nombres naturels: tables, chaises, maisons, arbres, feuilles, cerveaux ... Le cerveau aime clairement ce concept, il est intuitif. Mais nous savons que le monde n'est pas constitué d'objets tels que nous les voyons. Le moniteur à partir duquel vous lisez ce texte n'est pas un objet solide. Nous pouvons le décomposer en ses composants. Il a des pixels, il y a un cadre ... En le cassant plus loin, nous atteindrons des molécules et des atomes. Mais les atomes et les molécules ne sont pas non plus un tout, ils sont composés d'autres particules.

Mais pourquoi le cerveau aime-t-il vraiment le concept d'une particule? Sérieusement, la meilleure façon de le casser ru est d'obtenir ru tâches non exprimées en nombres entiers ru à traiter .

Et j'ai pensé - et si l'existence de la perception des objets du monde s'explique par la structure même de notre réseau neuronal? Et si «objet» est un mot qui décrit l'activation d'une zone connectée? Cela explique pourquoi nous percevons une chaise ou une table dans son ensemble - ils ont un contour qui se détache sur le fond général. Peut-être que cela provoque l'activation simultanée d'un sous-réseau entier dans le cortex visuel?

De mĂŞme, les mots et les lettres peuvent ĂŞtre reconnus. Pour le simplifier beaucoup, alors dans notre image, cela ressemblera Ă  ceci:

image

j'ai formulé une hypothèse: il y a des zones dans le cerveau avec de fortes connexions entre les neurones. Leur activation donne un sentiment «d'intégrité» ou de «présence d'un objet». Maintenant, vous devez vérifier sa force.

La première conséquence qui peut être obtenue est que si nous avons un sous-réseau fortement connecté, il est activé même avec des informations incomplètes . Nous devons être capables de compléter indépendamment le modèle familier. Et vice versa - s'il n'y a pas un tel modèle, le cerveau ne pourra pas le restaurer. Ici, je suis tombé sur quelques articles intéressants sur les illusions d'optique et les défauts dans le traitement de l'information par la vision. Voici l'un d'entre eux. J'ai également passé beaucoup de temps à forcer mes amis et collègues à remplir des questionnaires avec des lettres manquantes. J'ai divisé les mots avec omissions en 3 catégories:

  1. Concepts généraux.
  2. Termes spéciaux connus de la personne soumise à l'enquête.
  3. Termes spéciaux d'une zone étroite inconnue du sujet.

Par exemple, j'ai remis aux collègues des programmeurs un questionnaire qui comprenait des mots de tous les jours, tels que «tables» et «chaises», des mots du domaine informatique, tels que « modèles » et « tables de hachage », et des mots du domaine de la biologie et de la génétique, tels que « polyadénylation » ou " monophosphate d'adénosine ".

Il s'est avéré que les gens remplissaient les blancs avec des mots familiers et ne pouvaient pas le faire avec des étrangers. C'était en bon accord avec ce que j'ai lu dans d'autres sources et avec mon hypothèse.

Pour entendre, cela a également fonctionné. Les gens reconnaissaient parfaitement un discours qui leur était familier, même avec un mauvais signal, mais ne pouvaient pas faire face s'ils rencontraient un schéma inconnu.

Si vous avez une question de format: pourquoi diable avez-vous vérifié vous-même les choses évidentes?
, , , , . , . , — .

, , . , , . , , . ! , . , — .

. , , — . , . , « » — , . , . — .

, , « » « », . , , , . — . .

J'ai testé mon hypothèse pendant 3 mois et cela a étonnamment bien fonctionné.
Vous soumettez un modèle fortement connecté à l'entrée - les gens disent qu'il évoque un sens de l'ensemble, le définissez comme 1 objet. Rompre l'ordre, essayer de créer un modèle d'activation différent - le tout est divisé en parties et devient plusieurs objets.

Par exemple: "Fields", "Theory", "Unified" / "Unified", "Theory", "Fields" (J'ai essayé de trouver un exemple en russe pendant 7 minutes. Qui a inventé pour synchroniser la perception des mots à travers leur forme? Avec l'anglais tout est plus facile: Relativité Spéciale / Relativity Special, Einstein Field Equations / Field Equations Einstein)

Je suis donc arrivé à l' hypothèse 1 :

Il existe des réseaux de neurones fortement connectés dans le cerveau. L'activation d'un tel réseau donne naissance à un sentiment «d'un seul objet» ou «tout». L'écriture de nouveaux objets dans la mémoire passe par la création d'une nouvelle zone fortement connectée.

En d'autres termes, je crois que la capacité de distinguer les objets est fournie par la connectivité et le délai d'activation.

PS
Je ferai une réservation selon laquelle il y a très probablement une restriction sur la taille du sous-réseau. Peu importe comment vous apprenez le verset, le texte entier ne deviendra pas un objet, ce sera une activation séquentielle le long de la chaîne.

Avantages:

  1. Explique la récupération d'informations basées sur des données incomplètes et l'existence d'illusions d'optique, à travers le mécanisme d'activation du sous-réseau dans son ensemble.
  2. -> -> -> , . , .
  3. , , .. . -> -> .
  4. UX-.
  5. SRP. , , « ». , . , , .
  6. La liste continue.

Inconvénients:

On ne sait pas exactement comment le "sentiment d'intégrité" apparaît. D'où le message parvient-il à la partie du cerveau que nous percevons en tant que Soi que l'autre partie «a fermé la gestalt»?

Critères de falsification:
cette hypothèse sera jetée à la poubelle si:

  1. Les neurones ne forment pas de sous-réseaux stables et hautement connectés.
  2. Il existe un moyen de prouver expérimentalement que la possibilité de "mettre en évidence des objets individuels" n'est pas liée à l'activation du réseau à partir du point ci-dessus.
  3. Il y aura une explication de tous les éléments de la liste des «plus», en utilisant moins d'entités. En même temps, il devrait être réduit aux neurones ou à d'autres objets qui existent authentiquement dans le cerveau.
  4. Toute autre méthode de réfutation formelle ou expérimentale. Contradictions logiques, conséquences non confirmées, etc.

Programme de primes de falsification:

l'hypothèse participe à un programme de récompense pour la pensée critique: 50 $ par réfutation.
Description supplémentaire sous le spoiler ci-dessous:

Conditions:
50 , .
, . . , — . , (, , , ).

:
, …, ..., , .

:
« , ?» — .
« , ...» — , - .
« ?» — , . , .
« ?» — . . .
« , , 4 »:
1 — , , .
2 — , . , .
3 — . , , , ---… , , «» - ---.
4 — , , — . , , .

«Sous-réseaux de neurones fortement connectés», je l'appellerai simplement «objets». Je suis trop paresseux pour écrire 3 mots. Toutes les théories psychologiques de la mémoire opéraient précisément sur ce concept et, dans la vie de tous les jours, il a du sens "ce qui peut être distingué dans son ensemble".

Subjectivement
, , — .
, , .
«» . .

Comme vous le comprenez, les objets sont associés à d'autres objets. Si le résultat est un sous-réseau qui s'active instantanément, nous supposerons que nous avons formé un nouvel objet. Si la connexion n'est pas assez forte ou qu'il y a trop de sous-objets pour une activation instantanée, j'appellerai cette configuration un «modèle».

Je propose d'appeler l'ensemble des objets et les connexions entre eux le Knowledge Graph et de le désigner sur le KDPV.

image

Sommaire


Nous avons examiné comment les neurones sont organisés et compilé leur modèle mathématique (oui, les flèches et les cercles sont la théorie des graphes). Légèrement abordé le fonctionnement des antidépresseurs et des antipsychotiques dans le cerveau - ils régulent les niveaux de neurotransmetteurs et affectent ainsi l'activation des neurones (en fait, ils changent la force des connexions). Nous avons appris la règle Hebb (les neurones qui s'allument ensemble - se connectent ensemble) et le mécanisme E-LTP, qui est responsable de la mémoire à court terme. Nous avons examiné comment le cerveau a résolu le problème de la mémorisation à long terme - en fixant la force de la communication via le L-LTP.

Sur la base de notre modèle, nous avons prédit l'existence de sous-réseaux de neurones avec de fortes connexions.

En utilisant cette hypothèse, nous avons essayé d'expliquer certains des effets que nous avons observés: illusions d'optique, deviner et deviner des objets sur la base d'informations incomplètes, l'existence de la sensation de «un seul objet». Curieusement, cela s'est avéré. Nous avons pu utiliser le même mécanisme pour composer des structures plus complexes - modèles et objets complexes. Et ça marche aussi.

Il me semble que c'est un bon résultat intermédiaire, mais jusqu'à présent, nous avons plus de questions que de réponses:

  1. Pourquoi la mémoire n'est pas utilisée "entièrement"? Où est l'accès instantané à tout ce que nous savons? En d'autres termes, pourquoi devons-nous nous souvenir et comment cela fonctionne-t-il?
  2. À quel moment le L-LTP s'allume-t-il et les informations sont-elles stockées dans la mémoire à long terme?
  3. , , ? : « ?» « ?» — , .
    UPD: .
  4. , ? ?
  5. ?

Nous en parlerons dans les articles suivants.

PS

Si vous avez des questions sur une partie - je peux dire quelque chose de plus en détail dans les commentaires ou écrire un article de clarification. Celui-ci et ainsi s'inspire de Longrid, pour énoncer encore plus en détail - nous obtenons un livre entier. Je ne sais pas si cela correspond au format Habr.

Si vous avez des suggestions sur le style de présentation - je serai heureux de les entendre.

Licence: CC BY-NC-ND 4.0

All Articles