大脑是我的老邻居。考虑到我们花了多少时间，以及我们还有多少要在一起，而不是对他感兴趣-纯粹的机智。您带着骷髅盒子里面的一个黑盒子走路，这个盒子知道他给自己做了这样的描述。这很好奇。如果他们给了我一块具有这种功能的烙铁，我将浪费所有的空闲时间来了解它的工作原理。其实我在杀人学习的对象一直在我身边-非常方便。唯一可惜的是您无法深入挖掘。大脑记录并处理信息。但是如何？为什么某些东西会被长时间保存，但是几天后却被遗忘了？这与神经元有什么关系？根据神经生物学的信息，是否有可能建立与真实大脑相似行为的大脑模型？你猜怎么着？让我们尝试一下。免责声明：关于大脑如何运作，将不会有完整的解释。这是基本原理的简要说明。本文的目的是创建一个近似模型。有时它不起作用。但这比没有任何模型要好。我们可以用物理学中的摩擦公式来类比。它是凭经验获得的，并不完全准确。但是它足够准确，可以进行估计并将其用于计算中。以下所有链接均可供深入研究。阅读本文将不需要他们。几乎所有内容都是英文。俄罗斯互联网缺乏有关我们感兴趣的问题的相关信息。从哪里开始？
现在让我们抛开心理学的记忆模型。所有描述，例如：“短期-长期”，“工作记忆”，“处理水平理论”，“魔术数7 + -2”，现在它们只会使我们感到困惑。尝试在他们的帮助下了解大脑就像在父母控制的帐户下查看显示器，以猜测计算机的设备一样。对我们来说，只有在我们了解基本原理后，它们才会变得有用。我们将从下面开始，并从神经元开始这条道路。神经元与通讯
来自：维基有很多类型的神经元。它们在神经递质使用的树突的数量以及可以对其分类的其他参数方面有所不同。我们不会进入实施的丛林。让我们开始讨论基本的-信令。如果您非常粗略地描述该过程，则它看起来像这样：1.存在一个带离子的带电神经元。当其电荷超过激活阈值（我们已经积累了许多带电粒子）时，离子开始沿着轴突移动。
来自：维基2.到达轴突末端后，离子落入突触。神经递质储存在突触中，离子将其释放至自由状态。
从：维基3.下面是另一个具有受体的神经元。它们接受释放的神经递质并为下一个神经元的离子充电提供开放通道。简而言之，神经递质是关键。一旦进入相应的受体锁，它将打开神经元进行充电。关于允许的物质和不太允许的物质。, , — .
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一个神经元可以通过树突接收来自多个神经元的信号。一个轴突可以连接到多个神经元。现在，我们将其全部压缩：- 一个神经元可以激活并将信号传输到另一个神经元。
- 接收到信号的另一个神经元被充电，并接近激活状态。
- 一个神经元可以接收来自多个神经元的信号。
- 当神经元被激活时，它会向与之关联的所有神经元发送信号。
或者，用圆圈和箭头表示：
都非常有用，但是数据在哪里？如何在神经元中存储信息，如何阅读和书写？储存和阅读
对于存储和记录，有一种机制称为突触可塑性。用手指可以解释如下：神经元之间的连接具有不同的“强度”。连接越强，激活后的神经元接收器带电越多。
现在，这一刻可能很难理解。联系的力量是我们的数据。您会看到此文本-这是大脑中神经元的激活。它在我们的神经网络中产生的“激活模式”就是我们所谓的“看见”。而且我也听到，感觉，想象，记住等等。所有这一切都是神经元特定序列的激活。换句话说，如果您在大脑的视觉皮层中找到了一个在看到勺子时便被激活的部分，则将电线插入那里并切断电流-大脑会看到勺子，它不会流到任何地方。 “我看到汤匙” =由于眼睛中感光细胞发出的信号，激活了视觉皮层中的神经元。欢迎来到真实世界，Neo。汤匙存在，感光细胞存在，神经元存在，所有用脑力看东西的尝试注定会失败。虽然没有，但是您可以闭上眼睛。大脑的哪些特定区域将被激活取决于信号如何通过连接传递。这取决于结合强度。补充我们的观点：大脑中的信息以神经元之间不同强度的连接形式存储。使用神经元的激活来读取该信息。 “激活模式”的外观取决于连接及其强度。
任何从事离散数学的人都会在这张照片中识别出加权的 有向图。好的，但是您如何改变关系的强度并写入数据呢？记录
有这样的事情，称为赫布理论或赫布法则：一起打开的神经元-连接在一起。 （一起发射的神经元-连接在一起）。在较低级别，这是由E-LTP（早期长期增强或LTP1）机制提供的。可以重新定义为：如果我们激活了一个神经元，然后激活了另一个神经元，则连接将变得更牢固。
由于我们可以从外部激活大脑神经元（例如使用视觉或听觉），因此我们可以在其上记录信息。它们将被一起激活，交流的力量将会改变。下次，可以通过激活牢固关系“链”的起点来获取信息。但这不是那么简单。问题是我们倾向于忘记一些东西。这意味着关系不仅在加强，而且在减弱。同时，关系的降级不均匀地发生-其中一些关系变薄更快，另一些关系持续很长时间。我还不记得我11年级的化学考试，但我记得同一时期的生日，这又如何解释呢？您可以提出一个棘手的闭环激活系统，并获得一个持续维护的连接。但是真实的大脑有一个简单得多的方法，称为晚期长期增强（Late L- 长期Pentiduction，L-LTP）。大脑不是通过持续的激活来保持交流，而是仅仅捕获其当前状态。好吧，我只是“太”了而已。有研究支持这一过程是通过特殊蛋白质的合成启动的。还有其他研究声称抑制蛋白质合成不会影响L-LTP。读完这篇文章后，我得出结论，没有人会怀疑长期固定国家的假说。但是我无法弄清楚该过程的细节。幸运的是，在我们简单的箭头和圆圈世界中，这些细节不是。现在，我们只记得连接能够维持状态并且不会随着时间的推移而减弱。
摘要
让我们总结一下我们短暂进入神经生物学领域的中期结果：- 有神经元。在我们的图片中，它们是球。它们会累积电荷，并在超过特定阈值时被激活。
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如果您对更准确的神经元模型感兴趣，并且对ANN中生物神经元与其模型之间的特征差异列表感兴趣，请参阅本文。作为这篇文章的一部分，我仅描述了未来的需求。研究的这一部分花了4个月的时间。我阅读文章并为我突破了数十个晦涩难懂的用语，转为错误的地方，并偶然发现了有关我的问题的过时信息。升级。子网和对象
我们得到了神经元在大脑中发生的过程的模型。不幸的是，我们没有大脑的更大结构“子网”的详细描述。但是我们有一个自己构建的基础。现在，我们将进行实验并收集有关大脑行为的信息。然后，在基本模型的基础上，我们将对实验结果进行解释。如果我们正确构建它，它不仅会解释我们已经知道的知识，而且还会预测进一步实验的结果。我注意到的第一件事是我们有了对象的概念。还是整个。好吧，一般来说，所有可以视为自然数的事物：桌子，椅子，房屋，树木，树叶，大脑……大脑显然喜欢这个概念，很直观。但是我们知道，正如我们看到的那样，世界并非由物体组成。您正在阅读此文本的监视器不是一个固体对象。我们可以将其分解为各个部分。它有像素，有一个框架...进一步细分，我们将到达分子和原子。但是原子和分子也不是一个整体，它们是由其他粒子组成的。但是，为什么大脑真的喜欢粒子的概念呢？认真地讲，打破它ru的最好方法是让未以整数ru表示的ru任务得到处理。我想-如果用我们的神经网络的结构来解释世界对象感知的存在呢？如果“对象”是一个描述连接区域激活的单词怎么办？这解释了为什么我们将椅子或桌子视为一个整体-它们的轮廓在一般背景下显得突出。也许这会导致视觉皮层中整个子网的同时激活？同样，可以识别单词和字母。为了非常简化，在我们的图片中它将如下所示：
我提出了一个假设：大脑中的某些区域之间神经元之间有很强的联系。它们的激活给人一种“完整性”或“物体的存在”的感觉。现在，您需要检查它的强度。可以得到的第一个结果是，如果我们有一个牢固连接的子网，那么即使信息不完整，它也会被激活。我们必须能够独立完成熟悉的模式。反之亦然-如果没有这样的模板，大脑将无法恢复它。在这里，我遇到了一些有趣的文章，涉及视觉信息处理中的光学错觉和毛刺。这是其中之一。我还花了很多时间强迫我的朋友和同事填写缺少字母的问卷。我将遗漏的单词分为三类：- 一般概念。
- 调查人员已知的特殊术语。
- 主题未知的狭窄区域中的特殊术语。
例如，我给同事们一个程序员的问卷调查表，其中包括日常用词，例如“桌子”和“椅子”，来自IT领域的词，例如“ 模式 ”和“ 哈希表 ”，以及生物学和遗传学领域的词，例如“ 聚腺苷酸化 ”或“ 单磷酸腺苷 ”。事实证明，人们已经成功地用熟悉的单词填补了空白，而对陌生人却无法做到。这与我从其他来源阅读的内容和假设非常吻合。对于听觉，这也起作用。人们可以很好地识别自己熟悉的语音，即使发出不良信号，但如果遇到不熟悉的模式也无法应付。如果您有格式问题：为什么您自己亲自检查明显的内容？, , , , . , . , — .
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. 我对我的假设进行了3个月的测试，结果令人惊讶。您向输入提交了一个紧密连接的模板-人们说它唤起了整体感，将其定义为1个对象。破坏顺序，尝试创建不同的激活模式-整个过程分为多个部分，并成为多个对象。例如：“字段”，“理论”，“统一” /“统一”，“理论”，“字段”（我试图在俄语中找到一个示例，持续了7分钟。谁想出了通过词的形式同步对单词的感知的想法？英语相对来说更容易实现） /狭义相对论，爱因斯坦场方程/场方程（爱因斯坦）所以我来到了假设1：大脑中的神经元网络紧密相连。这种网络的激活引起了“一个物体”或“整个”的感觉。通过创建新的强连接区域将新对象写入内存。换句话说，我相信区分对象的能力是由激活的连通性和时间延迟提供的。PS我将保留一个可能的子网大小限制。无论您如何学习经文，整个文本都不会成为一个对象，而是沿着链条的顺序激活。优点：- 通过整个子网的激活机制，说明了基于不完整数据和光学错觉的信息恢复。
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缺点：目前尚不清楚“正直感”如何出现。信息从何处传到我们认为是“自我”的那部分大脑，另一部分“封闭了格式塔”？伪造标准：在以下情况下，该假设将被丢掉：- 神经元不能形成稳定的，高度连接的子网。
- 有一种方法可以从实验的角度证明“突出单个对象”的能力与以上所述的网络的激活无关。
- 将使用较少的实体来解释“加号”列表中的所有项目。同时，应将其还原为神经元或大脑中确实存在的其他物体。
- 形式或实验驳斥的任何其他方法。逻辑矛盾，未确认的后果等。
伪造赏金计划：该假设参与一个批判性思维奖励计划：每次反驳为50美元。以下扰流板的附加说明：条件：50 , .
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我将简称为“神经元的紧密连接的子网”。我懒得写三个字。所有的记忆心理学理论都正是基于这个概念，在日常生活中，“可以整体区分的东西”才有意义。如您所知，对象与其他对象相关联。如果结果是立即激活的子网，则将假定我们已经形成了一个新对象。如果连接不够牢固，或者有太多子对象无法立即激活，那么我将此配置称为“模型”。我建议将整个对象集及其之间的连接称为知识图，并在KDPV上指定它。
摘要
我们研究了神经元的排列方式并编译了它们的数学模型（是，箭头和圆圈是图论）。轻轻触摸抗抑郁药和抗精神病药在大脑中的作用-它们调节神经递质的水平，从而影响神经元的激活（实际上，它们改变了连接的强度）。我们了解了Hebb规则（神经元同时打开-连接在一起）以及E-LTP机制，该机制负责短期记忆。我们研究了大脑如何解决长期记忆的问题-通过固定通过L-LTP进行交流的强度。基于我们的模型，我们预测了具有强连接性的神经元子网的存在。在这种假设的帮助下，我们试图解释一些观察到的效果：错觉，基于不完整信息的猜测和猜测物体，“一个物体”的感觉的存在。奇怪的是-事实证明。我们能够使用相同的机制来组成更复杂的结构-模型和复杂的对象。而且也可以。在我看来，这是一个很好的中间结果，但是到目前为止，我们的问题比答案还多：- 为什么不“全部”使用内存？即时访问我们所知道的所有信息？换句话说，为什么我们要记住，它是如何工作的？
- L-LTP何时打开，信息进入长期记忆状态？
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我们将在以下文章中讨论它们。PS：如果您对任何零件有疑问-我可以在评论中更详细地说明某些内容或撰写澄清的文章。因此，这本书借鉴了Longrid，以更详细地说明-我们获得了一整本书。不知道这是否与Habr格式匹配。如果您对演示的风格有任何建议-我将很高兴听到他们的建议。执照：CC BY-NC-ND 4.0