Russian-speaking
 Python & Zope User Group

Главная |  Python |  Zope  

Python
Zope
Новости
Copyright
Ответственность  

Как корковая зона формирует постоянные паттерны, или «имена» последовательностей.

Как она составляет специфические прогнозы (встреча поезда в определенное время или прогнозирование следующего звука мелодии).

Допустим, что колонки одной зоны – это те же ведра, которые мы использовали для воображаемой сортировки получаемых цветных листов бумаги. Каждая колонка помечена точно так же, как и ведро. К клеткам слоя 4 в каждой колонке протянуты волокна ввода из нескольких зон, расположенных ниже по иерархии. Всякий раз, получая правильную комбинацию входных сигналов, они выдают импульсный разряд. Возбуждаясь, клетка слоя 4 «голосует» за то, что полученные сигналы соответствуют своему ярлыку. Точно так же, как при сортировке листов бумаги, входные сигналы могут быть неоднозначными (например несколько колонок могут подходить для единственного входного сигнала). Мы хотим, чтобы зона коры нашего головного мозга сделала выбор: лист бумаги может считаться либо красным, либо оранжевым, но ни в коем случае не тем и другим сразу. Колонка, которой входной сигнал соответствует более всего, должна предотвратить активизацию остальных колонок.

Этим занимаются так называемые тормозные нейроны. Они предотвращают активизацию соседних нервных клеток, эффективно заботясь о том, чтобы был только один «победитель». Эти тормозные нейроны влияют исключительно на зону вокруг «своей» колонки. Другими словами, несмотря на наличие механизма подавления, существует возможность одновременной активизации нескольких колонок. (В мозге ничто не бывает представлено одним единственным нейроном или единственной колонкой.) Для простоты понимания можем представить, что зона выбирает одну и только одну колонку-«победителя», однако на будущее запомним, что на самом деле одновременно активизируются множество колонок. Процесс, используемый корой головного мозга для классификации входных сигналов, сложен и плохо изучен. Я не собираюсь заводить вас в дебри. Вместо этого я предлагаю принять предположение, что зона коры головного мозга отсортировала входной сигнал как активизацию в наборе колонок. Тогда мы сможем сосредоточиться на формировании последовательностей и присвоении им названий.

Каким образом зона коры головного мозга сохраняет последовательность отсортированных сигналов? Я уже излагал свои соображения по этому поводу и сейчас хотел бы углубиться в подробности. Представьте себе, что вы – колонка нервных клеток, а сигнал, поступивший из зоны низшего порядка, заставил активизироваться одну из ваших клеток слоя 4. Вслед за этим возбуждаются клетки в слоях 2 и 3, потом – в слое 5, а затем – в 6-м. Постепенно активизируется вся колонка нейронов. У каждой из клеток слоев 2, 3 и 5 есть тысячи синапсов в слое 1. Если какие-то из этих синапсов активны во время разряда нервных клеток слоев 2, 3 и 5, они усиливаются. Если такое происходит часто, то синапсы слоя 1 становятся достаточно сильными для того, чтобы вызвать вспышки клеток в слоях 2, 3 и 5 даже тогда, когда клетки слоя 4 молчат. Таким образом, некоторые части колонки могут активизироваться, даже если они не получили входного сигнала от более низкой по иерархии зоны коры головного мозга. Именно так клетки слоев 2, 3 и 5 учатся предвосхищать собственную активизацию на основе сигнала, поступающего из слоя 1. «До обучения» колонка может активизироваться исключительно через клетки слоя 4. «После обучения» колонка может частично активизироваться через память. Когда колонка активизируется через синапсы слоя 1, то входящие в нее нейроны предвидят, что произойдет активизация снизу, – это и есть прогноз. Если бы колонка могла разговаривать, она бы сказала: «Когда я активизировалась в прошлом, то как раз этот набор моих синапсов слоя 1 был активен. Как только я увижу такой набор синапсов, сразу же начну генерировать импульс в предвкушении сигнала».

Вспомните, что половина входных сигналов слоя 1 происходит из слоя 5 клеток соседних колонок и других зон коры головного мозга. Это информация о том, что случилось мгновение тому назад. Она говорит нам, какие колонки были активными до того, как активизировалась наша колонка. Она говорит нам, каким был последний интервал мелодии, что я видел последним, что я чувствовал последним, какую фонему устной речи я услышал последней и так далее. Если порядок возникновения указанных сигналов является последовательным во времени, то колонки усваивают последовательность. Они будут возбуждаться одна за другой в определенной последовательности.

Вторая половина сигналов поступает в слой 1 из клеток слоя 6 зон, расположенных выше в иерархии. Эта информация является более стабильной и представляет «имя» последовательности, с которой вы непосредственно сталкиваетесь в данный момент времени. К примеру, если колонки представить как музыкальные фразы, то название мелодии будет «именем» последовательности. Если фонемы будут колонками, то «именем» будет слово, которое вы слышите. Если колонками будут произносимые вами слова, «именем» будет речь, которую вы произносите. Следовательно, в слое 1 содержится и информация об «имени» последовательности, и о последнем сигнале в ней. Благодаря этому одна колонка может использоваться многими последовательностями без возникновения недоразумений. Колонки «учатся» активизироваться в нужном контексте и в правильном порядке.

Я должен подчеркнуть, что синапсы слоя 1 не являются единственными синапсами, участвующими в процессе обучения тому, когда должна активизироваться колонка. Как я уже упоминал ранее, клетки получают и отсылают сигналы ко многим соседним колонкам. Ведь более 90% всех синапсов – соединения с клетками за пределами колонки, и большинство из них расположены не в слое 1. Например, у клеток слоев 2, 3 и 5 есть тысячи синапсов в слое 1, но, кроме того, они имеют и тысячи синапсов в собственных слоях. Общий принцип состоит в том, что нейроны стремятся получать любую информацию, которая поможет им спрогнозировать возникновение импульса снизу. Как правило, активность соседних колонок отличается высоким уровнем корреляции, поэтому существует много связей между соседними колонками. Например, если в поле вашего зрения находится прямая линия, это активизирует колонки одну за другой. Но достаточно часто для прогнозирования активности колонки нужна более обширная информация. Именно тогда вступают в игру синапсы слоя 1. Нервным клеткам или колонкам нейронов не известно, что означает тот или иной синапс, но посредством синапсов они прогнозируют, когда нужно активизироваться.

А сейчас давайте рассмотрим, как зона коры головного мозга формирует имя выученной последовательности. Опять представьте себя зоной коры головного мозга. Активность ваших колонок нейронов меняется при каждом новом входном сигнале. Вы успешно усвоили последовательность активизации ваших колонок, т. е. некоторые клетки ваших колонок активизируются до того, как поступит входной сигнал из более низких зон. Какую информацию вы посылаете в более высокие зоны коры головного мозга? Как мы знаем, клетки слоев 2 и 3 посылают свои аксоны в следующую вверх по иерархии область. Активность этих клеток является входным сигналом для более высоких областей. Вот тут и возникает проблема. Чтобы иерархия работала слаженно, вам нужно транслировать постоянный сигнал на протяжении всей выученной последовательности. Вы должны транслировать «имя» последовательности, а не ее детали. До того как вы «выучите» последовательность, вы можете передавать отдельные ее элементы, но, после того как вы ее усвоили и можете прогнозировать, какие колонки будут активизироваться, вы должны передавать постоянный сигнал. Однако я еще не рассказывал, как это происходит. Итак, пока что вы передаете каждый переменный сигнал независимо то того, можете вы его спрогнозировать или нет. Когда активизируется вся колонка, клетки слоев 2 и 3 посылают новый сигнал вверх по иерархии. Коре головного мозга нужен какой-то способ, позволяющий поддерживать постоянный сигнал на протяжении всей выученной последовательности. Нам нужен способ отключать сигналы, исходящие из слоев 2 и 3, когда колонка прогнозирует свою активность, или же, наоборот, активизировать эти клетки, когда колонка не может спрогнозировать свою активность. Только так можно создать постоянный сигнал имени.


Формирование постоянного «имени» для усвоенной последовательности

Рис. 6.10. Формирование постоянного «имени» для усвоенной последовательности


Науке очень мало известно о том, как именно кора головного мозга осуществляет подобную операцию. По моему мнению, существует несколько потенциально возможных методов. Я опишу тот, к которому больше всего склоняюсь в последнее время. (Не забывайте, что для нас сейчас наиболее важными являются концептуальные рамки, а не конкретный метод.) Ключевым моментом является создание постоянного сигнала «имени». Я хочу лишь показать, что существуют вполне правдоподобные механизмы для осуществления такого процесса.

Представьте, что вы – колонка (см. рис. 6.10). Постараемся разобраться, как вы учитесь посылать постоянный сигнал в вышестоящую в иерархии область, когда вам удается спрогнозировать свою активность, и переменный сигнал в противном случае. Сначала предположим, что в слои 2 и 3 входят несколько классов клеток. (Впридачу к нескольким типам тормозных нейронов многие анатомы различают несколько типов в слоях За и 3б, т. е. наше предположение вполне оправдано.)

Теперь предположим, что один класс клеток – клетки слоя 2 – учится быть активным на протяжении усвоенных последовательностей. Как группа этих клеток представляет «имя» последовательности? Она посылает постоянный сигнал в высшие зоны коры головного мозга до тех пор, пока их зона может предвидеть, какие колонки будут активизироваться дальше. Если ваша зона усвоила последовательность из трех различных сигналов, тогда клетки слоя 2 всех колонок, представляющих эти три сигнала, будут оставаться активными до тех пор, пока мы остаемся в пределах нашей последовательности. Они и являются «именем» последовательности.

Теперь предположим, что существует другой класс клеток – клетки слоя 3б, которые не активизируются, когда наша колонка успешно прогнозирует поступающие сигналы, но генерируют разряд в случае, если этого не происходит. Клетка слоя 3б олицетворяет' неожиданный сигнал. Она генерирует импульс при неожиданной активизации своей колонки. Она будет поступать так всякий раз, когда колонка, еще не «прошедшая» процесс обучения, активизировалась. По мере того как колонка учится прогнозировать свою активность, клетки слоя 36 «успокаиваются». Вместе взятые, клетки слоя 2 и слоя 3б удовлетворяют нашим требованиям. До того как было пройдено «обучение», и те и другие клетки затухают-вспыхивают в колонке, но по окончании «учебного курса» клетка слоя 2 остается активной постоянно, а клетка слоя 36 пребывает в состоянии покоя.

Страницы:
 
 
Copyright © 2000-2022, Russian-speaking Python & Zope User Group Ответственность