Как стать автором
Обновить

Комментарии 29

Это хорошо, что можно снова фокусироваться на нейронах. В их симуляции меня больше всего смущают разные виды нейротрансмиттеров. Было бы здорово увидеть здесь статейку с описанием таких вот тонкостей различный проектов по симуляции мозга.
то есть сравнительный анализ Blue Brain Project, SPAWN и иже с ними?
в точку! а заодно соизвольте выразить собственную оценку перспективности каждого.
похоже, жизненный цикл мозга подразумевает, как и эпохи обучения ИНС, активное включение в работу на первых этапах с постепенным переходом к «более точной настройке» меньшего числа элементов ближе к финалу.
это звучит логично. вот только я сомневаюсь, что обучение нейронов происходит по тем же правилам, что и в теории НС. мне очень кажется, что мозг сначала учится понимать сам себя, а потом уже учится интерпретировать внешние стимулы. отсюда — вся бэкграунд активность мозга и сама возможность стабильной работы мозга в широких пределах условий и в различных состояниях (сон, бодрствование, т.д.)
я даже более чем сомневаюсь ) и сомневаюсь в том, что на основе математики, как продукта деятельности мозга, возможно качественно описать его функционирование (хоть и «математик» — была моей выходной специальностью).

насчет развития мозга — процесс также логичен. начинается с bootstrap'инга, делает самодиагностику и внутреннюю адаптацию, потом уже начинает формировать обработку внешнего. если, конечно, не испорчена «прошивка» в ДНК )

насчет состояний — если не читали, очень рекомендую почитать работы «Фазотонный мозг» и/или «Фазотонный гомеостаз и врачевание» Скупченко В.В.
математика — язык. как и на любом другом языке, на нем можно описывать различные вещи.

почитаю, спасибо.
На картинке — пингвин смотрит на пресс? :)
Очевидно, это астроцит из мозга линуксоида.
А я вижу толстого лысого мужика, который стоит над включенной пустой плитой с вытяжкой и говорит: «EAAT»
Плита, заметьте, газовая.
Это и есть разница обучаемости с возрастом?
это несомненно разница со временем, но я бы не сказал что с возрастом.
описанный механизм очень быстро сходит на нет, и если вы имеете в виду человеческое обучение в течение жизни, то этот механизм на него никак не влияет.
насколько быстро?
что до сих пор всегда считали что он рабочий — значит на мышах как минимум это значительная часть жизни
в статье указано, что mGluR5 достигает пика экспрессии на 7 день после рождения:

на этом рисунке нас интересует красный Grm5, который падает значительно сразу после первой недели.
грызуны живут несколько лет, а не пару недель.
Согласен… Тогда в чем суть?
в том, что наметилась тенденция говорить, что мы не можем понять как работает мозг, потому что нужно учитывать кроме нейронов еще и клетки глии, которые активно влияют на свойства синапсов. а получается, что в общем-то неактивно. и, следовательно, нужно внимательнее прорабатывать чисто нейронные теории.
нет, в чем суть механизма? зачем он нам первую неделю?
я вполне допускаю мысль что он нам не нужен вообще, просто мы от него недоизбавились.
а может и нужен для чего-то, например, для тонкой настройки взаимодействия нейронов, на которую потом будет накладываться жизненный опыт.
тут можно спекулировать.
кусок отладочного кода который забыли закомментить в финальном релизе :D
У вас слишком поспешные выводы по данному вопросу:
во-первых, в статье рассматривается изменение экспрессии только mGluR рецепторов,
во-вторых, существует множество механизмов запуска активации астроцита, а именно кальциевых осцилляций в клетке помимо активация глутаматергических рецепторов (эндоканабиноидами, пуринами, АТФ, ацетилхолином)
в-третьих, в самой статье даже упоминается, что с возрастом возможно отключается лишь один из механизмов, который как раз они исследовали, при этом такая структура, как тройственный синапс не разрушается функционально.
К тому же сейчас уже рассматривается более сложная структура, включающая не только астроцит, но и матрикс www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21277196.
Если вы познакомитесь с рядом теоретических работ, связанных с моделированием таких структур, то думаю измените свое мнение, так как наблюдаемые динамические режимы в данных моделях возможны только при учете астроцитарной регуляции, либо за счет матрикса. А это в свою очередь связано с теорией управления и автоматического регулирования.
Безусловно, что с возрастом происходят сбои, приводящие к патологиям и нарушениям структур. Но как известно, в том числе экспериментально показано, что с возрастом процессы обучения к примеру затруднены в культурах клеток гиппокампа.
вы абсолютно верно земетили, что есть и другие способы активации астроцитов. Однако, с точки зрения обработки сенсорной информации и когнитивных функций, которые происходят на временах порядка долей секунды и являются наиболее интересными с точки зрения разработчиков ИИ, относительная медленная модуляция свойств синапса вряд ли играет определяющую роль. Конечно, long-time potentiation и выбросы нейромодуляторов в итоге играют значительную роль в воспитании организма, однако мне кажется, в первую очередь необходимо разобраться с представлением информации в мозгу, с принципиальными методами ее обработки. При этом чрезвычайное усложнение системы вряд ли является необходимым для этих целей. А так — конечно, нужно учитывать все, что влияет на мозг, в том числе и загрязнение окружающей среды, наверное.
Все-таки прежде чем писать, настаиваю разобраться в вопросе. Ведь про существующие теоретические работы я не просто так намекнул. В биологических исследованиях не раскрывается значимость многих структур, просто константируеся факт об их наличии. Для выявления их функциональной значимости на сетевом уровне (уровне организма, популяции) используется математическое моделирование. Так вот, если в системе происходит разлад, это не значит, что структура не нужна, просто при данных условиях она переходит в другой динамический режим, где такое поведение вполне адекватно. Возвращаясь к вопросу о значимости рассмотрения в данном случае глиального регулирования нейронной активности, могу сказать, что в ряде теоретических работ было показана существенная роль глиальных клеток в регуляции синаптической пластичности (для справки, модель пластичности разработана известным в Computational Neuroscience математиком Misha Tsodyks и она использовалась во многих симуляциях Henry Markram (в том числе в проекте Blue Brain)). Более того, также было показано, что глиальная регуляция может приводить к бистабильному режиму динамики системы, а это в свою очередь может формировать паттерны персистентной активности, что важно для понимания процессов обучения и памяти на сетевом уровне.
вы что-то конкретное имеете в виду?
накидайте ссылок — с удовольствием почитаю и можно будет детально разобрать. А то получается, что что-то где-то было кем-то написано и там ого-го!
К тому же, ради интересна, назовите, что за когнитивные функции реализуются на временах порядка миллисекунд (время генерации одного спайка)? А вообще, чтобы разговор у нас был более содержательный, вам необходимо познакомиться с работами Ижикечива, Тсодикса, Маркрама, Ли-Ринцеля, Рабиновича, Поттера, Де Питта, Надкарни, Уллаха, Волмана. Ну а непосредственно о тех вещах, о которых я писал в конце, написано в частности в данных работах www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3407243/?tool=pmcentrez&rendertype=abstract,
www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3487184/
я говорил о долях секунды, а не милисекундах :)
в частности, неосознанные реакции человека с учетом распознания могут происходить на временных промежутках порядка 100 мс (например вот из общедоступного: web.gc.cuny.edu/cogsci/private/Marcel-1983-1.pdf)
вообще, было бы неплохо, конечно, ознакомиться со всей накопленной информацией, но, к сожалени, у меня нет столько свободного времени. Поэтому я и спрашивал о конкретных ссылках.
свои статьи продвигаете в массы? :) это полезно.
хорошо, что вы к нам заглянули на огонек :)
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий

Публикации

Истории