Как стать автором
Обновить
82
0

Пользователь

Отправить сообщение
когда человек мертв, в мозгу происходит процесс разложения.
мало того, если я правильно помню, то в «момент смерти», который на самом деле никакой не момент, нейроны, не получая кислорода, начинают бешено сигналить. Отсюда и спецэффекты типа «свет в конце туннеля» :)
Так вот если там такая предсмертная активность имеет место быть, то она уж точно перезапишет всю кратковременную память, а если учесть, что сигналы для запоминания сортируются по важности, то таким образом мы перезапишем довольно много, и чем дольше агония — тем меньше шансов найти что-либо упорядоченное.
long-term potentiation, которая связана с долговременной памятью, может быть от нескольких минут, до месяцев.
Как вам такой разброс? :)
я не совсем понял, что значит «временная память» в вашем предложении.
скорость записи в мозг — очень расплывчатая характеристика. Если мы возьмем глаз, который «пишет» в визуальную область коры, то там будут гигабайты. А вот размерность «сознания» исчисляется несколькими битами (если принять определенные параметры расчета).
Данные, которые «висят» скорее всего служат для контент-адресации, да.
Если докажут, что долговременная память хранится в виде физических изменений синапсов, то да, можно будет сделать бекап. А электрическая активность, все-таки, связана не только с когнитивными функциями, там еще и «сервисные» функции обеспечивать надо. Так что после смерти, скорее всего, там полный хаос.
Кстати, что считать смертью еще очень большой вопрос.
есть много иллюзий, которые подтверждают, что даже если вы в чем-то уверены, то это не всегда правда.
так что доверять воспоминаниям нужно очень аккуратно в любом случае :)
по поводу процесса вспоминания: это нетривиальный процесс и есть много экспериментов, подтверждающих, что даже несмотря на то, что информация есть у вас в мозгу, она не всегда одинаково доступна. На мухах это проверяли путем включения и выключения определенных протеинов, например, а вообще «вспоминаемость» чего-либо зависит от состояния мозга в конкретный момент. Поэтому психологи и рекомендуют возвращаться на место, которое у вас ассоциируется с тем, что нужно вспомнить.
я вот по себе, например, заметил, что если какая-то мысль ушла и никак ее не вспомнить, то стараться — только хуже делать. А вот если не нервничать и спокойно начать думать о чем-то другом, постепенно возвращаясь к забытой теме, то вспоминается гораздо лучше. И, кстати, беспокоиться нет причин — если мысль пришла в голову однажды, то она придет и еще :)
тут сложно составить план и на чем-то остановиться. в мозге все настолько взаимосвязано и сложно классифицируемо, что любое описание либо разрастается до размеров энциклопедии, либо будет обрезано и неполно.
да, получилось сумбурненько, согласен.
о самом представлении данных мы говорили во второй главе, а тут — как все это взаимодействует и получаются те свойства памяти, какие мы имеем.
я бы не хотел быть категоричным, но к нашему сознанию квантовая теория имеет очень опосредованное отношение.
хотя это не отменяет того предположения, что ежели нам удастся понять, как сознание работает, то может и удастся реализовать его на квантовом уровне.
смотря что вы подразумеваете под «все». как я написал, нацчиться играть на инструментах таки можно, например.
так а я не говорил о едином параметре :)
я говорил о естесственной направленной оптимизации, получающейся от взаимодействия внутренних функций.
а как же это?
«Целевая функция при обучении сети минимизирует значение погрешности воспроизведения исходного изображения разреженным автоэнкодером. Оптимизация производится глобально для всех управляемых параметров сети (свыше 1 миллиарда параметров) методом асинхронного градиентного спуска (asynchronous SGD).»
вот, кстати, новость на эту тему. Думаю вам будет, интересно.
литературы по этой теме больше, чем адекватных мнений, к сожалению :)
постараюсь дать обзор в будущих главах.
я вас не понимаю, вы имеете ввиду, как сами нейроны усваивают новую информацию?
такие механизмы известны, я о них собираюсь писать чуть позже.
это интересно!
но насколько я понимаю, в любых моделях нейронов и сетей, построенных на них, расчитывается некий параметр, соответствующий выгоде. Так что самоорганизация в таком случае есть процесс вполне естесственной направленной оптимизации: если есть где-то более лучшие условия, мы туда будем стремиться => там для внешнего наблюдателя появится центр самоорганизации. Хотя это не значит, что клетки сговорились а сами решили так действовать.
По поводу пептидов вы правы, пептиды это соединения из нескольких аминокислот и они часто служат сигнальными молекулами.
на сколько я знаю, биологические нейронные сети как раз для того и используют, чтобы не париться по поводу алгоритмов. Их просто растят на подложке с электродами и потом подсоединяют к детекторам и моторам роботов и смотрят как оно себя вести будет.

Информация

В рейтинге
Не участвует
Зарегистрирован
Активность