Студопедия — Как работают области кортекса: детали
Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Как работают области кортекса: детали






Держа в уме эти три вещи – схождение паттернов, идущих вверх по иерархии, расхождение паттернов идущих вниз по иерархии и обратная связь с задержкой через таламус – мы можем приступить к рассмотрению того, как области кортекса выполняют необходимые им функции. Вот что мы хотим знать:

1. Как область кортекса классифицирует поступающую информацию (аналогично корзинам)?

2. Как она запоминает последовательности паттернов (такие как интервалы мелодии или последовательности «глаз нос глаз» при рассматривании лица)?

3. Как она формирует постоянные паттерны или «названия» последовательностей?

4. Как она делает конкретные предсказания (встреча поезда в правильное время или предсказание конкретной ноты в мелодии)?

Давайте начнем с предположения, что колонки в области кортекса похожи на корзины, которые мы использовали при классификации цветных бумажек. Каждая колонка представляет метку корзины. Клетки в слое 4 в каждой колонке получают входные волокна от нескольких областей ниже и возбуждаются, если поступает правильная комбинация. Когда возбуждаются клетки в слое 4, это «вынесение решения» о том, что информация удовлетворяет метке. По аналогии с сортировкой бумажек, информация может быть неоднозначной, так что возможно несколько колонок могу соответствовать этой информации. Мы хотим, чтобы область кортекса принимала однозначное решение; бумажка либо красная, либо оранжевая, но не то и другое одновременно. Колонка с наиболее интенсивным входом должна предотвратить возбуждение других колонок.

В мозге есть клетки, которые делают именно это. Они интенсивно тормозят другие нейроны в соседних колонках, эффективно приводя только к одному победителю. Эти тормозные клетки воздействуют только на область, окружающую колонку. Таким образом, даже если имеется значительное торможение, все равно большинство колонок в области может быть активными одновременно. (В реальном мозге нет ничего, что бы представлялось единственным нейроном или колонкой). Для того, чтоб облегчить дальнейшее понимание, вы можете временно предположить, что область выбирает одну и только одну колонку-победителя. Но держите в уме, что одновременно будут активны множество колонок. Актуальный процесс, используемый областью кортекса для классификации информации и то, как она запоминает, слишком сложно и не до конца понятно. Я не буду пытаться протащить вас через выводы. Вместо этого я хочу предположить, что область кортекса классифицирует информацию как набор активных колонок. Затем мы сможем сфокусироваться на последовательностях и названиях последовательностей.

Как кортикальная область хранит последовательность классифицированных паттернов? Я уже предлагал ответ на этот вопрос, но я не вдавался в детали. Вообразите, что вы колонка из нейронов, и информация из нижележащих областей заставляет одну из клеток слоя 4 возбуждаться. Вы счастливы и клетка из вашего 4-го слоя заставляет также возбуждаться клетки в слоях 2 и 3, затем 5 и 6. Колонка целиком становится активной, когда возбуждена из нижестоящих областей. Ваши клетки в слоях 2,3 и 5 имеют тысячи синапсов в слое 1. Если некоторые из этих синапсов активны, когда возбуждаются клетки в слоях 2, 3 и 5, эти синапсы усиливаются. Если это происходит достаточно часто, эти синапсы в слое 1 становятся настолько сильными, что заставляют возбуждаться клетки в слоях 2, 3 и 5 даже если клетки 4-го слоя не возбуждены – значит, некоторые колонки могут активизироваться, даже не получая информации от нижестоящих областей кортекса. В этом случае клетки в слоях 2, 3 и 5 обучаются предсказывать момент, когда они должны возбудиться от паттерна в слое 1. До обучения колонка может становиться активной только если возбуждается из 4-го слоя. После обучения колонка может активизироваться частично по памяти. Когда колонка активизируется от синапсов в слое 1, ей легче возбудиться от нижестоящих областей. Это предсказание. Если бы колонка могла говорить, она сказала бы: - «Когда я активизировалась в прошлом, определенное множество синапсов в слое 1 были активны. Так что когда я снова увижу это определенное множество, я начну возбуждаться заранее».

Вспомните, что половина информации поступает в слой 1 от клеток 5-го слоя в соседних колонках и областях кортекса. Эта информация представляет то, что происходило моментом ранее. Она представляет колонки, которые были активны до того, как стала активна ваша колонка. Она представляет предыдущий интервал мелодии, или последнее, что я видел, или последнее, что я чувствовал или предыдущую фонему в речи, которую я слушаю. Если порядок, в котором возникают эти паттерны, постоянен, то колонки запоминают порядок. Они будут возбуждаться одна за другой в правильной последовательности.

Другая половина информации приходит в слой 1 от клеток слоя 6 в вышестоящих областях. Эта информация более стационарна. Она представляет название последовательности, которую вы в данный момент ощущаете. Если колонки – музыкальные интервалы, то это название мелодии. Если колонки – фонемы, то это слово, которое вы слышите. Если колонки – слова, то сигнал сверху – это предложение. Таким образом информация в слое 1 представляет и название последовательности и последний ее элемент. В этом случае определенные колонки могут входит в состав различных последовательностей без всякой путаницы. Колонки учатся возбуждаться в правильном контексте и в правильном порядке.

Прежде чем двинуться дальше, я должен указать, что не только синапсы в слое 1 участвуют в запоминании того, когда колонка должна стать активной. Как я упоминал ранее, клетки получают и посылают информацию во множество окружающих колонок. Вспомните, что более 90 процентов всех синапсов приходят от клеток из других колонок, и большинство этих синапсов располагаются не в слое 1. Например, клетки в слоях 2, 3 и 5 имеют тысячи синапсов в слое 1, но также тысячи синапсов в их собственном слое. Общая идея в том, что клетки ищут любую информацию, которая поможет им предсказать, когда они должны быть активизированными снизу. Обычно активность в близкорасположенных колонках коррелирует, таким образом мы видим множество прямых соединений к близлежащим колонкам. Например, если линия движется через визуальное поле, она будет активизировать соответствующие колонки. Часто, однако, информация, необходимая для предсказания активности колонки, более глобальна, в этом случае играет роль слой 1. Если б вы были нейроном в колонке, вы бы не знали, что обозначает любой из этих синапсов, все, что вы знали бы – это то, что они помогают вам предсказать, когда вы должны активизироваться.

* * *

С ейчас давайте рассмотрим вывод того, как область кортекса формирует название последовательности. Снова вообразите, что вы область кортекса. Ваши активные колонки изменяются с поступлением новой информации. Вы успешно выучили порядок, в котором колонки становятся активными, а значит, некоторые из клеток становятся активными до прибытия информации из нижестоящих областей. Какую информацию вы посылаете в область кортекса выше по иерархии? Мы видели ранее, что клетки в ваших слоях 2 и 3 посылают аксоны в следующую область выше по иерархии. Активность этих клеток является входной информацией для вышестоящих регионов. Но тут есть одна проблема. Для того, чтоб работала иерархия, вы должны транслировать постоянный паттерн в течение запомненной последовательности; вы должны передавать название последовательности, но не ее детали. До того, как вы запомните последовательность, вы можете передавать детали, но после того, как вы ее запомнили и способны успешно предсказывать, какие колонки будут активными, вы должны передавать только постоянный паттерн. Однако, я еще не показал вам, как это сделать. Как подразумевается сейчас, вы будете передавать в ответ на любой изменившийся паттерн, независимо от того, можете ли вы предсказать его. Когда любая колонка становится активной, клетки в ее слоях 2 и 3 будут посылать сигнал вверх по иерархии. У кортекса должен быть способ удерживать постоянный паттерн, передаваемый в вышестоящие области в течение запомненной последовательности. У нас должен быть способ отключить выход от клеток слоев 2 и 3, когда колонка предсказывает свою активность, или наоборот, сделать эти клетки активными, когда колонка не может предсказать свою активность. Это единственный способ сформировать постоянный паттерн.

Рисунок 10. Формирование постоянного названия для запомненной последовательности.

О кортексе недостаточно известно, чтобы точно утверждать, как он это делает. Я могу вообразить несколько способов. Я опишу наиболее предпочитаемый мной сейчас, но имейте в виду, что более важна концепция, чем конкретный метод. Создание постоянного «названия» паттерна – требование этой теории. Все, что я могу сейчас показать это то, что существует правдоподобный механизм для процесса именования.

Снова вообразите, что вы колонка, как показано на рисунке 10. Мы хотим понять, как вы обучаетесь представлять в вышестоящую область постоянный паттерн, когда вы можете предсказать свою активность, и изменяющийся паттерн – когда не можете. Давайте начнем с предположения, что в слоях 2 и 3 есть несколько классов нейронов. (В дополнение к нескольким типам тормозящих нейронов многие анатомы различают типы нейронов, которые они называют слоями 3а и 3б, так что это предположение не беспочвенно).

Давайте также предположим, что один класс нейронов, называемый нейронами слоя 2, учатся задерживать активность, пока длится заученная последовательность. Группа таких нейронов представляет название последовательности. Они предоставляют постоянный паттерн вышестоящей кортикальной области, пока наша область может предсказывать, какие колонки станут активными. Если наша область кортекса запомнила последовательность из трех различных паттернов, то нейроны в слое 2 всех колонок, представляющих эти паттерны должны оставаться активными, пока внутри последовательности. Они являются названием последовательности.

Теперь давайте предположим, что есть еще один класс нейронов, нейроны слоя 3б, которые не возбуждаются, если наша колонка успешно предсказывает поступающий паттерн, но возбуждаются, когда она не предсказала свою активность. Нейроны слоя 3б представляют неожиданный паттерн. Они возбуждаются, когда колонка становится активной неожиданно. Они возбуждаются каждый раз, когда колонка становится активной до того, как обучится. Но по мере обучения предсказанию активности нейроны слоя 3 становятся все спокойнее. Слои 2 и 3б совместно удовлетворяют нашим требованиям. До обучения и те и другие активизируются и дезактивируются в такт с колонкой, но после обучения нейроны слоя 2 остаются постоянно активными, а нейроны слоя 3 становятся молчащими.

Как эти нейроны обучаются этому? Во-первых, давайте рассмотрим, как заставить замолчать нейроны слоя 3б, когда колонка успешно предсказывает свою активность. Скажем, есть другой нейрон, расположенный выше в слое 3б, а слое 3а. У этого нейрона есть также дендриты в слое 1. Его единственная цель – предотвратить возбуждение нейрона в слое 3б, когда он видит соответствующий паттерн в слое 1. Когда нейроны слоя 3а видят заученный паттерн в слое 1, они быстро активизируют тормозящие нейроны, которые предотвращают возбуждение нейронов слоя 3б. Все это могло бы остановить возбуждение нейронов слоя 3б, когда колонка корректно предсказывает активность.

Теперь давайте рассмотрим более сложную задачу – удержание постоянной активности в течение известной последовательности паттернов. Это сложнее, потому что различные множества нейронов в слое 2 во множестве различных колонок должны оставаться активными все вместе, даже когда их индивидуальные колонки неактивны. Вот как я себе это представляю. Нейроны слоя 2 могли бы обучаться становиться активными только от иерархически вышестоящих областей кортекса. Они могли бы формировать синапсы преимущественно с аксонами из слоя 6 из вышестоящих областей. Нейроны слоя 2 могли бы таким образом представлять постоянное имя паттерна от вышестоящей области. Когда вышестоящая область кортекса посылает паттерн вниз к слою 1 нижестоящей области, множество нейронов в слое 2 в нижестоящей области должно стать активными, представляя все колонки, которые являются членами последовательности. Поскольку эти нейроны слоя 2 также проецируются обратно в вышестоящую область, они должны формировать полустабильную группу нейронов. (Это отличается от того, если бы эти нейроны оставались активными постоянно. Они возможно возбуждаются синхронно в некотором ритме). Это как если бы вышестоящая область посылала бы название мелодии в слой 1 ниже. Это событие заставляет множество нейронов слоя 2 возбуждаться, те, у которых колонка должна быть активной, когда слышится мелодия.

В сумме эти механизмы позволяют кортексу запоминать последовательности, делать предсказания и формировать константные представления, или «названия» последовательностей. Это базовая операция для формирования инвариантного представления.

* * *

К ак мы делаем предсказания о событиях, которые мы никогда раньше не видели? Как мы выбираем из множества интерпретаций входной информации? Как область кортекса делает конкретное предсказание из инвариантного воспоминания? Я приводил несколько примеров ранее, таких как предсказание точной следующей ноты в мелодии, когда ваша память помнит только интервалы между нотами, притчу о поезде и процесс вспоминания Геттисбергского послания. В этих случаях единственным путем решения проблемы является использование последней конкретной информации для преобразования инвариантного предсказания в конкретное. Перефразируя это в терминах кортекса, мы должны скомбинировать прямой поток информации (актуальную информацию) с обратным потоком информации (предсказание в инвариантной форме).

Вот простой пример, как, я думаю, это происходит. Скажем, вы – область кортекса и вам сказали ожидать музыкальный интервал величиной в квинту. Колонки области представляют всевозможные интервалы, такие как До-Ми, До-Соль, Ре-Ля и тому подобное. Вам необходимо решить, какая из ваших колонок должна активизироваться. Когда область выше говорит вам ожидать квинту, она заставляет нейроны слоя 2 возбуждаться во всех колонках, которые являются квинтами, такие как До-Соль, Ре-Ля и Ми-Си. Нейроны слоя 2 в колонках, представляющих другие интервалы, неактивны. Сейчас вы должны выбрать одну из колонок из множества возможных квинт. Информация, поступающая в вашу область, является конкретной нотой. Если последняя нота, которую вы слышали, была Ре, то все колонки, представляющие интервал, начинающийся на Ре, такие как Ре-Ми и Ре-Си, частично активизируются входной информацией. Таким образом, теперь в слое 2 у нас активны все колонки, являющиеся квинтами, и в слое 4 у нас идет частичное возбуждение во всех колонках, представляющих интервалы, начинающиеся на Ре. Пересечение этих двух множеств дает нам ответ, колонку, представляющую интервал Ре-Ля (см. рисунок 11).

Как кортекс находит это пересечение? Вспомните, что ранее я упоминал факт, что аксоны от нейронов из слоев 2 и 3 в основном формируют синапсы в слое 5, когда они покидают кортекс, и аналогично, аксоны, идущие в слой 4 из нижележащих областей кортекса формируют синапсы в слое 6. Пересечение этих двух синапсов (сверху вниз и снизу вверх) дает нам все, что необходимо. Нейроны слоя 6, получающие активность из обоих каналов, возбуждаются. Нейроны слоя 6 представляют то, что по мнению области кортекса происходит, конкретное предсказание. Если бы нейроны слоя 6 могли говорить, они могли бы сказать: «Я часть колонки, представляющей нечто. В моем конкретном случае моя колонка представляет музыкальный интервал Ре-Ля. Другие колонки обозначают другое. Я говорю от лица всей кортикальной области. Когда я становлюсь активным, это обозначает, что мы верим, что музыкальный интервал Ре-Ля либо уже возник, либо возникнет. Я мог бы стать активным, потому что информация снизу вверх от уха заставляет нейроны слоя 4 в моей колонке возбуждать всю колонку. Или моя активность могла бы обозначать, что мы узнали мелодию и предсказываем следующую конкретный интервал. В любом случае моя обязанность сказать нижестоящим областям кортекса то, что по нашему мнению происходит. Я представляю нашу интерпретацию мира, не смотря на то, является ли это истиной или просто воображаемо.»

Рисунок 11. Как область кортекса делает конкретное предсказание из инвариантных воспоминаний.

Позвольте мне описать это, используя другую мысленную картинку. Вообразите два кусочка бумаги с множеством маленьких дырочек. Эти дырочки в бумаге представляют колонки, у которых нейроны в слоях 2 и 3 активны, наше инвариантное предсказание. Дырочки на другой бумаге представляют колонки с частичным возбуждением от нижестоящих областей. Если вы положите одну бумажку поверх другой, некоторые из этих дырочек совпадут, другие нет. Совпавшие дырочки представляют колонки, которые должны быть активными.

Этот механизм не только делает конкретные предсказания, он также разрешает неоднозначности в сенсорной информации. Очень часто информация, поступающая в область кортекса, является неоднозначной, как мы видели в случае с цветными бумажками, или когда вы слышите полуискаженное слово. Этот механизм сопоставления потоков информации снизу вверх и сверху вниз позволяет вам выбрать из двух или более интерпретаций. Выбрав, вы сообщаете вашу интерпретацию нижестоящей области.

В каждый момент вашего бодрствования, каждая область неокортекса сравнивает множество ожидаемых колонок, возбуждаемых сверху, с множеством наблюдаемых колонок, возбужденных снизу. Пересечение этих двух множеств и есть то, что мы воспринимаем. Если б мы имеет идеальную информацию и идеальное предсказание, то множество воспринимающих колонок всегда содержалось бы в множестве предсказываемых. Часто такого согласия не наблюдается. Метод комбинирования частичного предсказания с частичной входной информацией решает проблему неоднозначности информации, он восполняет недостающие кусочки информации и выбирает между альтернативными точками зрения. Именно так мы комбинируем ожидаемый инвариантный к тону интервал с последней услышанной нотой для предсказания следующей конкретной ноты мелодии. Именно так мы решаем, является ли картинка вазой или парой лиц. Именно так мы направляем наш моторный поток либо для того, чтоб написать, либо чтобы сказать Геттисбергское послание.

В конце концов, в дополнение к проекции в нижестоящие области, нейроны слоя 6 могут посылать информацию обратно к нейронам слоя 4 своей собственной колонки. Когда они делают это, наше предсказание становится входной информацией. Именно это происходит, когда мы мечтаем или думаем. Это позволяет нам видеть следствия наших собственных предсказаний. Мы делаем это нередко в течение дня, когда планируем будущее, репетируем речь, и беспокоимся о предстоящих событиях. Архитектор кортикальных моделей Стивен Гроссберг называет это «folded feedback» («закольцованные обратные связи»). Я предпочитаю называть «воображением».

* * *

П оследнее замечание прежде чем мы завершим этот раздел. Я несколько раз указывал, что чаще всего то, что мы видим, слышим или чувствуем зависит от наших собственных действий. То, что мы видим, зависит от того, куда совершили саккаду наши глаза и как мы повернули голову. То, что мы чувствуем, зависит от того, как мы двигаем наши пальцы и конечности. То, что мы слышим, иногда зависит от того, что мы говорим и делаем.

Таким образом, чтобы предсказать, что мы почувствуем далее, мы должны знать, какие действия мы предпримем. Моторное поведение и сенсорное восприятие сильно взаимозависимы. Как мы можем делать предсказания, если то, что мы почувствуем далее, в основном результат наших собственных действий? К счастью, есть неожиданное и элегантное решение этой проблемы, хотя некоторые детали непонятны.

Первое неожиданное открытие в том, что восприятие и поведение в основном одно и то же. Как я упоминал ранее, большинство, если не все области кортекса, даже визуальные области, участвуют в создании поведения. Нейроны слоя 5, которые проецируются в таламус и затем в слой 1 также, видимо, имеют моторную функцию, потому что они одновременно проецируются в моторные области старого мозга. Таким образом, знание о том, «что сейчас произойдет» - и сенсорное и моторное – доступно в слое 1.

Вторая неожиданная вещь и следствие первой то, что моторное поведение также должно быть представлено в иерархии инвариантного представления. Вы генерируете движение, необходимое для выполнения определенного действия, размышляя над его выполнением в инвариантной к деталям форме. Когда моторная команда идет вниз по иерархии, она транслируется в сложные и детальные последовательности, требуемые для выполнения той активности, которую вы ожидаете. Это происходит и в моторном кортексе, и в сенсорном кортексе, что стирает различие между ними. Если область IT визуального кортекса воспринимает «нос», простое действие переключения на представление для «глаза» генерирует саккаду, необходимую для того, чтоб сделать предсказание реальным. Конкретная саккада, необходимая для перевода взгляда с носа на глаз изменяется в зависимости от того, где расположено лицо. Близкорасположенное лицо требует большей саккады; лицо подальше требует саккаду поменьше. Наклоненное лицо требует совершения саккады под углом, отличающимся от того, когда лицо стоит ровно. Детали необходимой саккады определяются как предсказание увидеть движение «глаза» к V1. Саккада становится все более и более конкретной по мере продвижения вниз по иерархии, приводя в результате к саккаде, наводящей ваши фовеальные области точно на цель или близко к ней.

Давайте взглянем на другой пример. Если мне нужно физически переместиться из комнаты в кухню, все, что моему мозгу достаточно – это переключиться с инвариантного представления комнаты на инвариантное представление кухни. Это переключение вызывает сложную разворачивающуюся последовательность. Процесс генерации последовательности предсказаний того, что я увижу, почувствую и услышу пока иду из комнаты на кухню, также генерирует и последовательность моторных команд, которые заставляют меня идти из комнаты на кухню и перемещать взгляд так, как надо. Предсказание и моторное поведение работают рука об руку, когда паттерны идут вверх и вниз по кортикальной иерархии. Как бы странно это ни звучало, когда задействовано поведение, ваше предсказание не только предсказывает ощущения, оно определяет ощущения. Мысль о следующем паттерне в поведении вызывает каскад предсказаний того, что вы должны ощутить после. Когда каскад предсказаний разворачивается, он генерирует моторные команды, необходимые для успешного завершения предсказания. Думая, предсказывая и выполнение – это части одного и того же процесса разворачивания последовательностей вниз по кортикальной иерархии.

«Выполнение» через размышление, параллельное разворачивание перцептивного и моторного поведения – это суть того, что называется целенаправленным поведением. Целенаправленное поведение – это Святой Грааль робототехники. Он встроен в кортекс.

Конечно, мы можем отключить моторное поведение. Я могу размышлять о разглядывании чего-либо, на самом деле не видя этого, и я могу размышлять о походе на кухню, на самом деле не делая этого. Но размышление о выполнении чего-либо – это буквально начало того, как мы делаем что-то.







Дата добавления: 2015-08-12; просмотров: 479. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!



Вычисление основной дактилоскопической формулы Вычислением основной дактоформулы обычно занимается следователь. Для этого все десять пальцев разбиваются на пять пар...

Расчетные и графические задания Равновесный объем - это объем, определяемый равенством спроса и предложения...

Кардиналистский и ординалистский подходы Кардиналистский (количественный подход) к анализу полезности основан на представлении о возможности измерения различных благ в условных единицах полезности...

Обзор компонентов Multisim Компоненты – это основа любой схемы, это все элементы, из которых она состоит. Multisim оперирует с двумя категориями...

САНИТАРНО-МИКРОБИОЛОГИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ВОДЫ, ВОЗДУХА И ПОЧВЫ Цель занятия.Ознакомить студентов с основными методами и показателями...

Меры безопасности при обращении с оружием и боеприпасами 64. Получение (сдача) оружия и боеприпасов для проведения стрельб осуществляется в установленном порядке[1]. 65. Безопасность при проведении стрельб обеспечивается...

Весы настольные циферблатные Весы настольные циферблатные РН-10Ц13 (рис.3.1) выпускаются с наибольшими пределами взвешивания 2...

Задержки и неисправности пистолета Макарова 1.Что может произойти при стрельбе из пистолета, если загрязнятся пазы на рамке...

Вопрос. Отличие деятельности человека от поведения животных главные отличия деятельности человека от активности животных сводятся к следующему: 1...

Расчет концентрации титрованных растворов с помощью поправочного коэффициента При выполнении серийных анализов ГОСТ или ведомственная инструкция обычно предусматривают применение раствора заданной концентрации или заданного титра...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2024 год . (0.013 сек.) русская версия | украинская версия