Исключение в колончатом реагировании.

В описанном колончатом реагировании на стимулы существует одно исключение, которое имеет отношение к нашим кортикальным алгоритмам обучения НТМ. Обычно, ученые наблюдали, как реагирует нейрон, демонстрируя экспериментальному животному определенный стимул. Например, они могли показать животному небольшую линию в определенном участке визуального поля, чтобы пронаблюдать реакцию нейронов в зоне V1. При использовании таких простых стимулов исследователи обнаружили, что все нейроны всегда на них реагируют одинаково. Однако, если тот же стимул включить в видеоролик с естественными природными сценами, клетки становятся гораздо более избирательными. Некоторые клетки, которые четко реагировали на отдельную вертикальную линию, теперь вовсе не всегда будут реагировать на вертикальную линию в сложных движущихся образах из естественных, природных сцен.

В кортикальных алгоритмах обучения НТМ все клетки в одной колонке имеют один входной паттерн. Но, при восприятии выученных временных последовательностей, только одна из клеток НТМ колонки становится активной. Этот механизм является основой представления в НТМ последовательностей переменного порядка, и он же является аналогом только что описанного свойства нейронов в миниколонках. Простой входной паттерн без исторического контекста активизирует все нейроны в колонке. Но тот же паттерн в составе выученной последовательности приведет к активизации всего лишь одной клетки.

При этом, мы вовсе не утверждаем, что в миниколонке коры активизируется только один нейрон. Кортикальный алгоритм обучения НТМ предполагает, что внутри колонки все нейроны (на своем уровне) будут активными для непредвиденного входного паттерна и только некоторое их подмножество будет активным для предполагаемого входного образца.

Зачем нужны все эти слои и колонки?

На сегодняшний день никто точно не знает, почему и зачем существуют все эти слои и колонки в коре головного мозга. Тем не менее, теория НТМ может предложить некоторый ответ на этот вопрос. Кортикальный алгоритм обучения НТМ показывает нам, что слой клеток, организованных в колонки может служить памятью значительного объема для переходов между состояниями переменного порядка. Или, проще выражаясь, слой клеток может выучить множество последовательностей событий. Колонки клеток с одним общим входом, являются ключевым механизмом для запоминания переходов переменного порядка.

Эта гипотеза объясняет нам зачем нужны колонки, но как насчет пяти слоев в неокортексе? Если даже один слой может научится последовательностям событий и делать предсказания, почему мы видим пять слоев в коре головного мозга?

Мы выдвигаем предположение, что различные слои, наблюдаемые в неокортексе, занимаются выявлением и запоминанием последовательностей, используя для этого один базовый механизм. Но последовательности, выделяемые на каждом таком слое, отличаются друг от друга. Мы пока еще многого не понимаем здесь, однако можем рассказать основную идею. Но перед этим, будет очень полезно рассмотреть, как нейроны в каждом слое соединены друг с другом.

На этой диаграмме показаны две области неокортекса и основные связи между ними. Такие связи повторяются по всему неокортексу, когда две его области связаны между собой. Область слева находится ниже в иерархии, чем область справа. Поэтому, передача информации происходит на рисунке слева направо. Стрелка вниз означает проекции на другие области мозга. Обратная связь идет справа налево. Каждая из изображенных областей мозга разделена на слои. Слои 2 и 3 рассматриваются вместе, как слой 2/3.

Цветные линии на нашем рисунке обозначают выходные сигналы нейронов различных слоев, то есть пучки их аксонов. Напомним, что многие аксоны почти сразу разделяются на две ветви. Одна из них идет горизонтально внутри своей области, и обычно внутри своего слоя в нем. Вот почему все клетки одного слоя очень тесно связаны между собой. Однако, сами нейроны и все их горизонтальные связи внутри слоев не показаны на нашем рисунке.

На рисунке имеется два пути распространения прямого входа. Прямой путь показан оранжевым цветом, а косвенный путь показан зеленым. Слой 4 является основным адресатом прямого входа сигналов и получает их от обоих указанных путей. Слой 4 посылает свои проекции на слой 3.

Слой 3 при этом является источником для прямого пути распространения входного сигнала. То есть прямой путь ограничивается слоями 3 и 4 неокортекса.

Некоторые входные сигналы сразу минуют слой 4 и идут на слой 3. И как мы уже упоминали ранее, слой 4 практически исчезает в областях коры далеких от восприятия сенсорной информации. Для них прямой путь для входных сигналов просто идет из 3-го слоя в 3-ий слой следующей зоны коры.

Второй путь распространения входных сигналов (показанный зеленым цветом) начинается на слое 5. Клетки слоя 3 соединяются с клетками уровня 5 по дороге в следующий по иерархии регион. После выхода из коры мозга аксоны слоя 5 опять разделяются. Одна их ветвь уходит в субкортикальные структуры мозга, которые участвуют генерации моторного поведения. Полагают, что эти аксоны являются командными для моторных действий (показаны на рисунке как стрелка направленная вниз). Вторая ветвь уходит в другую часть мозга, называемую таламус, которая работает как пропускной пункт, который либо передает информацию в следующий регион, либо блокирует ее.

И, наконец, основной путь обратной связи, показанный желтым цветом, начинается в слое 6 и приходит в слой 1. Нейроны из слоев 2,3 и 5 соединяются со слоем 1 с помощью своих апикальных дендритов (не показаны на рисунке). Слой номер 6 получает входные сигналы из слоя 5.

Наше описание является очень кратким изложением того, что известно на текущий момент о связях между слоями неокортекса. Однако, его достаточно для понимания нашей гипотезы, почему наблюдается несколько слоев в коре мозга, если все они работают с последовательностями событий.