WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 16 |

Естественно, эти конкретные примеры не могут служить серьезными моделями то­го, что происходит в мозге на самом де­ле. С их помощью я только старался пока­зать, что описанная выше модель возбужде­ния нейрона по сути логически эквивалент­на конструкции электронного компьютера. Легко видеть, что с помощью компьютера можно воспроизвести любую модель соеди­нения нейронов между собой. В то же время, подробно рассмотренные выше конструк­ции указывают на то, что и, наоборот, си­стемы нейронов могут быть моделями ком­пьютера и, следовательно, могут действо­вать как (универсальная) машина Тьюрин­га. Хотя при обсуждении машин Тьюринга во второй главе мы не использовали поня­тие логических элементов и, в действительности, для построения модели машины Тьюринга в общем случае помимо логических элементов нам понадобилось бы еще многое другое, в этом нет ничего принципиально нового, если только мы допуска­ем возможность аппроксимации используемой в машине Тьюринга бесконечной ленты огромным, но конечным множеством нейронов. А это уже, как кажется, подводит нас к выводу о том, что мозг по своей сути эквивалентен компьютеру! Но прежде, чем делать такие поспешные выводы, нам следует рассмотреть неко­торые различия между деятельностью мозга и работой современных компьютеров, которые могут оказаться достаточно важными. Вопервых, я слишком упростил описание возбуждения нейрона, отнеся его к явлениям типа «все или ничего». Это справедли­во для одиночного импульса, распространяющегося по аксону. На самом деле, ко­гда нейрон возбуждается, он генерирует целую последовательность импульсов, быстро следующих друг за другом. Даже в состоянии покоя нейрон генерирует импульсы, пара возбуждающих импульсов. Я предпола­гаю, что все импульсы хорошо согласованы по времени, и что в случае двойного им­пульса, для определенности, синхронизация осуществляется по первой паре импульсов.) Конструкция элемента «не» (т.е. «~») значительно сложнее. Входной сигнал поступает по аксону, разделяющему­ся на две ветви. Одна из ветвей имеет уве­личенную длину, такую, чтобы сигнал при движении по ней запаздывал ровно на вре­мя, равное промежутку между импульсами в паре. Затем обе ветви снова разделяются, и одно из ответвлений каждой ветви отхо­дит к тормозящему нейрону, причем аксон от ветви с задержкой предварительно разде­ляется снова, образуя прямую ветвь и ветвь с задержкой. На выходе тормозящего нейро­на не будет ничего при одиночном импульсе на его входе, и двойной импульс (с задержкой), если на его входе также был двой­ной импульс. Аксон тормозящего нейрона разделяется на три ветви, каждая из кото­рых образует тормозящий синапс на око­нечном нейроне. Оставшиеся два ответвле­ния исходного аксона снова разделяются, так что к конечному нейрону подходят уже четыре терминали, образующие возбуждаю­щие синапсы. При желании читатель мо­жет проверить, что выходной сигнал этогоно с гораздо меньшей частотой. Именно многократное увеличение частоты импуль­сов характеризует переход нейрона в возбу­жденное состояние. Кроме того, есть еще и вероятностный аспект срабатывания ней­рона. Один и тот же стимул может приводит к различным результатам. Более того, в моз­ге нет точной синхронизации с помощью постоянной тактовой частоты, которая не­обходима для работы современных компью­теров. Кроме того, следует отметить, что максимальная частота срабатывания ней­рона, составляющая около 1000 импуль­сов в секунду, гораздо меньше, чем у со­временных электронных устройств, у ко­торых она более чем в 1 млн. раз выше. К тому же, по сравнению с очень высокой точностью соединений в электронном ком­пьютере, действительные соединения меж­ду нейронами кажутся в большой степени случайными и избыточными — правда, се­годня мы знаем, что в мозге (при рожде­нии) эти соединения установлены с гораздо большей точностью, чем считалось полвека назад.

Может показаться, что большая часть из сказанного выше характеризует мозг с не­выгодной стороны по сравнению с компью­тером. Но есть и другие факторы, говоря­щие в пользу мозга. У логических элементов может быть лишь очень ограниченное ко­личество входов и выходов (скажем, тричетыре, не больше), тогда как нейроны мо­гут иметь гигантское число синапсов. (Пре­дельным случаем можно считать нейроны мозжечка, известные как клетки Пуркинье, у которых количество возбуждающих сина­псов достигает 80 000.) Помимо этого, общее число нейронов в мозге также превыша­ет максимальное количество транзисторов, входящих в состав самой большой в мире вычислительной машины — примерно 1011 в мозге и «всего лишь» 109 у компьютера. Однако последнее число в будущем, скорее всего, возрастет. Более того, большое чи­сло клеток мозга в значительной степени обусловлено огромным количеством мелких клетокзерен в мозжечке, которых насчиты­вается около тридцати миллиардов (3 х 10'°). Если считать, что осознанным восприятием, в отличие от современных компьютеров, мы обладаем просто благодаря большому числу нейронов, то нам придется найти какоето дополнительное объяснение тому, что деятельность мозжечка полностью бес­сознательна и в то же время сознание мо­жет быть связано с головным мозгом, в ко­тором нейронов всего в два раза больше (около 7 х 10'°) при значительно меньшей плотности.

Пластичность мозга Между деятельностью мозга и работой компьютера существуют и другие различия, на мой взгляд даже более важные, чем до сих пор упоминавшиеся, и связанные с явлени­ем, которое называется пластичностью моз­га. В действительности, неправомерно рас­сматривать мозг как фиксированную сово­купность связанных друг с другом нейронов. Взаимосвязи нейронов на самом деле не по­стоянны, как это было бы в рассмотренной выше компьютерной модели, но все время меняются. Это не значит, что изменяются положения аксонов или дендритов. Многие из их сложных взаимосвязей в общих чертах формируются еще при рождении. Я имею в виду синаптические контакты, которые в действительности и обеспечивают связь между нейронами. На дендритах они часто формируются на небольших выростах, называемых шипиками, к которым подходят терминали других нейронов. Здесь «контакт» означает не соприкосновение, а узкий зазор (синаптическую щель) заданной ширины — около одной сорокатысячной доли миллиметра. При опреде­ленных условиях шипики дендритов могут исчезать, тем самым нарушая контакт, или вырастать (могут образовываться и новые) и формировать новую связь. Таким обра­зом, если мы представим себе, что совокуп­ность соединенных друг с другом нейронов в мозгу действительно образует компьютер, то это компьютер, способный непрерывно изменяться! Согласно одной из ведущих теорий дол­говременная память обусловлена именно та­кими изменениями синаптических контак­тов. Именно они обеспечивают возможность сохранения необходимой информации. Если это так, то пластичность предстает перед нами уже не просто как несущественное усложнение деятельности мозга, но как ее важнейшее свойство.

Каков механизм этих непрекращаю­щихся изменений? Как быстро они могут происходить? Однозначный ответ на второй вопросов вряд ли существует, хотя предста­вители по крайней мере одной из научных школ утверждают, что такие изменения мо­гут происходить за несколько секунд. Этого можно было ожидать, если такие изменения ответственны за долговременное запомина­ние, поскольку оно происходит за харак­терное время около одной секунды (Кандел [1976]). Это имело бы для нас весьма существенное значение в дальнейшем. Я вернусь к этому важному вопросу в следующей главе.

А что же можно сказать о механизмах пластичности мозга? Согласно ориги­нальной теории, предложенной в 1954 году Дональдом Хеббом, существуют опреде­ленные синапсы (впоследствии получившие название «синапсов Хебба»), обладающие тем свойством, что связь между нейронами А и В, обусловленная синапсом Хебба, усиливается каждый раз, когда за возбуждением А следует возбуждение В, и ослабляет­ся, если В не возбуждается. Изменение эффективности связи между нейронами не за­висит от степени участия самого синапса Хебба в возбуждении нейрона В. Это делает возможной некоторую форму «обучения». На основе этой теории был предложен целый ряд математических моделей обучения и решения задач. Они получили название нейронных сетей. Повидимому, нейронные сети действительно способны к какомуто элементарному обучению, но им пока еще далеко до реальных моделей мозга. В лю­бом случае, механизмы, управляющие изме­нениями синаптических контактов, скорее всего более сложны, чем рассмотренные вы­ше. Очевидно, что необходимы дальнейшие исследования.

С пластичностью связан и другой ас­пект выделения нейромедиаторов терминалями. Иногда нейромедиаторы выделяются вовсе не в синаптические щели, а в окружа­ющую межклеточную жидкость, возможно, для воздействия на другие, расположенные на большом удалении нейроны. Повидимо­му, многие нейрохимические вещества вы­деляются подобным образом. Существуют различные теории памяти, в которых ис­пользуются разнообразные сочетания таких веществ, участвующих в процессе запоми­нания. Конечно, состояние мозга зависит от наличия в нем химических соединений (например, гормонов), выделяемых различ­ными его частями. Проблемы нейрохимии в целом весьма сложны, и пока непонят­но, как можно подойти к созданию правдо­подобной и полной компьютерной модели мозга.

Параллельные компьютеры и «единственность» сознания Многие считают, что развитие парал­лельных компьютеров содержит в себе ключ к построению машин, обладающих возмож­ностями человеческого мозга. Далее мы кратко рассмотрим эту популярную сего­дня идею.

Параллельный компьютер, в противо­положность последовательному, может вы­полнять одновременно и независимо друг от друга огромное число отдельных опера­ций, и результаты этих автономных опера­ций время от времени объединяются, давая вклад в общий вычислительный процесс. Толчком к созданию такого типа компьютер­ной архитектуры послужили попытки моде­лирования нервной системы, поскольку, со­гласно современным представлениям, раз­ные части мозга выполняют практически автономные вычислительные функции (на­пример, при обработке визуальной инфор­мации в зрительной коре).

Здесь необходимо сделать два замеча­ния. Вопервых, между параллельным и по­следовательным компьютерами не суще­ствует принципиальной разницы. По сути, оба являются машинами Тьюринга. Отличие может проявляться толь­ко лишь в эффективности, или скорости, вычислений в целом. Для некоторых ти­пов вычислительных процессов параллель­ная организация, действительно, более эф­фективна, но это далеко не всегда так. Вовторых, по крайней мере с моей точки зре­ния, крайне маловероятно, что классичес­кие параллельные вычисления дают ключ к тому, что происходит при сознательном мышлении. Характерным свойством созна­тельной мысли (по крайней мере в нормаль­ном психологическом состоянии и не после операции по разделению полушарий мозга!) является ее «единственность» — в противо­положность множественности выполняемых одновременно и независимо друг от друга операций.

Фразы типа: «Я же не могу думать обо всем сразу?!» можно услышать на каждом шагу. Можно ли вообще думать о несколь­ких вещах одновременно? Вероятно, ктото может удерживать в голове несколько мыслей в одно и то же время, но это, скорее всего, будет похоже на постоянное перескакивание от одной мысли к другой и обратно, нежели на действительно одно­временное, сознательное и независимое их обдумывание. Если бы ктото мог думать о двух вещах совершенно независимо, то это было бы более похоже на обладание двумя раздельными сознаниями, пусть даже и на короткий промежуток времени, тогда как повседневный опыт (по крайней мере нормальных людей) свидетельствует о нали­чии единственного сознания, которое может иметь смутное представление о ряде вещей, но которое сконцентрировано в каждый мо­мент времени только на одной из них.

Конечно, то, что мы подразумеваем здесь под «одной вещью», не совсем яс­но. В следующей главе мы познакомимся с совершенно удивительными примерами «отдельных мыслей», появлявшихся в минуты вдохновения у Пуанкаре и Моцар­та. Но нам вовсе не обязательно забирать­ся так далеко, чтобы понять, что мысль человека в каждый конкретный момент вре­мени может неявно быть очень сложной. Представьте себе, например, процесс об­думывания обеденного меню. Одна такая мысль может включать в себя такое коли­чество разнообразной информации, что ее полное словесное описание было бы очень долгим.

Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 16 |




© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.