Korteksiniz 17 Milyar Bilgisayar İçeriyor - Sinir ağlarının sinir ağları

[™ Admin]

Korteksiniz 17 Milyar Bilgisayar İçeriyor - Sinir ağlarının sinir ağları

Beyinler dış dünyadan girdi alır, nöronları bu girdiye bir şeyler yapar ve bir çıktı oluşturur. Bu çıktı bir düşünce olabilir (akşam yemeği için köri istiyoruz); bir eylem olabilir (köri yap); ruh halinde bir değişiklik olabilir (yay köri!). Çıktık ne olursa olsun, "bir şey", bazı girdi biçimlerinin (bir menü) çıktı haline dönüşmesidir ("tavuk dansak, lütfen"). Ve bir beyni girdileri çıktılara dönüştüren bir cihaz olarak düşünürsek, acımasız bir şekilde, bilgisayar tercihi benzetmemiz olur.

Bazıları için bu benzetme sadece yararlı bir retorik araçtır; Diğerleri için ciddi bir fikirdir. Ancak beyin bir bilgisayar değildir. Her nöron bir bilgisayardır. Korteksiniz 17 milyar bilgisayar içeriyor.

Tamam. Neden? Şuna bak:

Fotoğraf: Piramidal bir hücre - iki boyuta soktu. Ortadaki siyah lekeler, nöronun cesedidir; Tellerin geri kalan kısmı onun dendritleri.

Bu, piramit hücrenin, korteksinizin çoğunu oluşturan nöronun resmi. Ortadaki lekeler nöronun cesedidir; yukarıdan ve aşağıya doğru uzayan ve gerilen teller, yakın ve uzaktaki diğer nöronlardan girdileri toplayan büküm kabloları olan dendritlerdir. Bu girdiler, bazıları vücuda yakın, bazıları ise ipuçları üzerinde olmak üzere, dendritlerin her yanına düşer. Nereye düştükleri önemli.

Fakat bunu düşünmezsiniz. Nöronların nasıl çalıştığı hakkında konuşurken, genelde toplama-giriş-ve-tükürme-çıkış-başak fikri buluyoruz. Bu düşünceyle, dendritler sadece girdi toplamak için bir araçtır. Her girişin tek başına etkinleştirilmesi, nöronun geriliminde küçük bir değişiklik yapar. Dendritlerin her yerinden gelen bu küçük değişiklikleri yeterince özetleyelim ve nöron, vücudundan, aksonunun altına, diğer nöronlara bir girdi olmak için bir sıçrayış yayacak.

Fotoğraf: Bir nöronun toplamı ve tükenmesi spike modeli. Yeterli girdi aynı zamanda - bir eşiği geçmek için yeterince (gri daire) ulaşırsa, nöron bir miktar yükselir.

Nöronları düşünmek için kullanışlı bir zihinsel model. Tüm yapay sinir ağlarının temelini oluşturur. Yanlış.

Bu dendritler sadece bir parça tel değil: aynı zamanda sivri uçları yapmak için kendi aparatlarına da sahiptirler. Aynı küçük bit dendritinde yeterli sayıda giriş etkinleştirildiğinde, eşzamanlı girişlerin toplamı, tek başına hareket eden her girişin toplamından daha büyük olur:

Fotoğraf: İki renkli lekeler, tek bitlik dendrite iki giriştir. Tek başına etkinleştirildiğinde, her biri gösterilen yanıtları oluşturur; burada gri ok, o girdinin etkinleştirilmesini gösterir (burada yanıt "voltajda değişiklik" anlamına gelir). Birlikte etkinleştirildiğinde, yanıt bireysel yanıtların toplamından (kesikli çizgi) daha büyüktür (kesintisiz çizgi).

Biraz dendrit aktif girişlerin sayısı ve yanıt boyutu arasındaki ilişki şu şekilde görünüyor:

Fotoğraf: Aktif girdilerin sayısını arttırmak için bir dendritin tek bir kolundaki yanıtın boyutu. Yerel "sivri" neredeyse hiç yanıt büyük bir tepki için atlama olduğunu.

Yerel toparlanma var: Birkaç girdiye neredeyse hiç tepki vermeden ani sıçrama, sadece bir girdiyle büyük tepki. Biraz dendrit "supralineer" dir: bir dendrit içinde, 2 + 2 = 6.

Yıllarca dendritin bu bitki büyümelerini biliyoruz. Beyindeki dilimler içerisinde nöronlarda meydana gelen bu sivri uçları gördük. Anestezi altındaki hayvanlarda pençelerini bilen beyinlerimizde gördük (evet, bilinçsiz beyinler hâlâ bir şeyler hissediyorlar, sadece kimseye söylemek zahmet etmiyorlar). Son zamanlarda onları hareket ettiren hayvanlardaki nöronların dendritlerinde gördük (evet, Moore ve arkadaşlar aktiviteyi, hareket halindeki bir farenin beyinden birkaç mikrometrede bir şey olarak kaydetti, ha?). Bir piramidal nöronun dendritleri "sivri uçlar" oluşturabilir.

Öyleyse varoluyor: ama neden bu yerel tepe beyne bir beyin olarak beyin hakkında düşünme biçimimizi değiştiriyor? Çünkü piramidal bir nöronun dendritleri birçok ayrı dal içerir. Ve her biri özetleri toplar ve tükürür. Bu da, bir dendritin her dalının, doğrusal olmayan bir çıkış cihazı gibi davrandığı anlamına gelir; bu dal, kabaca aynı zamanda yeterli girdi elde ederse, bir yerel sıçramayı toplar ve çıktılar:

Fotoğraf: Deja vu. Tek bir dendritik dal, girişleri toplamak ve aynı anda etkin olan yeterli giriş varsa bir çıkış vermek için küçük bir cihaz görevi görür. Ve girdiden çıktıya dönüşüm (gri daire) sadece yukarıda gördüğümüz, girdi sayısından tepki boyutunu veren grafiktir.

Bekleyin. Bu bir nöron modelimiz değil miydi? Evet öyleydi. Şimdi, dendritin her küçük dalını küçük "nöron" aygıtlarımızdan biriyle değiştirirsek, piramidal bir nöron şu şekilde görünür:

Fotoğraf: Sol: Tek bir nöron birçok dendritik dallara (vücudunun üstünde ve altında) sahiptir. Doğru: Bu nedenle, hepsi bir araya toplanan nöronun gövdesine (gri kutu) çıktı olarak doğrusal olmayan toplama cihazlarının (sarı kutular ve doğrusal olmayan çıktılar) bir toplamıdır. Tanıdık görünmek?

Evet, her piramidal nöron iki katmanlı bir sinir ağıdır. Tek başlarına.

Poirazi ve Mel'in 2003'te yaptığı güzel çalışmalar bunu açıkça gösterdi. Tek bir nöronun karmaşık bir bilgisayar modeli inşa ettiler, her bir az miktardaki dendriti simgeledi, içindeki ani yükselmeler ve vücuda nasıl süpürdüler. Daha sonra doğrudan nöronun çıktısını iki katmanlı sinir ağı çıktısıyla karşılaştırdılar: aynıydı.

Bu yerel çarpmaların olağanüstü sonuçları, her bir nöronun bir bilgisayar olmasıdır. Nöron, tek başına, doğrusal olmayan fonksiyonlar denilen çok çeşitli hesaplayabilir. Sadece özetleyen ve sivri uçlu bir nöronun şimdiye kadar hesaplayamayacağı işlevler. Örneğin, dört girdi (Mavi, Deniz, Sarı ve Güneş) ve doğrusal olmayan küçük aygıtlar gibi davranan iki dalla, "özellik bağlama" işlevini hesaplamak için bir piramidal nöron ayarlayabiliriz: yanıtlamasını isteyebiliriz Mavi ve Deniz'e birlikte veya Sarı ve Güneş'e birlikte cevap verin, aksine cevap vermeyin - hatta Mavi ve Güneş birlikte, Sarı ve Deniz birlikte değil. Tabii ki, nöronlar dörtten fazla girdi alırlar ve ikiden fazla şubeye sahiptirler; dolayısıyla, hesaplayabilecekleri mantıksal işlevlerin aralığı astronomiktir.

Daha yakın zamanlarda, Romain Caze ve arkadaşlar (Ben o arkadaşlardan biriydim), tek bir nöronun, yerel, dendritik bir başak oluşturamasa bile şaşırtıcı bir dizi fonksiyonu hesaplayabileceğini gösterdi. Çünkü dendritler doğal olarak doğrusal değildir: normal hallerinde, girdileri, bireysel değerlerin toplamından daha az toplamlarlar. Bunlar alt doğrusal. Onlar için 2 + 2 = 3.5. Ve alt doğrusal toplamı ile birçok dendritik dalları olan nöron, iki katmanlı sinir ağı gibi hareket etmesini sağlar. İki katmanlı sinir ağı, doğrusal olmayan dendritler ile nöronlar tarafından hesaplanan doğrusal olmayan fonksiyonların farklı bir setini hesaplayabilir. Ve beynin hemen hemen her nöronunun dendritleri vardır. Dolayısıyla neredeyse tüm nöronlar ilke olarak iki katmanlı bir sinir ağı olabilir.

Yerel artışın diğer şaşırtıcı etkisi, nöronların bize dünya ya da diğer nöronlara kıyasla çok daha fazla cehennemi bildikleridir.

Kısa bir süre önce basit bir soru sordum: Beyin bilgileri nasıl bölümlere ayırıyor? Beyindeki nöronlar arasındaki kablolara baktığımızda, herhangi bir nörondan diğerine giden yolu izleyebiliriz. Öyleyse, beynin bir bölümünde (örneğin, köri kokusu) beyindeki diğer tüm bölgelerde (görsel korteks gibi) görünen bilgiler görünmüyor?

Buna iki karşıt yanıt var. İlki, bazı durumlarda, beyin bölümlenmemiştir: bilgi, yerle ilgili beyin bölgelerindeki ses gibi garip yerlerde ortaya çıkar. Ama diğer cevap ise: beyin bölümlere ayrılmış - dendritler tarafından.

Daha önce gördüğümüz gibi, yerel çarpma doğrusal olmayan bir olay: girişlerinin toplamından daha büyük. Ve nöronun vücudu temelde yerel bir başak değil bir şey algılayamıyor. Bunun anlamı, bireysel girdilerinin çoğunu yoksayar demektir: Beyni geri kalanına tükenmesi biti nöronun aldığı bilgilerin çoğundan izole edilmiştir. Nöron sadece zamanların ve uzayın (aynı dendritin üzerinde) bir sürü giriş aktif olduğunda cevap verir.

Eğer bu doğruysa, o zaman dendritlerin, nöronun cevap vermediği şeylere cevap verdiğini görmeliyiz. Tam olarak bunu görüyoruz. Görsel kortekste, birçok nöronun yalnızca belirli bir açıda hareket eden dünyadaki şeylere tepki verdiğini biliyoruz (çoğu gibi, ancak hepimiz tarafından tercih edilen bir yönelim var). Bazı nöronlar şeylere 60 derecelik ateş açarlar; bazıları 90 derece; bazıları 120 derece. Fakat onların dendritlerinin tepki verdiklerini kaydettiğimizde, her açıya tepki görüyoruz. Dendritler, dünyadaki nesnelerin nöronun vücudundan daha nasıl düzenlendiği hakkında çok daha fazla şey biliyorlar.

Ayrıca dünyadaki daha da cehenneme bakıyorlar. Görsel korteksteki nöronlar, dünyadaki belirli bir konumdaki şeylere yalnızca karşılık verir; bir nöron, görüşünüzün sol üst tarafındaki şeylere yanıt verebilir; diğeri sağ alttaki şeylere. Son zamanlarda Sonia Hofer ve ekibinin gösterdiğine göre, nöronlardan gelen yükselmeler yalnızca belli bir konumda görünen cisimlere yanıt olarak gerçekleşirken, dendritleri dünyadaki birçok farklı pozisyona, genellikle nöronun belirgin tercih edilen konumundan uzakta tepki gösterdi. Dolayısıyla nöronlar, aldıkları bilginin yalnızca küçük bir kısmına tepki verirken geri kalanları kendi dendritlerine sıkıştı.

Bütün bunlar neden ilgilidir? Bu, her bir nöronun işlevini, yalnızca bir kaç girdi değişikliğiyle radikal olarak değiştirebileceği anlamına gelir. Birkaç daha zayıflar ve birden dendrit şubesinin tümü sessizleşir: daha önce kedileri görmekten mutluluk duyan nöron, o kedilerin kedileri sevdiği için, kedi işlerken kanlı klavyenizin üzerinde yürürken artık yanıt vermez - ve siz sonuç olarak daha sakin, daha fazla kişi. Birkaç girdi daha da güçleniyor ve aniden bütün bir dal yanıt vermeye başladı: Zeytin tadı için daha önce önem vermeyen bir nöron şimdi olgunlaşmış olgunlaşmış bir zeytinya hoşnut bir şekilde yanıt veriyor - deneyimlerime göre bu nöron yalnızca yirmili yaşların başında çevrimiçi duruma geliyor . Tüm girdiler bir araya getirildiyse, bir nöronun işlevini değiştirmektense, yeni girdilerin dikkat için her girdiyi zahmetle savuşturması gerektiği anlamına gelir; ancak her bir dendritin biti bağımsız olarak hareket ettirirler ve yeni hesaplamalar bir uydurma haline gelir.

Beyin, girdileri özetlemek ve bir başak atmak için bir makine olarak her bir nöronun tedavi edilmesinin ötesinde birçok hesaplama yapabileceği anlamına gelir. Ancak bu, tüm birimler için temel oluşturur.

Yazar: Mark Humphries