- PVSM.RU - https://www.pvsm.ru -
Ходишь с черным ящиком внутри черепной коробки, и этот ящик понимает, что он сам себе дает такое описание. Это же очень любопытно. Если бы мне дали железку с такими возможностями, я бы все свободное время убил на то, чтобы понять, как она работает. Собственно, я и убиваю. Объект исследования всегда при мне — очень удобно. Жаль только, внутри покопаться нельзя.
Можно ли, основываясь на информации из нейробиологии, построить модель
А что гадать? Давайте просто попробуем.
DISCLAIMER:
Здесь не будет полного объяснения того, как работает
Можно провести аналогию с формулой трения [2] в физике. Она получена эмпирически, и не является совсем точной. Но она достаточно точна, чтобы делать оценки и использовать ее в рассчетах.
Все ссылки далее — для углубленного изучения. Они не понадобятся для прочтения статьи. И почти все — на английском. Рунет беден на актуальную информацию по интересующим нас вопросам.
Давайте пока отложим модели памяти из психологии. Все описания вроде: «кратковременная — долговременная» [3], «Working Memory» [4], «теория уровней обработки» [5], «магическое число 7+-2» [6] сейчас нас только запутают. Пытаться с их помощью понять
Мы пойдем снизу и начнем путь с нейронов.
from: wiki [7]
Существует много типов нейронов. Они отличаются по количеству дендритов, используемыми нейротрансмиттерами [8], и кучей других параметров [9], по которым их можно классифицировать. Мы не будем уходить в дебри имплементации. Давайте займемся основным — передачей сигналов.
Если очень грубо описывать процесс, то он выглядит так:
1. Есть заряженный нейрон, содержащий ионы. Когда его заряд перешел порог активации (мы накопили очень много заряженных частиц), ионы начинают двигаться по аксону [10].
from: wiki [11]
2. Дойдя до конца аксона ионы попадают в синапс [12]. В синапсе хранятся нейротрансмиттеры, и ионы выпускают их на свободу.
from: wiki [13]
3. Внизу находится другой нейрон, у которого есть рецепторы [14]. Они принимают выпущенные нейротрансмиттеры и открывают каналы для зарядки ионами следующего нейрона. Короче, нейротрансмиттер — это ключ. Попав в соответствующий замок-рецептор он открывает нейрон для зарядки.
Самые интересные и мощные штуки — структурные аналоги, которые умеют активировать соответствующий рецептор. В отличие от естественных собратьев, они не собираются покидать его быстро, и вызывают «короткое замыкание». Нейрон, в который попало такое вещество активируется даже при слабом воздействии на него.
Антидепрессанты — влияют на обратный захват нейромедиаторов. Например, СИОЗС — Селективный Ингибитор(Подавитель) Обратного Захвата Серотонина. Т.Е. они не втыкаются в рецептор напрямую, а делают так, что естественный нейромедиатор дольше уходит из области между синапсом и дендритом. Поэтому интересных ощущений от них меньше.
А различные вещи вызывающие тормоза — блокируют рецепторы, не давая их активировать, или уводят естественные нейромедиаторы из синаптической области.
И да, не играйтесь с серотонином! Серотониновый синдром [15] — очень опасная штука.
Один нейрон может получать сигналы от нескольких, через дендриты [16]. А один аксон может быть связан с несколькими нейронами.
А теперь давайте все это сожмем:
Или, в терминах кружков и стрелочек:
Это все очень познавательно, но, где здесь данные? Как хранить информацию в нейронах, как читать и как записывать?
Для хранения и записи существует механизм, называемый синаптической пластичностью [17].
На пальцах его можно объяснить так: связи между нейронами имеют разную «силу». Чем сильнее связь, тем сильнее заряжается нейрон-ресивер при ее активации.
А теперь момент, который может быть немного сложен для понимания. Сила связей — это и есть наши данные. Вы видите этот текст — это активация нейронов в вашем
Иными словами, если найти в зрительной коре
Добро пожаловать в реальный мир, Нео. Ложка существует, фоторецепторы существуют, нейроны существуют, и все попытки развидеть что-то мысленным усилием обречены на провал. Хотя, нет — глаза можно закрыть.
Какие конкретно участки
Дополним нашу картинку:
Информация в
Чтение этой информации осуществляется с помощью активации нейронов. То, как будет выглядеть «узор активации» — зависит от связей и их силы.
Любой человек, занимавшийся дискретной математикой, узнает в этой картинке взвешенный [19] орграф [20].
Ладно, а как изменить силу связей и записать данные?
Есть такая вещь, называется теория Хебба [21], или правило Хебба:
Нейроны которые вместе включаются — вместе соединяются. (Neurons that fire together — wire together).
На нижнем уровне это обеспечивается механизмом E-LTP [22] (Early Long-Term Potentiation или LTP1).
Переформулировать можно так:
Если мы активировали один нейрон и за ним активировался следующий — связь станет сильнее.
За счет того, что мы можем активировать нейроны
Но все не так просто. Проблема в том, что мы склонны что-то забывать. А это значит, что связи не только усиливаются, но и ослабевают. И при этом деградация связей происходит неравномерно — какие-то из них истончаются быстрее, другие — держатся очень долго. Как иначе объяснить то, что я не помню экзамен по химии в 11 классе, но помню свой день рождения в этот же период?
Можно придумать хитрую систему из замкнутых контуров активаций, и получить постоянно поддерживающуюся связь. Но у реального
Вместо того, чтобы заниматься поддержанием связей через постоянную активацию,
Ладно, с «просто» я переборщил. Есть исследования говорящие в пользу того, что процесс запускается с помощью синтеза специальных белков [24]. Есть другие исследования, которые утверждают, что подавление синтеза белков не влияет на L-LTP. [25] Почитав об этом, я сделал вывод, что в гипотезе о фиксации состояния на долгий период — никто не сомневается. Но в деталях процесса разобраться не смог.
К счастью, в нашем простом мире из стрелочек и кружочков этих деталей нет. Пока мы просто запомним, что связи умеют сохранять состояние и не ослабевать со временем.
Давайте подведем промежуточные итоги нашей короткой экскурсии в мир нейробиологии:
На эту часть исследования ушло 4 месяца. Я читал статьи и прорывался через десятки непонятных мне терминов, сворачивал не в те области и натыкался на устаревшую информацию по моему вопросу.
Мы получили модель процессов, происходящих в
Первое на что я обратил внимание — у нас есть понятие объекта. Или целого. Ну, в общем все то, что можно посчитать натуральными числами: столы, стулья, дома, деревья, листья, мозги…
Но почему
И я подумал — а что если существование объектного восприятия мира объясняется самой структурой нашей нейросети? Что если «объект» — это слово, которое описывает активацию связной области? Это объясняет почему мы воспринимаем стул или стол, как целое — они имеют один контур, выделяющийся на общем фоне. Возможно это вызывает одновременную активацию целой подсети в зрительной коре?
Точно так же можно распознавать слова и буквы. Если очень упрощать, то на нашей картинке это будет выглядеть так:
Я сформулировал гипотезу: В
Первое следствие, которое можно получить — если у нас есть сильно связная подсеть, то она активируется даже при неполной мозг [1] не сможет его восстановить. Здесь мне попалась пара интересных статей про оптические иллюзии и сбои в обработке информации зрением. Вот одна из них. [29] Я так же провел кучу времени, заставляя моих друзей и коллег заполнять опросники, с пропущенными буквами. Слова с пропусками я разбил на 3 категории:
Например, коллегам программистам я давал опросник, в который входили повседневные слова, вроде «столов» и «стульев», слова из IT домена, вроде "паттернов [30]" и "хештаблиц [31]", и слова из области биологии и генетики, вроде "полиаденилирования [32]" или "аденозинмонофосфата [33]".
Выяснилось, что люди успешно заполняют пробелы в знакомых словах и не могут этого сделать с незнакомыми. Это хорошо согласовывалось с прочитанным в других источниках и с моей гипотезой.
Для слуха это тоже работало. Люди отлично распознавали знакомую им речь, даже при плохом сигнале, но не справлялись, если встречали малознакомый шаблон.
Потом я заметил, что иногда люди говорят странные вещи, которые я проверить не могу. Вернее, я их проверяю, но они не работают всегда. И когда они не работали, люди объясняли, что я недостаточно в них верил. Но мячик то всегда падает примерно одинаково! И я не прилагаю усилий, чтобы поверить в гравитацию. Если бы мячик в половине случаев улетал вверх, потому что я недостаточно верю в него — это было бы чертовски странно.
Даже умные и авторитетные люди допускали такие ошибки. Поэтому, мне показалось разумным, что любую информацию которую я могу легко проверить — надо проверять самостоятельно. Если у меня нет возможности провести эксперимент, то я пытаюсь найти результаты других экспериментов и читаю как они проводились. Если я не нахожу странных ошибок, и результаты согласовываются с другими частями «картины мира» — я проверяю теорию, которая построена на его результатах. На формальные ошибки, магически взявшиеся термины и числа и прочие вещи такого рода. Чем больше согласующейся информации — тем лучше.
Мне кажется, что разумнее выглядеть в глазах других людей неучем, задающим «очевидные вопросы» и проверяющим «очевидные вещи», чем ничего не проверять. Иначе потом может оказаться, что все это время ты не выглядел идиотом, зато вел себя как идиот, да еще и с негативными последствиями [34] для себя. И свои выводы — тоже надо перепроверять. С особой тщательностью. [35]
Я тестировал свое предположение 3 месяца, и оно работало на удивление хорошо.
Подаешь на вход сильно-связный шаблон — люди говорят, что он вызывает чувство целого, определяют его как 1 объект. Ломаешь порядок, пытаясь создать другой узор активации — целое разбивается на части и становится несколькими объектами.
Например: «Поля», «Теория», «Единая» / «Единая», «Теория», «Поля» (7 минут пытался найти пример на русском. Кто придумал синхронизировать восприятие слов через их форму? С английским все проще: Special Relativity/Relativity Special, Einstein Field Equations/Field Equations Einstein)
Так я пришел к Гипотезе 1:
В
Иными словами, я считаю что возможность различать объекты обеспечивается связностью и временной задержкой активации.
P.S.
Оговорюсь, что скорее всего есть ограничение на размер подсети. Сколько не учи стих, одним объектом весь его текст не станет, это будет последовательная активация по цепочке.
Плюсы:
Минусы:
Непонятно, как именно появляется «чувство цельности». Откуда приходит сообщение в часть
Критерии фальсификации:
Эта гипотеза будет выкинута на помойку, если:
Falsification bounty programm:
Гипотеза участвует в программе поощрения критического
Дополнительное описание под спойлером ниже:
Пример хорошего опровержения:
Из описанного механизма объединения нейронов в подсети следует, что…, тогда мы должны наблюдать ..., но это противоречит тому, что мы видим в реальности.
Пример плохого:
«Ты что, самый умный?» — без комментариев.
«А вот я смотрел видео одного психолога, и он сказал...» — аналогично, если он не сказал что-то подходящее под шаблон хорошего опровержения.
«И где в этой гипотезе объяснение рефлексов?» — рефлекс срабатывает до того, как сигнал достигнет
«А где же эмоции?» — В амигдале. Мы еще поговорим об этом. Сегодня про память.
«А я вот знаю человека, который говорит, что видит на картинке с квадратом 4 объекта»:
1 — говорит, не значит, что не воспринимает как целое.
2 — если человек умеет считать, то он точно умеет группировать объекты. То что у него другой способ группировки говорит лишь о том, что у него очень интересно устроена схема связей.
3 — Вообще это один из признаков расстройства. Интересные личности, например с манией, имеют такую особенность, как восприятие по-часть-Я-ммм… За счет этого, они находят скрытый смысл или отсылки, которые у «нормального» чело-века фильтр-уют-с-Я.
4 — Нет, если вы иногда играетесь с тем, что разбиваете слова на компоненты — это не проблема. Проблема, это когда вы начинаете использовать смысл своего разбиения как основной, и отнюдь не в целях повышения выразительности.
«Сильно-связные подсети нейронов» я буду называть просто «объектами». Мне лень писать 3 слова. Все психологические теории памяти оперировали именно этим понятием, да и в обиходе оно имеет смысл «то, что можно выделить как целое».
Как вы понимаете, объекты связываются с другими объектами. Если в результате получилась подсеть, которая активируется моментально, мы будем считать, что у нас образовался новый объект. Если связь недостаточна сильна или подобъектов слишком много для моментальной активации — я буду называть такую конфигурацию «моделью».
Всю совокупность объектов и связей между ними я предлагаю назвать Графом Знаний (Knowledge Graph) и обозначить его на КДПВ.
Мы посмотрели на то, как устроены нейроны, и составили их математическую модель (да, да стрелочки и кружочки — это теория графов). Слегка коснулись того, как работают в
На основе нашей модели мы предсказали существование подсетей нейронов с сильными связями.
С помощью этого предположения мы попробовали объяснить некоторые эффекты, наблюдаемые нами: оптические иллюзии, додумывание и угадывание объектов на основе неполной информации, существование ощущения «одного объекта». Как ни странно — получилось. Тот же механизм мы смогли использовать и для составления более сложных структур — моделей и комплексных объектов. И это тоже работает.
Мне кажется, это неплохой промежуточный результат, но пока у нас больше вопросов, чем ответов:
О них мы поговорим в следующих статьях.
P.S.
Если у вас возникли вопросы по какой-либо части — я могу изложить что-то более детально в комментариях или написать уточняющую статью. Эта и так тянет на лонгрид, если излагать еще подробнее — получим целую книгу. Не уверен, что это соответствует формату Хабра.
Если у вас есть пожелания по стилю изложения — буду рад услышать их.
License: CC BY-NC-ND 4.0 [38]
Автор: LonelyDeveloper97
Источник [39]
Сайт-источник PVSM.RU: https://www.pvsm.ru
Путь до страницы источника: https://www.pvsm.ru/matematika/349223
Ссылки в тексте:
[1] Мозг: http://www.braintools.ru
[2] трения: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%B8%D0%BB%D0%B0_%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F
[3] «кратковременная — долговременная»: https://en.wikipedia.org/wiki/Atkinson%E2%80%93Shiffrin_memory_model
[4] «Working Memory»: https://en.wikipedia.org/wiki/Working_memory
[5] «теория уровней обработки»: https://en.wikipedia.org/wiki/Levels_of_Processing_model
[6] «магическое число 7+-2»: https://en.wikipedia.org/wiki/The_Magical_Number_Seven,_Plus_or_Minus_Two
[7] wiki: https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/10/Blausen_0657_MultipolarNeuron.png/1920px-Blausen_0657_MultipolarNeuron.png
[8] нейротрансмиттерами: https://en.wikipedia.org/wiki/Neurotransmitter
[9] параметров: https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_distinct_cell_types_in_the_adult_human_body#Nervous_system
[10] аксону: https://en.wikipedia.org/wiki/Axon
[11] wiki: https://en.wikipedia.org/wiki/File:Action_Potential.gif
[12] синапс: https://en.wikipedia.org/wiki/Synapse
[13] wiki: https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/3/30/SynapseSchematic_en.svg/1920px-SynapseSchematic_en.svg.png
[14] рецепторы: https://en.wikipedia.org/wiki/Neurotransmitter_receptor
[15] Серотониновый синдром: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%82%D0%BE%D0%BD%D0%B8%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B9_%D1%81%D0%B8%D0%BD%D0%B4%D1%80%D0%BE%D0%BC
[16] дендриты: https://en.wikipedia.org/wiki/Dendrite
[17] синаптической пластичностью: https://en.wikipedia.org/wiki/Synaptic_plasticity
[18] врубить ток: https://en.wikipedia.org/wiki/Electrical_brain_stimulation
[19] взвешенный: https://en.wikipedia.org/wiki/Glossary_of_graph_theory_terms#weighted_graph
[20] орграф: https://en.wikipedia.org/wiki/Directed_graph
[21] теория Хебба: https://en.wikipedia.org/wiki/Hebbian_theory
[22] E-LTP: https://en.wikipedia.org/wiki/Early_long-term_potentiation
[23] Late Long-Term Potentiation: https://en.wikipedia.org/wiki/Long-term_potentiation#Late_phase
[24] синтеза специальных белков: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/000689938890008X?via%3Dihub
[25] не влияет на L-LTP.: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3394721/
[26] ru: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%90%D1%85%D0%B8%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D1%81_%D0%B8_%D1%87%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%BF%D0%B0%D1%85%D0%B0
[27] ru: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%B2%D0%B0%D0%B4%D1%80%D0%B0%D1%82%D1%83%D1%80%D0%B0_%D0%BA%D1%80%D1%83%D0%B3%D0%B0
[28] ru: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A2%D1%80%D0%B0%D0%BD%D1%81%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D1%87%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%BE
[29] Вот одна из них.: https://habr.com/ru/post/370541/
[30] паттернов: https://en.wikipedia.org/wiki/Software_design_pattern
[31] хештаблиц: https://en.wikipedia.org/wiki/Hash_table
[32] полиаденилирования: https://en.wikipedia.org/wiki/Polyadenylation
[33] аденозинмонофосфата: https://en.wikipedia.org/wiki/Adenosine_monophosphate
[34] негативными последствиями: https://en.wikipedia.org/wiki/Evidence-based_medicine
[35] С особой тщательностью.: https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_cognitive_biases
[36] принципами гештальта в UX-дизайне: https://habr.com/ru/company/cloud4y/blog/347444/
[37] SRP: https://en.wikipedia.org/wiki/Single_responsibility_principle
[38] CC BY-NC-ND 4.0: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/legalcode
[39] Источник: https://habr.com/ru/post/491460/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=491460
Нажмите здесь для печати.