Структура и функция: микроскопическое описание

Мы переходим сейчас к уровню нейронов как микроскопическому уровню, на котором в качестве черного ящика рассматривается отдельный нейрон. Мы должны знать, однако, тот факт, что изучение процессов внутри нейрона привлекает огромный интерес в настоящее время. Было выполнено много экспериментов на нейронах зрительной коры, где нейроны размещаются на различных уровнях или в различных зонах. К настоящему времени известный эксперимент Губеля и Весселя [1] выполняется следующим образом: от нейрона зрительной коры анастезированного кота приходит электрический сигнал. Этому коту показывается объект, двигающийся в определенном направлении. Затем можно, например, определить ориентацию чувствительности клеток. При одном направлении объекта никакого ответа клетки нет, при другом ответ появляется. Ответы клетки измеряются по увеличению частоты импульса с увеличением угла наклона, ориентации линии; это увеличение достигает некоторого максимума и затем уменьшается снова. Более недавние исследования Фримана показали, что в обонятельной луковице некоторые группы нейронов могут разряжаться синхронно. В экспериментах Грея, Сингера и их сотрудников [3], а также Экхорна и сотрудников [4], синхронизированное разряжение нейронов было найдено также в зрительной коре кошек. Так, когда объект перемещается и воспринимается различными рецепторами глаз, соответствующие им нейроны зрительной коры могут синхронно посылать разряды, даже если эти нейроны разделены несколькими миллиметрами. Физиологическое значение их эффектов синхронизации, которые появляются только для нескольких импульсов и затем пропадают, не ясно и в настоящее время. Эти эффекты синхронизации могут служить для задания соотношений фонового режима и приоритетной дискриминации или могут играть основную роль в интегративных процессах восприятия, как это представлял, например, Сингер.

Научение и память

С экспериментальной точки зрения локализация научения и памяти не ясна в настоящее время. Согласно известной гипотезе Хебба [5], научение происходит по ходу укрепления или ослабления синапсов. Когда две клетки, соединенные синапсом, одновременно сильно активируются, этот синапс расширяется либо ослабляется. Детализированное изучение процесса научения в смысле обучения или повышения восприимчивости, было выполнено Кэнделом [6] на морских моллюсках арlysiа, у которых можно обнаружить усложненные химические преобразования. Эти процессы могут объяснить кратковременную – или средневременную память, но не долговременую память.

3. Теории: Искусственный Интеллект

Когда появились программируемые компьютеры после работ Зузе, Джон Ван Ньюмана и других и концепция Тьюринга о его универсальной машине Тьюринга стала известной, было соблазнительным сравнить действие мозга с работой компьютера. Этот соблазн стал даже больше, когда стало ясно, что компьютеры могут обрабатывать не только числа, но также и символы. В схемах искусственного интеллекта размышление представлялось как последовательная обработка символов. Примечательно, однако, что в 1943 г. МакКулох и Питс [7] представили мозг как параллельную сеть, показав, что такая сеть может выполнять все логические операции Булевой алгебры. Сеть была составлена из модели нейронов, каждый из которых обладает двумя состояниями, пассивным состоянием и активным состоянием, в течение которого испускается сигнал. Нейроны в модели взаимосвязаны. Если сумма вводов, полученных одним нейроном, остается ниже порога, нейрон остается в покое, в другом случае он испускает сигнал. Простая сеть этого вида была реализована Розенблаттом [8], который назвал ее перцептроном. Позже Гопфиелд [9] показал, что такая сеть может быть реализована через модель спиновых стекол, разработанную в физике твердого тела. Концептуально важно, что через эту аналогию Гопфиелд смог представить концепцию энергетической поверхности в нейронной сети.