Распутывание скрытых систем мозга — Код НЛО | UFO code

Если у вас нет каких-либо серьезных возражений, я хотел бы рассказать вам о кое какой  работе, которую мы только что опубликовали . О, да?

Распутывание скрытых систем мозга

Распутывание скрытых систем мозга

Если у вас нет каких-либо серьезных возражений, я хотел бы рассказать вам о кое какой  работе, которую мы только что опубликовали . О, да? Хорошо, прочитайте это вместо этого: это, как утверждается, академик, с трудом неспособный выиграть спор с собой.

Вы все еще здесь? Тогда позвольте мне сказать вам, почему нейронаука живет надеждой: нам не нужно понимать каждый нейрон, чтобы понять мозг.

Это большое дело. Мозги содержат миллионы или миллиарды нейронов. Если мы должны понять их всех, чтобы понять, что делает мозг, мы безнадежно потеряны, обречены мельком увидеть, но незначительную долю того, что происходит. Мы будем пытаться понять сложности футбольного матча, наблюдая за кадром только одного из игроков за 90 минут (странно, есть целый фильмот всего этого, в главной роли любимого француза Меркурия, склонного к впечатляющим спадам в финале Кубка мира). Игрок бегает без видимых причин, жестоко жестикулируя руками. Иногда мяч появляется в кадре. Иногда другой игрок бежит в рамку, только чтобы упасть на их вытянутую ногу. Из этого мы попытаемся выяснить, кто выиграл, кто забил или кто оказал наибольшее влияние на игру. Безнадежный.

Итак, вопрос: не так ли? Нужно ли понимать каждый нейрон? Или мы можем понять мозг, понимая, что эти нейроны коллективно пытаются достичь?

Думаю, мы сможем. То, что мы ищем, - это скрытая система внутри каждой группы нейронов. Эта скрытая система - это то, что коллективные попытки нейронов пытаются достичь: состояние этой системы - это то, что они пытаются передать другим нейронам, или мускулам, которые заставляют вещи произойти.

Возьмите группу нейронов, которые, как мы знаем, выполняют определенную работу. Скажем, набор нейронов, которые заставляют вашу челюсть двигаться вверх и вниз и осторожно вращаться, пока вы жуете печенье (сегодня, фиговый ролл - это один из моих пяти дней, верно?) Вы можете спорить о том, бисквит или пирог в комментариях). Здесь скрытая система представляет собой набор команд для координации мышц, которые создают движения вверх, вниз и вращаются. Кажется маловероятным, что один нейрон знает какую-либо команду. Скорее, только при рассмотрении активности нейронов вместе мы видим скрытые команды, встроенные в них.

Эта идея более простой скрытой системы внутри большой группы нейронов может повсеместно применяться. К группам нейронов, которые делают жевание, дыхание и ходьбу. Для групп, которые видят, запоминают и решают. Но даже у маленьких животных, таких как мыши, это огромные группы нейронов, контролирующих сложное поведение. Итак, как мы тестируем эти идеи?

Начнем с чего-то простого. В нашем случае нейроны, которые контролируют, как ползает морской слизень.

Морской слизень

Представьте, что вы морской слизень. Ты длинный мешочек с мышцей и слизью, медленно пробивающийся сквозь морской пол. Вопрос для вас: как вы убегаете? Вы убегаете, достигая своей шеи, насколько можете, надежно насаживая ее на пол, а затем вытаскивая свою скользкую задницу к ней так быстро, как можете. И повторяй. Время от времени до четверти часа.

Есть много отличных вещей об этом побеге «галоп». Во-первых, мы точно знаем, какая часть мозга морской слизень полностью контролирует это повторяющееся ускользающее движение. Другой заключается в том, что эта часть мозга не содержит много нейронов - около 1800. Другое дело в том, что мы можем сделать морскую слизню в любое время, когда хотим, щекочу ее хвостовой нерв электричеством, чтобы заставить его думать, что происходит что-то страшное плохое к его заднему концу. И последнее замечательно, что ее нейроны огромны.

Все это означает, что мои эпически замечательные сотрудники в Чикаго - Анджела Бруно и Билл Фрост - могли записывать до 200 нейронов из этого куска моллюска, в то время как морская слизь думала, что это ускользает. Это около 10% всей цепи, которая контролирует ускоряющееся движение. Лучше, потому что нейроны настолько огромны, что они могут записывать каждый бит активности - каждый сингл - из них.

Вы не могли представить себе лучший набор данных для ответа на вопрос: нужно ли понимать каждый нейрон? Здесь возникает вопрос: нужно ли понимать каждый нейронов с морскими слизнями, чтобы понять, как мозг морского слизня заставляет его ползать?

Нет. Нет, нет.

Оказывается, вместо того, чтобы отслеживать сотни нейронов, нам нужно отслеживать только 5 или 6 чисел. Эти 5 номеров говорят нам о текущем значении 5 скрытых шаблонов в этом наборе нейронов сотен плюс.

(Как? Каждый момент времени, куча нейронов имеют одну и ту же активность - они коррелированы. Таким образом, мы можем представить эту связку в этот момент одним числом, представляющим «этот набор нейронов, которые в настоящее время делают то же самое». мы просматриваем все моменты времени, а затем выясняется, что мы можем составлять около 80% всех нейронов и всего лишь всего 5 таких чисел. В данных в основном имеется всего 5 паттернов. Но ни один нейрон не нуждается в точности любой из этих шаблонов - вместо этого они состоят из повторяющихся корреляций между нейронами.)

Действительно классный бит - это то, что описывают эти 5 скрытых шаблонов (помните, что эти 5 скрытых шаблонов происходят одновременно). Они делают спираль. Ускоритель нейронной активности. Активность всей группы нейронов повторяется снова и снова, но падает на каждую петлю, медленно, но неумолимо достигая точки, где она будет. Стоп.

Мы обнаружили спиральный аттрактор. Активность была циклической и падающей: это спиральная часть. Но это всегда была одна и та же спираль (или очень похожее) каждый раз, когда мы начали сканирование в одном и том же слизе. То есть, спиральная форма привлекала активность к ней. И когда деятельность коротко бродила по спирали, она всегда возвращалась. Опять же, спиральная форма привлекала активность обратно к ней.

Простая, скрытая система в морфологическом нейронном контуре для перемещения представляет собой пятимерный спиральный аттрактор. (Да, я знаю: экстраполяция двух и трехмерных фигур в пять или более размеров заставляет мой мозг тоже болеть. Вот почему у нас есть математика. Математика говорит, что ее петля и петли становятся все меньше. Это спираль в пяти измерениях).

И это, как мы думаем, определяет то, что галопирует побег. Каждая петля активности представляет собой одно полное повторение цикла растяжения-шеи-растения-голова-задница. Как быстро активность проходит вокруг этой петли, насколько быстро перемещается морская слизь (если она может двигаться, чего она не может в этих записях, иначе было бы чертовски трудно, чтобы Анджела вынуждена была преследовать ее по комнате с помощью микроскопа ). Насколько петля становится меньше в каждом цикле, насколько быстро этот галоп изнашивается: чем быстрее цикл сжимается, тем быстрее цикл будет остановлен: и так будет галоп.

Мы любили эту работу. Мы также очень рады, что наша газета вышла в престижном журнале. Это означает, что больше нейробиологов, вероятно, найдут его и, надеюсь, будут наслаждаться этим. Но имя этого конкретного журнала будет совершенно бессмысленным для большинства из вас. И так должно быть. Вы должны судить о качестве научного исследования по существу, а не там, где оно опубликовано. Судите исследование о том, являются ли его методы обоснованными; о том, могут ли его результаты быть правдоподобными из используемых методов; о том, действительно ли сделанные выводы вытекают из результатов. (Звучит принципиально, но более десяти лет обзора статей для журналов сообщает мне, что, по-видимому, это понимает лишь небольшая часть работающих ученых).

Вот самый счастливый бит.

Если вы хотите прочитать газету и проверить все, что я только что сказал, вы можете . Журнал, который мы опубликовали, - это открытый доступ, поэтому любой, кто угодно, может зайти на сайт и прочитать его там, или загрузить его для удовольствия (или распечатать и обойти свободную комнату).

Лучше, если вы хотите проверить, что наши новые способы анализа данных могут делать то, что мы сказали, что они могут сделать, тогда вы можете. Весь наш код анализа находится здесь . Загрузите его, поиграйте с ним, сломайте его.

Лучше, если вы хотите проверить, что наш анализ данных дает результаты, о которых мы говорили, вы можете. Все данные, используемые для этой статьи, приведены здесь . Загрузите его, поиграйте с ним. Повторите то, что мы сделали, или найдем что-то новое для науки.

Поэтому мы думаем, что мы крошечный шаг ближе к разработке, если не к мозгу, то то, что нам нужно знать о мозге, чтобы понять это. То, что нам не нужно знать, что делает каждый нейрон в области мозга, чтобы понять, что делает этот мозговой регион. То, что мы можем искать скрытую систему, более простой набор шаблонов внутри взбивающейся, жаркой массы неограниченной нервной деятельности.

Это поднимает довольно фундаментальный вопрос: если все, что нам нужно, чтобы понять деятельность мозга - это эти скрытые шаблоны, так это все, что нужно? Разве мозг представляет все по состоянию совокупности скрытых паттернов, которые простираются от его вклада от чувств к его выходу в мышцы?.

Имточник

Нравится
Не нравится
RSS
Нет комментариев. Ваш будет первым!

Другие новости

Подводные НЛО

Как будто понимая свое превосходство, загадочный объект даже не пытался скрыться и крутился около военных

Лекарь из иного мира

Туманная фигура слегка покачнулась в дверях, и из её горящих глаз ударили в Бориса два луча света." Конец сентября 1991 года. Самое начало бабьего лета. Город Батайск Ростовской области. Семь часов вечера.

Авторизация

Поделиться ...