Система работы мозга человека основана на нейронных связях

Нейронные связи в мозге составляют основу работы центрального отдела нервной системы животных.

Понимание, как работает система работы мозга человека, безусловно, является экстраординарной научной и интеллектуальной задачей. Это требует совместных усилий многих различных дисциплин. Каждая отдельная группа может понять только ограниченный набор аспектов, но его конкретные методы, вопросы и результаты могут повлиять, стимулировать и обогатить мысли других.

Система работы мозга человека, безусловно, является структурированным набором нейронных связей в мозге. Они состоят из различных областей, выполняющих специальные задачи и взаимодействующих по определенным путям. Даже в меньшем масштабе они организованы в слои и столбцы. Тем не менее подавляющее большинство нейронов в нашем мозге принадлежит к определенному типу. Более того, в еще меньшем масштабе нейроны, по-видимому, взаимодействуют довольно беспорядочно, и пути между различными областями в некоторой степени размыты. Нейронные сети в мозге представляют интерес и должны эволюционировать в процессе обучения.

Прежде чем перейти к обсуждению нейронных связей в мозге и системы работы центральной нервным органом человека, обучения или памяти, мы хотим дать краткое описание биологических основ нейронов, их основного функционирования и расположения в головном мозге.

Биологические нейроны

Типичный нейрон, например пирамидальная клетка состоит из тела клетки, или сомы.

От типичного нейрона  отходят разветвленная структура диаметром около 2 мм, называемая дендритом, и нервное волокно, или аксон, которое снова разветвляется и может иметь отростки, достигающие отдаленных частей мозга.

Ветви аксона заканчиваются в так называемых синапсах, которые вступают в контакт с дендритами других нейронов.

Конечно, есть также аксоны, идущие от органов чувств, или аксоны, достигающие к двигательной системе. По сравнению с количеством связей внутри мозга, их количество довольно невелико. Этот удивительный факт, возможно, указывает на то, что мозг в первую очередь занят анализом разреженной входной информации или перетасовкой внутренней информации.

Основное назначение нейрона — получать сигналы от других нейронов, обрабатывать их и, наконец, снова посылать сигналы другим клеткам через нейронные связи в мозге.

Принцип нейронных связей

Предположим, что клетка возбуждена, а это означает, что электрический потенциал на ее мембране превышает некоторый порог. Это создает короткий электрический импульс длительностью около 1 мс, который проходит вдоль аксона и в конечном итоге достигает синапсов на концах его ветвей. Послав импульс, клетка возвращается в состояние покоя. Импульс, достигающий синапса, высвобождает определенное количество так называемых молекул–нейротрансмиттеров, которые диффундируют через небольшой промежуток между синапсом и дендритом какой-либо другой клетки.

Затем сами нейротрансмиттеры открывают определенные белки каналов в мембране постсинаптической клетки, и это, в конечном счете, влияет на электрический потенциал по всей клетке.

Человеческий мозг содержит от 10¹⁰ до 10¹¹ нейронов и более 10¹⁴ синаптических связей между ними.

Десять в десятой степени число — 10 биллионов нейронов в человеческом мозге.

Десять в четырнадцатой степени число — 100 триллионов нейронных связей в человеческом мозге.

Нейроны расположены тонким слоем толщиной около 2мм на поверхности коры головного мозга, и каждый мм² обычно содержит 10⁵ таких клеток.

Это означает, что дендритные деревья этих клеток проникают друг в друга и образуют плотную сеть. Часть аксонов этих клеток снова проецируется на дендриты в непосредственной близости, и только часть достигает более отдаленных областей мозга. Это означает, что в масштабе нескольких мм³ более 10⁵ нейронов тесно связаны. Это не означает, что более отдаленные области связаны слабо. Огромное количество белого вещества, содержащего аксоны, соединяющие более удаленные участки, указывает только на возможность сильных взаимодействий и таких областей.

Нейрон состоит из трех частей:

1. Сома (то есть тело) где плавает ядро.
2. Аксон с его ответвлениями как дерево.
3. Дендрит — короткий и толстый отросток нейрона чем аксон.

Это именно дерево, где одна ветка может расти из другой, и так далее. Выходной импульс отправляется в аксон.

Возникает соблазн сравнить это со структурами, которые находятся внутри интегрированных схем электронного компьютера. Место соединения одного нейрона с другим называется синапсом. Через синапсы нейроны общаются. Типичный размер синапса составляет 0,14 мкм, в то время как наименьшие структуры, обнаруживаемые в интегральных схемах в пять раз больше. Плотность упаковки синапсов, прикрепленных к дендриту, составляет около 10⁹ на мм², в то время как в электронных устройствах достигается только 1/1000 от этой плотности упаковки. Сравнение вычислительной мощности также впечатляет.

Современный компьютер может выполнять до 10⁹ элементарных операций в секунду и искусственные нейронные сети еще далеки от работы мозга.

Вычислительная мощность одного нейрона довольно мала, но все они работают параллельно.

Предполагая, что нейрон срабатывает со скоростью 10 импульсов в секунду, что является типичным, и предполагая, что каждый импульс, передаваемый через синапс, соответствует при элементарных вычислениях мы получаем вычислительную мощность около 10¹⁵ операций в секунду.

Современный компьютер может выполнять до 10⁹ элементарных операций в секунду

Человеческий мозг имеет вычислительную мощность около 10¹⁵ операций в секунду.

Таким образом, человеческий мозг в 1 000 000  (миллион раз) может выполнить операций в секунду больше.

Эти цифры необходимо иметь в виду, если мы пытаемся имитировать функции мозга с помощью искусственных устройств. Реальные процессы, происходящие при формировании импульса когда он достигает синапса и его сигнал передается следующему нейрону, включают взаимодействие различных каналов, ионных токов и молекул-передатчиков. Это не должно вызывать беспокойства, пока нас интересуют только аспекты обработки данных. Однако серьезный вопрос заключается в том, что несет в себе информация? Это единичный всплеск и его точное время или информация закодирована в частоте срабатывания? Для сенсорных нейронов предположение о кодировании скорости кажется хорошо обоснованным. Эти нейроны обычно имеют довольно высокую частоту срабатывания в возбужденном состоянии. Для мозга это гораздо менее ясно, поскольку типичная частота всплесков низкая, а интервалы между двумя последовательными всплесками, испускаемыми нейроном, длиннее или, в лучшем случае, порядка времени, в течение которого накапливаются входящие всплески. Тем не менее, кодирование частоты всплесков обычно предполагается и для мозга. Это означает, что частоту следует рассматривать как среднее значение по всплескам многих пресинаптических нейронов, а не как среднее значение по времени по всплескам, испускаемым одной клеткой. Это правдоподобно, имея в виду, что обычно для высвобождения исходящего импульса необходимо 100 или более приходящих импульсов.

Нейронные связи пластичны

Наиболее примечательной особенностью нейронных связей в мозге является их способность к обучению. Это объясняется определенной пластичностью синаптических связей. Вопрос, конечно, в том, как эта пластичность используется осмысленным образом?

Нейронные связи являются динамическими системами (по крайней мере) на двух уровнях —нейронов и синапсов.

У высших позвоночных есть некоторые свидетельства того, что как скорость, так и надежность нейронных ‘вычислений’ достигаются за счет выполнения в больших сетях с высокой степенью параллелизма. Это компенсирует относительно медленную динамику отдельных нейронов и обеспечивает замечательную устойчивость сетевых вычислений к сбоям в работе отдельных нейронов или синаптических соединений.