Интересные новости и факты (психология, нейрофизиология)

[ArefievPV]

Когнитивные искажения: Дубынин о том, как мозг обманывают органы чувств



P.S. В дополнение (эффект Шепарда):

Тон Шепарда (Звуковые иллюзии)

[ArefievPV]

Когнитивные искажения: Дубынин о том, как помочь учиться себе и своему ребенку

[ArefievPV]

Очередная гипотеза о сознании.

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9689906/#

Перевод абстракта:

Представлена гипотеза о том, что неразделимость степеней свободы является фундаментальным свойством, лежащим в основе сознания в физических системах. Количество сознания в системе определяется степенью неразделимости и количеством задействованных степеней свободы.

Невзаимодействующие системы и системы с прямой связью обладают нулевым сознанием, в то время как большинство систем взаимодействующих частиц, по-видимому, обладают низкой неразделимостью и сознанием. Напротив, мозговые цепи демонстрируют высокую сложность и слабые, но тесно скоординированные взаимодействия, которые, по-видимому, поддерживают высокую неразделимость и, следовательно, высокий объем сознания.

Гипотеза применима как к классическому, так и к квантовому случаям, и мы выделяем формализм, использующий функцию Вигнера (которая в классическом пределе становится функцией плотности Лиувилля) как потенциально плодотворную структуру для характеристики неразделимости и, следовательно, количества сознания в системе.

Эта гипотеза, по-видимому, согласуется как с теорией интегрированной информации, так и с теорией организованной объективной редукции и может помочь примирить их. Это предлагает естественное объяснение физическим свойствам, лежащим в основе объема сознания, и указывает на методы оценки объема неразделимости как на многообещающие способы характеристики объема сознания.

Соответственно, я прокомментировал:
https://paleoforum.ru/index.php/topic,8969.msg268598.html#msg268598

Тогда получается, что и эти утверждения следует считать аксиомами:

Система – это совокупность взаимосвязанных элементов (совокупность элементов со связями между собой).
Каждый элемент тоже представляет собой систему (только уровнем ниже в иерархии структурной сложности материи).
Структура системы – это совокупность связей системы без учёта элементов.
Любая связь  – это всегда взаимодействие (какого рода, какой размерности и т.д. – другой вопрос).

Плюс тогда и это придётся включать в аксиомы:

Знания системы определяются структурой этой системы. Система любого уровня реагирует на воздействие строго в соответствии с имеющейся у неё структурой (разумеется, с учётом локальности и актуальности – на данный момент, в данной области).

То есть, структура системы, это и есть знания этой системы.

Как видите, тут уже один шажок до панпсихизма.

Предоставили ссылку:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9689906/#

Перевод абстракта:

Представлена гипотеза о том, что неразделимость степеней свободы является фундаментальным свойством, лежащим в основе сознания в физических системах. Количество сознания в системе определяется степенью неразделимости и количеством задействованных степеней свободы.

Невзаимодействующие системы и системы с прямой связью обладают нулевым сознанием, в то время как большинство систем взаимодействующих частиц, по-видимому, обладают низкой неразделимостью и сознанием. Напротив, мозговые цепи демонстрируют высокую сложность и слабые, но тесно скоординированные взаимодействия, которые, по-видимому, поддерживают высокую неразделимость и, следовательно, высокий объем сознания.

Гипотеза применима как к классическому, так и к квантовому случаям, и мы выделяем формализм, использующий функцию Вигнера (которая в классическом пределе становится функцией плотности Лиувилля) как потенциально плодотворную структуру для характеристики неразделимости и, следовательно, количества сознания в системе.

Эта гипотеза, по-видимому, согласуется как с теорией интегрированной информации, так и с теорией организованной объективной редукции и может помочь примирить их. Это предлагает естественное объяснение физическим свойствам, лежащим в основе объема сознания, и указывает на методы оценки объема неразделимости как на многообещающие способы характеристики объема сознания.

1. «Количество сознания»…

Как-то не звучит. Вот если бы речь шла о количестве знания (или знаний), то звучало бы нормально (у меня: «знания системы – это структура системы». То есть, тут уже можно оперировать количеством (да и качеством) связей (у меня: «структура системы – это совокупность связей системы без учёта элементов»).

2. «Количество степеней свободы» – это, возможно, про размерность связей (размерность взаимодействия)?

3. «Невзаимодействующие системы и системы с прямой связью»…

С «невзаимодействующими» всё понятно – то, что с нами* не взаимодействует, того для нас* не существует. Понятно, что вместо «нами*, нас*» можно подставить другую сущность.

Но вот  с «прямыми связями» не понятно. Связи любые – это взаимодействия. Чем у них отличаются именно «прямые» связи? Чем они хуже «кривых» связей?

Или они подразумевают одностороннее действие? Тогда это не связь, потому что взаимодействия (прямое действие + обратное действие) нет.

4. Жаль, что не рассматривается система в плане многоуровневой организации. Там ведь связи (взаимодействия) тоже будут многоуровневыми. Мало того, там и интеграция была бы очень даже в тему:

Для сложных систем более высокий уровень в приоритете по отношению к нижележащему уровню. В противном случае система начинает деградировать и распадается.

Что характерно (и, так сказать, иронично), более высокий уровень возникает в результате интеграции элементов нижележащего уровня, который автоматически попадает в кабалу к более высокому уровню. Создают себе на голову начальника…

После формирования вышестоящего уровня, он начинает не только рулить элементами нижележащего уровня, но и изменять эти элементы, так сказать, под себя. Ну, а по мере изменения этих элементов нижележащего уровня, и сам вышестоящий уровень тоже меняется (но «вожжи управления из рук» не выпускает). Коэволюция, так сказать, во всей красе…

Вообще, создаётся изначально система (начиная со своего базового уровня) извне (средой), а потом уже нижележащие уровни формируют (путём интеграции элементов) в вышестоящие уровни – возникает иерархическая структура системы.

Думаю, уместно сделать ещё одно замечание в сторону (про интеграцию).

В целом (и, разумеется, при прочих равных) более высокий уровень сознания (соответственно, и степень интеграции выше) для работы требует более высоких затрат энергии (ресурсов). Отсюда и наша лень думать (лень экономит ресурсы) – любая функция (хоть сознания, хоть обобщения/абстрагирования, хоть ассоциации/связывания и т.д.) на более высоком уровне требует интеграции большего количества активных нейронов (нейронных ансамблей, нейронных сетей).

То есть, наш высший уровень сознания возникает как некое временное динамическое состояние – эдакое состояние интегрированной нейронной активности (когда нейронная активность синхронизирована). Корявенько получилось...

Вообще, поддерживать высший уровень сознания – это весьма затратно для обладателя мозга (а для людей с их мозгом-переростком это вообще дорогое удовольствие). У людей ещё и сам по себе высший уровень сознания (по сравнению с высшими уровнями других видов животных) слишком высок (немного тавтология получилась).

Кстати, когда уровень нейронной активности достигает примерно 20% уже можно говорить об эпилептическом припадке. По некоторым сведениям, у человека в этот момент (когда резко нарастает нейронная активность) возникает состояние, как некий аналог озарения (эдакая вспышка гениальности – внезапно очень многое становится ясным и понятным).

P.S. Кому интересно, вот ссылки на сообщения:

https://paleoforum.ru/index.php/topic,1720.msg268563.html#msg268563
(здесь в очередной раз закучковал основную часть определений)

https://paleoforum.ru/index.php/topic,1720.msg268572.html#msg268572
(тут дополнительные пояснения и гипотетический сценарий создания живой и разумной системы)

https://paleoforum.ru/index.php/topic,1720.msg268590.html#msg268590
(а здесь ещё немного определений и дополнительные пояснения)

[ArefievPV]

Дубынин о мозге. Уровни работы мозга: от молекул к психике

Зачем нужно знать про отдельные нервные клетки, работу генов, работу синапсов, если хотите знать про работу памяти, сознания, мышлении?

Какая связь между молекулами и высшими проявлениями психики?

Об этом в новом выпуске подкаста "Дубынин о мозге" с профессором Вячеславом Альбертовичем Дубыниным.

P.S. И ведь на каждом уровне (от молекулярного уровня до уровня мозга в целом) через физические/химические/физиологические процессы реализуются свои функционалы (соответствующие, текущему уровню, разумеется).

Само собой, на нижних уровнях реализуются простейшие функционалы – типа, сложение сигналов или вычитание сигналов, фиксация результатов (фиксация суммы или разности) и т.п. А на высших уровнях на выходе уже имеем и сознание (именно, как его понимает большинство людей), и чувства, и абстрактное мышление, и вербальное мышление и пр.

Получается, что высший функционал, как бы, «собирается» из нижних функционалов, путём поэтапной интеграции.

[ArefievPV]

Нейронауки в Science и Nature. Выпуск 271: нечто среднее между нейронами и астроцитами
http://neuronovosti.ru/nejronauki-v-science-i-nature-vypusk-271-nechto-srednee-mezhdu-nejronami-i-astrotsitami/
В нейронауках – очередное революционное открытие. Исследователи обнаружили в гиппокампе астроциты, способные быстро выделять нейромедиатор глутамат. Таким образом, среди 86 миллиардов нейронов и 87 миллиардов глиальных клеток мозга «спрятались» те, которые обладают качествами как первых, так и вторых. О важности исследования говорит то, что оно опубликовано в журнале Nature. Более того, если глутамат в этих клетках не будет выделяться, нарушается синаптическая потенциация, появляются эпилептические приступы и страдает обработка памяти.

Почти полтора века в науке существует консенсус: головной мозг в основном состоит из  двух типов клеток: нейронов, обладающих электрической активностью, проводящих нервный импульс, а также из глиальных клеток, как раньше считалось, «всего лишь» питающих и защищающих нейроны. Одним из трех основных типов глиальных клеток являются астроциты. Они, помимо прочего, тесно окружают синапсы — контакты между нейронами, в которых за счет нейромедиаторов электрический импульс передается между клетками. Чаще всего такой трехчастный синапс наблюдается в случае, если нейромедиатором является глутамат.  Достаточно давно существует предположение, что астроциты могут играть активную роль в передаче нервного импульса, регулируя передачу нейромедиаторов. Однако доказательств этого процесса было еще недостаточно.

Международный коллектив нейробиологов еще раз проверил эту гипотезу экспериментально. Исследователи использовали молекулярные и визуализирующие методы, а также биоинформатические подходы. Сначала исследователи методом секвенирования РНК одной клетки, изучили последовательности РНК, синтезируемые в клетках мозга мышей, и на их основе выделили гены, активность которых в астроцитах была повышена. Среди них были гены глутаматного везикулярного транспорта (VGLUT). Также ученые сумели флуоресцентно окрасить клетки, выделяющие глутамат, и подтвердили наличие среди них популяции аcтроцитов. Авторы назвали их глутаматергическими астроцитами. Затем исследователи при помощи двухфотонной микроскопии визуализировали сам процесс выделения глутамата астроцитами, подтвердив тем самым существование астроцитов, которые могут быстро (в субсекундных интервалах) выделять глутамат.

«Мы определили подгруппу астроцитов, реагирующих на избирательную стимуляцию быстрым высвобождением глутамата, которое происходило в пространственно ограниченных областях этих клеток, напоминающих синапсы», — говорит Андреа Вольтерра из Университета Лозанны, соруководитель исследования.

Исследователи также провели тесты памяти на мышах и показали, что глутаматергические астроциты участвовали в физиологической обработке памяти и долговременной синаптической потенциации (LTP) – а, значит, и пластичности мозга. Кроме того, с помощью других тестов на животных авторы обнаружили, что эти астроциты противодействовали механизмам, вызывающим усиление судорог. Также ученые показали, что глутаматергические астроциты регулировали функции нейронных цепочек, участвующих в произвольном контроле движений (например — нигростриатные цепочки). Нарушения в них являются отличительной чертой болезни Паркинсона. Полученные данные могу быть использованы в терапевтических целях.

«Между нейронами и астроцитами у нас теперь есть новый вид клеток. Его открытие открывает огромные перспективы для исследований. В наших следующих работах будет изучена потенциальная защитная роль этого типа клеток против ухудшения памяти при болезни Альцгеймера, а также его роль в иных, кроме гиппокампа, участках мозга и патологиях, отличных от тех, которые исследованы здесь», — рассказывают авторы исследования.

[ArefievPV]

Вопрос, который волнует всех: что такое сознание?
https://www.techinsider.ru/science/1552675-chto-takoe-soznanie-teper-est-otvet/
Физики Нир Лахав из Университета Бар-Илан, Израиль и Захария Нимех из Университета Мемфиса, США предложили новую теорию сознания. Она основана на идеях теории относительности Эйнштейна.

Мы многое знаем о мозге, и практически ничего — о сознании

Чем лучше мы понимаем, как работает мозг, тем острее встают вопросы: «Что такое сознание?», и «Почему мы его не видим?» Видимо, оно «прячется» где-то с нейронных джунглях, растущих у нас в голове. Иногда, кажется, что вот-вот и мы разберемся, протопчем нужные тропинки и все поймем.

Пока ситуация довольно странная. Например, что такое «желтый цвет». С точки зрения физики — все просто: это свет с длиной волны около 590 нм. Но свет — это одно, а цвет — совсем другое. Это форма восприятия волны 590 нм нашим мозгом. Можем мы гарантировать, что все люди видят желтый цвет одинаково? Нет, не можем. И это касается не только цвета, но и множества других вещей и явлений.

Философы придумали специальное слово для обозначения субъективного чувственного опыта — его назвали «квалиа» (от лат. qualitas «свойства, качества»). До какой-то степени наши квалиа «желтого» согласуются, иначе мы бы не смогли понять друг друга. Но как согласуются наши чувства счастья или любви? Видимо, нет двух людей, которые переживали бы эти эмоции одинаково.

Когда мы наблюдаем активность мозга с помощью ЭЭГ или МРТ, мы видим активность нейронных сетей и никаких квалиа, никакой любви или счастья, конечно, не видим. Почему?

Этим вопросом люди задаются очень давно. И разработано множество теорий сознания. Но за дело взялись физики. И сразу все объяснили: проблемы вообще нет.

Релятивистская теория сознания

Физики Нир Лахав из Университета Бар-Илан, Израиль и Захария Нимех из Университета Мемфиса, США опубликовали пространную статью, в которой они утверждают, что никакой проблемы сознания — нет, что мы все что надо давно знаем, и осталось буквально «посмотреть с другой стороны». До сих пор мы смотрели на мозг извне и пытались сознание увидеть, а так его увидеть нельзя. Его видно только изнутри.

Многих людей очень удивляет, когда они слышат собственный голос, записанный на электронный носитель. Иногда различия между голосом, к которому человек привык с детства, и записью настолько велики, что человек собственный голос просто не узнает. Записанный голос звучит непривычно и почти всегда неприятно. Почему так происходит? Когда человек говорит, он воспринимает свой голос не только (и не столько), как акустическую волну, проходящую по воздуху, — он воспринимает звук, идущий через кости черепа. Неудивительно, что восприятие разное. Так, как человек слышит свой голос, никто никогда его голос не услышит.

Физики предложили искать сознание примерно на этом пути.

Согласно теории относительности, если наблюдатель стоит на Земле, а спутник летит по орбите, то с точки зрения земного наблюдателя часы на спутнике идут медленнее, чем у самого наблюдателя. Это так называемая релятивистская поправка. Скорость спутника относительно небольшая (по сравнению со скоростью света), но поправка настолько серьезная, что ее учитывают все системы глобального позиционирования. Иначе бы они все время сильно промахивались. То есть, пространство и время не абсолютны, как в теории Ньютона, а относительны, как в теории Эйнштейна, — пространство-время зависит от скорости системы отсчета (относительно спутника или относительно земного наблюдателя).

Физики предложили искать сознание не в видимой активности нейронов, а во внутреннем восприятии мозгом самого себя (они эту систему отсчета назвали «когнитивный фрейм»). То есть, сознание — это форма восприятия мозгом самого себя.

Если извне мы видим запись ЭЭГ или МРТ, то внутри — одни зоны мозга воспринимают другие, используя свои внутренние связи (очень сложные). Причем это восприятие отличается кардинально, гораздо сильнее, чем голос, записанный на носитель, и тот же голос, звучащий через кости черепа.

Характер внутреннего взаимодействия — это своего рода часы на спутнике. И вот если мы научимся «переводить эти часы» на «правильное время» внешнего наблюдателя, мы сознание должны увидеть.

Переводить часы на спутнике на время земного наблюдателя, мы умеем — это можно сделать с помощью преобразования Лоренца. Физики предложили аналогичное преобразование внутреннего когнитивного фрейма (восприятие мозгом самого себя) во внешний, то есть в набор сигналов, которые мы регистрируем с помощью ЭЭГ и МРТ.

При этом сознание — это особое состояние внутреннего когнитивного фрейма, которое можно отделить от бессознательной активности мозга.

Физики уверены, что все так и есть на самом деле. Но гипотеза, конечно, требует очень внимательной проверки. Теорию относительности уже сто лет проверяют (она пока подтверждается). Но если гипотеза хотя бы частично подтвердится — перспективы совершенно невероятные.

Эту теорию можно применять для определения того, какое животное было первым в эволюционном процессе, получившим сознание, когда плод или младенец начинает себя осознавать, какие пациенты с расстройствами нервной деятельности находятся в сознании. И наконец, какие системы ИИ уже сегодня имеют сознание или таких пока нет. И это только те приложения, что мы видим прямо сегодня.

P.S. «Сознание – это форма восприятия мозгом самого себя»? Это больше похоже на определение самосознания, а не сознания. Опять ведь неявно отождествили понятие сознание и понятие самосознание.

И вообще, определять сознание/самосознание через восприятие/самовосприятие, на мой взгляд, некорректно.

[ArefievPV]

Когнитивные искажения: Дубынин о том, как сохраняется память

[ArefievPV]

Кто из животных придумал нейроны
https://www.nkj.ru/news/48691/
Клеточно-молекулярные структуры, отдалённо напоминающие синапс, появились у чрезвычайно простых пластинчатых, живущих без нервной системы.

Нервная система есть почти у всех животных. Речь не обязательно идёт о сложном обособленном мозге и разветвлённой системе периферических нервов – нервная система может представлять собой просто децентрализованную сеть нейронов в толще тела, как, например, у гребневиков и медуз. Тем не менее, у губок и пластинчатых нет и этого.

Про губок мы слышим чаще, и более-менее представляем себе, как они выглядят. У них нет настоящих тканей и органов, есть только более или менее специализированные клетки или пласты клеток, выполняющие определённые функции. Их образ жизни под стать строению: будучи водными, преимущественно морскими существами, губки сидят на месте, питаясь отфильтрованной из воды органикой; лишь некоторые из них способны перемещаться на несколько миллиметров в день. Пластинчатые – крохотные плоские существа размером 2–3 мм, живущие в тёплых морях (и во множестве лабораторий по всему миру). Они медленно ползают по поверхности, подобно амёбам, в поисках съедобной органики. От губок их отличает не только сравнительно активный образ жизни, но и устройство тела: пластинчатые дальше продвинулись в смысле формирования настоящих тканей.

Настоящих нейронов, которые могут генерировать электрохимический импульс и передавать его другим, ни у губок, ни у пластинчатых нет. Однако два года назад в Science была опубликована статья, в которой говорилось, что у губок есть некие клетки (названные нейроидами), отдалённо напоминающие нервные. Клетки-нейроиды выпускают из себя некие молекулярные сигналы, которые принимают другие клетки, создающие ток воды по каналам внутри губок. В зависимости от сигналов, выпущенных нейроидами, ток воды усиливается или останавливается.

И вот сейчас сотрудники Центра геномной регуляции Научно-технологического института Барселоны пишут в Cell, что нечто похожее есть и у пластинчатых. Исследователи решили пересчитать все их типы клеток с учётом межвидовых различий. Типы клеток вычленяли в том числе и по генам, которые в них работают, а также по регуляторным участкам в геноме, которые управляют активностью этих генов. Между разновидностями клеток проявились родственные связи – стало видно, кто из них на кого похож больше, на кого меньше, и какие между ними есть переходные подвиды.

У пластинчатых насчиталось девять главных типов клеток, между ними были промежуточные формы, которые могли превратиться в тот или иной тип – в зависимости от того, что существу требовалось в данный момент. Но, кроме того, нашлось ещё несколько клеточных разновидностей, которые от прочих стояли особняком. Они не росли, не делились, между ними не было промежуточных форм, и они выделяли из себя сигнальные пептиды. Эти клетки с помощью сигнальных пептидов помогали пластинчатым координировать собственные движения.

И что особенно важно, у них работали гены, помогающие создавать пресинаптический комплекс. Точнее, они помогали бы создавать пресинаптический комплекс, если бы он у пластинчатых был. Синапс и все молекулярные структуры, которые его поддерживают, есть только у настоящих нейронов. У того нейрона, который передаёт сигнал другому, формируются аппарат, позволяющий по электрическому сигналу выливать на нейрон-приёмник порцию нейромедиаторов. Что-то отдалённо похожее появлялось и у клеток с сигнальными пептидами у пластинчатых.

Правда, кроме пресинаптических структур в нейронной цепи должны быть и постсинаптические, принимающие сигнал. Ничего постсинаптического у пластинчатых не обнаружилось, да и электрического сигнала у них тоже никакого нет. Но в целом пластинчатые и губки позволяют отчасти представить, как в царстве Животных появлялись первые клеточно-молекулярные структуры, впоследствии лёгшие в основу нервной системы.

[ArefievPV]

Безмозглые медузы научились избегать препятствий
https://nplus1.ru/news/2023/09/25/jellyfish-learning
Это может говорить о том, что для сложного ассоциативного обучения не нужен мозг

Исследователи из Германии и Дании доказали, что кубомедузы, не имеющие мозга, могут учиться на своих ошибках. Благодаря этому им удается избегать препятствий в естественной среде. Это может означать, что сложные нейронные процессы, лежащие в основе ассоциативного обучения, — свойство всех нервных систем, даже самых простых. Работа опубликована в Current Biology.

Способность к ассоциативному обучению обычно считается привилегией животных, имеющих мозг — позвоночных, членистоногих и моллюсков. У животных без центральной нервной системы в основном наблюдают более простое обучение — привыкание к повторяющимся стимулам или, наоборот, усиление реакции на них. Такое обучение называется неассоциативным, потому что не требует формирования связи между двумя несвязанными стимулами.

Однако несколько ранних исследований показали, что к формированию ассоциаций способны актинии Nematostella vectensis — простейшие животные из группы книдарий, у которых нет мозга. Ученые научили их связывать два стимула — удар током и свет, и в итоге актинии начинали сокращаться под действием света. При этом ни с током, ни с ярким светом актинии в естественной среде не сталкиваются — из-за этого неясно, влияет ли такая способность к ассоциативному обучению на их поведение.

Ян Белецкий (Jan Bielecki) из Кильского университета с коллегами из Дании сосредоточил внимание на другом представителе книдарий — маленькой кубомедузе Tripedalia cystophora, обитающей в Карибском море. Медузы T. cystophora питаются рачками, живущими в подводных корнях мангровых зарослей, поэтому им все время приходится маневрировать между этими корнями, чтобы не столкнуться с ними и не повредить мягкое тело. Считается, что кубомедузы оценивают контраст между корнями и окружающей средой и так определяют расстояние до препятствия. В этом им помогают глаза, которых насчитывается 24 — они собраны по шесть штук в четырех краевых тельцах (или ропалиях). Там же находятся скопления нейронов; мозга у кубомедуз все еще нет.

Видимость и контрастность корней сильно зависит от прозрачности воды, которая может меняться, — под это медузы должны подстраиваться. Чтобы разобраться, как им это удается, ученые провели несколько экспериментов. Сначала медуз поместили в резервуар, наполненный водой. Вместо мангровых корней на стенках резервуара были полосы, контрастность которых в разных тестах различалась. На полосы с высокой контрастностью медузы реагировали с самого начала — и не подплывали близко. А вот когда контрастность полос была низкой, медузы часто натыкались на стенки. Однако уже через 7,5 минуты частота столкновений снизилась на 50 процентов — с 1,8 до 0,78 в минуту. То есть после нескольких неудач медузы научились избегать препятствия, которые до этого плохо различали.

Исследователи предположили, что медузы учатся, объединяя визуальные стимулы и механические — то есть запоминают случаи, когда им все-таки не повезло врезаться в корень, и в результате спустя какое-то время меняют свое поведение. Это бы означало, что T. cystophora способны к сложному ассоциативному обучению. Чтобы это проверить, авторы провели другой тест. Они воздействовали на изолированные ропалии: показывали полоски разной контрастности и одновременно стимулировали нейроны током — стимуляция имитировала столкновение с препятствием. В итоге спустя пять минут и пять электрических импульсов нейроны стали чувствительны даже к низкоконтрастным полосам, на которые сначала не реагировали. А вот предъявление только одного стимула (полосы или удара током) не привело ни к какому результату.

Авторы пришли к выводу, что даже без мозга кубомедузы могут обучаться — и, судя по всему, используют это в своей обычной жизни. Вероятно, способность к ассоциативному обучению — фундаментальное свойство любых нервных систем. Ученые отметили, что, если это действительно так, кубомедузы могли бы стать хорошей моделью для исследования процессов, лежащих в основе обучения и памяти, — их нервная система достаточно проста, чтобы это было возможным.

Несколько лет назад ученые обнаружили, что другой вид медуз может спать — хотя считалось, что и это свойственно лишь животным с центральной нервной системой.

[ArefievPV]

Когнитивные искажения: Дубынин о программе лени

[ArefievPV]

Как память обобщает воспоминания? Новая теория
http://neuronovosti.ru/kak-pamyat-obobshhaet-vospominaniya-novaya-teoriya/
В статье из журнала Nature Neuroscience ученые описали то, как происходит обобщение воспоминаний в мозге при консолидации памяти. Они выступили против идеи, что обобщение – это нерегулируемый случайный переход памяти из гиппокампа в кору мозга, и предположили, что оно зависит от предсказуемости окружающей среды. Авторы новой теории утверждают, что память консолидируется только при одном условии — если она способствует обобщению.

«Знать все на свете нереально, но я, мечту свою лелея, решил проблему гениально…»
Помните эти слова из одной научно-просветительской программы? Пожалуй, они идеально описывают то, что происходит с нашим мозгом, когда ему необходимо сохранить тонны информации из окружающей среды, большая часть которой даже не пригодится. Мозг придумал гениальное решение: оно заключается в том, что любое воспоминание не кодируется отдельно, а обобщается вместе со схожими в некоторый паттерн. Так, животное запоминает безопасный путь к источнику воды, затем обобщает свои знания, чтобы в будущем легче находить другие пути к воде. Память и обобщение (или генерализация) — взаимосвязанные процессы, которые помогают нам предсказывать будущее и правильно выстраивать свое поведение.

Но как мозг понимает, что нужно обобщать, а что – нет? Чем объясняется избирательность при консолидации памяти? Что бывает, если обобщить неверную информацию? Существующая на сегодняшний день теория системной консолидации говорит, что консолидация — это медленный процесс, при котором гиппокамп, осуществивший первичное кодирование информации за счет своих высокопластичных синапсов, передает информацию в постоянное хранилище коры мозга (неокортекса), синапсы которого обладают более медленной пластичностью.

Системная консолидация занимает несколько дней. В это время гиппокамп как бы обучает неокортекс новой информации путем ее проигрывания и постепенно «отдает воспоминание» неокортексу.

Где же здесь генерализация? На деле она происходит параллельно с консолидацией, так как неокортекс как бы распределяет воспоминания по критерию их схожести с другими и обобщает информацию. При таком рассмотрении обобщение считается неотъемлемой частью консолидации и происходит всегда без какой-либо регуляции. Но разве может мозг обобщать любую информацию? А если информация содержит шум? А если окружающая среда слишком быстро меняется и сводит на нет смысл генерализации?

Теория системной оптимально-генерализованной консолидации

Ученые предложили использовать концепцию математических нейрональных сетей для ответа на проблемные вопросы теории системной консолидации.

Они сравнили неокортекс со студентом, а окружающую среду – с учителем. Учитель может напрямую обучать студента – такое обучение называется прямым. В этом случае запомнится именно то, чему учитель обучит студента. Обучать можно как релевантной информации, так и нерелевантной (шуму). Чтобы ученик мог корректно отфильтровать релевантную информацию для последующего запоминания, нужен помощник — тетрадь с конспектом. Записав туда то, о чем говорит учитель, ученик может несколько раз самостоятельно повторить и понять данный материал.

На математическом уровне каждый элемент системы “учитель — конспект — ученик” — это нейронная сеть с определенными параметрами. Студент может повторять материал несколько раз (неокортекс обучается), что выражается в изменении весовых коэффициентов сети.



К сожалению, окружающая среда — не идеальный учитель. Она содержит множество шума в передаваемой мозгу информации. Возвращаясь к примеру с животным, ищущим место для водопоя: релевантная информация — это туман, большое количество мошкары, утренняя роса. Шум / нерелевантная информация — это яркость солнечного света и, например, раскраска пролетающих мимо птиц.

Стоит отметить, что шум делает окружающую среду менее предсказуемой, тем самым уменьшая полезный эффект генерализации. Доля шума и релевантной информации зависит от механизмов скрытого и явного внимания, от того, насколько окружающая среда — учитель — дает достаточно информации студенту для обучения, а также от того, насколько учитель в целом подходит для студента (говоря на языке математики: студент может быть линейной нейронной сетью, а учитель — нелинейной). Реальный мир полон шума и сложности, а возможности мозга прикасаться к этому миру ограничены.

Согласно теории системной консолидации, воспоминания должны быть интегрированы в систему обобщений, чтобы прогнозировать будущее. С другой стороны, непредсказуемость и изменчивость среды не должны быть записаны в нашей памяти. То есть, “студент” должен отделять шум от основной информации. На математическом языке это означает, что разность между входными данными учителя и предсказаниями ученика должна быть сведена к минимуму.

Ученые предположили, что обучение начинается тогда, когда “гиппокамп — конспект” хранит некоторое количество примеров от окружающей среды, проигрывая их в виде активности нейронов. “Студент” постепенно изучает эти примеры с возрастающей точностью. Но в каждом повторении содержится ошибка, закодированная в начале и проигрываемая впоследствии. Таким образом, чем больше шума в окружающей среде, тем выше ошибка и тем хуже генерализация.

Ключевая роль предсказуемости среды

В какой момент мозг поймет, что нужно перестать генерализировать? Что любое последующее обобщение будет искажать идеальную модель, которую мозг уже создал для предсказания будущего? Как он поймет, что шума слишком много?

Стандартная теория системной консолидации постулирует, что генерализация происходит естественным образом при консолидации. Тем не менее, она не учитывает, что генерализация может оказывать и вред на запоминание. С ее точки зрения, связка “учитель-конспект-ученик” всегда идеальна. Однако, для быстро меняющейся, трудно прогнозируемой окружающей среды, слишком большое количество консолидации приводит к деградации генерализации.

Ученые предположили, что системная консолидация останавливается в тот момент, когда дальнейшая консолидация способна нанести вред генерализации. Мозг способен рассчитать такой момент, когда ошибка между обобщением и предсказанием начинает увеличиваться. Каким образом?

Одна стратегия заключается в использовании простой эвристики, что изначальная скорость обучения коррелирует с предсказуемостью. Это позволяет использовать параметр времени для остановки обучения.

Другая стратегия состоит в разделении информации на тренировочную и проверочную. Такое разделение происходит в “гиппокампе — конспекте”. Первая информация необходима для обучения модели, которую кодирует неокортекс, а вторая — для ее валидации и последующего использования. Обучение завершается в тот момент, когда ошибка предсказания начинает увеличиваться.

Чтобы продемонстрировать свою идею, ученые симулировали поражение гиппокампа в нейрональных моделях, таким образом нарушая связку “учитель — конспект — ученик”. Системная консолидация в такой момент завершалась. Как и ожидалось, отсутствие “конспекта” в модели всегда приводило к ухудшению запоминания. Такой же эффект достигался при повышении уровня непредсказуемости “учителя”.

Важно отметить новизну данной работы. Предыдущие теории не учитывали, что системная консолидация может приносить вред. Авторы данной работы показали, что нерегулируемая консолидация может привести к ухудшению памяти, слабым предсказаниям нейрональных сетей, если изначальных данных от окружающей среды было мало, либо они в избытке содержали шум. Все это приводит к проблемам генерализации.

Таким образом, важное преимущество теории системной оптимально-генерализованной консолидации — это идея, что для успешной консолидации и обобщения важно, чтобы опыт был достаточен и предсказуем. Теория говорит, что для запоминания и обобщения важна не детальность опыта, не его частотность, не яркость стимула, как утверждало множество ранних научных работ, а его предсказуемость.

[ArefievPV]

Когнитивные искажения: Дубынин о мышлении, прогнозах поведения и модели мира

[ArefievPV]

Когнитивные искажения: Дубынин об эмоциях, их влиянии на поведение и балансе

[ArefievPV]

Когнитивные искажения: Дубынин о социальных программах, избыточной эмпатии и самоуверенности

[ArefievPV]

У разных животных сходные действия управляются похожими популяциями нейронов
https://elementy.ru/novosti_nauki/434162/U_raznykh_zhivotnykh_skhodnye_deystviya_upravlyayutsya_pokhozhimi_populyatsiyami_neyronov

Рис. 1. Два подхода к изучению мозга: шеррингтоновский (слева, исследование отдельных нейронов и нейронных каскадов) и хопфилдовские сети (исследование преобразований сигналов в популяциях нейронов). Первый подход в своем продвинутом виде позволил сформировать представление о центральных генераторах упорядоченной активности с обратными связями (half-center models), второй работает с n-мерным нейро-пространством и сигналами с пониженным числом измерений в этом пространстве. Эти подходы взаимно дополняют друг друга: задачи, которые они решают, разные. Первый предназначен для решения множества медицинских проблем, второй позволяет представить процесс обучения, поведенческих адаптаций и функциональные единицы сложных действий. Схема из статьи D. Barack, J. Krakauer, 2021. Two views on the cognitive brain

Нейробиологи из Англии, США и Канады применили методы работы с искусственными нейросетями к анализу большого массива реальных данных по активации нейронов мозга. Это методики по выявлению скрытой динамики нейроактиваций в больших массивах разнородных данных с техническим шумом. Ученые показали, что то или иное сложное движение управляется популяцией нейронов со встроенной единообразной картиной активаций. Эта картина выявляется во всех тестах у одного животного, а также в схожих тестах у разных животных. Более того, единообразные активации найдены не только при выполнении самого действия, но и при его планировании. На моделях ученые доказали, что выявленную единообразную картину нельзя объяснить только сходством самих действий. Требуются дополнительные гипотезы. Авторы предполагают, что популяции нейронов с единообразной картиной активаций являются функциональными компартментами, управляющими обучением тому или иному действию и его исполнением.