Нагвали Вудуки (nw) wrote,
Нагвали Вудуки
nw

Мозг

Концепция нейроголографии

«Будет ли когда-нибудь объяснена уникальная способность мозга, заключающаяся в том, что определенная группа атомов знает о своем собственном существовании?» [Стент, Кэлиндар, 1981]

Для описания мозга при обычном подходе к нему учОных, как к «ассоциативной сети» нейронов, с индивидуальной схемой соединений каждого элемента, по разным оценкам требуется от 10.000 до 1.000.000 терабит информации, тогда как весь геном человека содержит всего 0,013 терабита. Уже одно это означает, что современная нейробиология чудовищно далека от понимания принципов организации мозга и принципов его генетического кодирования.

Да, машины способны лучше человека плавать, нырять, летать, бегать, попадать в цель, ткать, шить, дифференцировать, интегрировать, заниматься исчислением фракталов, составлять планы, словом, делать тысячи разных дел.

Но ни одно техническое устройство не может стать вровень с человеком по части распознавания образов.
Почему? Какая особенность мозга превращает человека в идеальную систему распознавания?

Можно назвать несколько принципиальных особенностей мозга, хорошо осознанных теоретиками, но совершенно не учитываемых в нейробиологических экспериментах:

Организация информации в мозге резко отличается от организации данных, передаваемых по техническим каналам связи. Поэтому не оправдывает себя аналогия между нейронами и техническими линиями связи, а регистрируемая в экспериментах активность отдельных нейронов (или небольших групп нейронов) не дает сведений, адекватных исследуемым явлениям, не дает материалов для серьезных выводов.
Методы модуляции сигналов, используемые мозгом, принципиально отличаются от методов, знакомых современной технике и лежащих в основе нейрофизиологических исследований.
Ткани мозга представляют собой активные среды, близкие к порогу самовозбуждения, а потому обладающие исключительно высокой чувствительностью к слабым сигналам и т.п.
Эти три момента никем в науке не учитываются.

Особенно велик разрыв между нейробиологическими исследованиями и попытками разработать искусственный интеллект (ИИ). Чтобы понять, каких экспериментальных данных остро не хватает, нужно видеть главные трудности разработчиков ИИ — они таятся не в области решения математических или логических задач, не в сложности перевода с языка на язык (хотя неопределенности контекстного восприятия смысла, конечно, сильно мешают), и не в создании искусственного шахматиста. Конечно, решаемые мозгом научные проблемы или вопросы политики, очень сложны. Способы их решения привлекают постоянное внимание, им посвящен ряд научных трудов.

Но, как ни странно, наибольшую сложность представляет задача создания автономного робота, выполняющего неквалифицированную работу, скажем, работу уборщика, домработницы, лесоруба.
В отличие от квалифицированного рабочего, как правило, «привязанного» к определенному рабочему месту — к станку, слесарному верстаку, штурвалу самолета и т.д. — неквалифицированным рабочим приходится действовать в динамично меняющейся обстановке большого цеха, офиса, лесозаготовительного участка и т.п. Именно необходимость мгновенного учета непредсказуемых условий внешней среды, учета внешних опасных факторов, а также опасностей, которые может создать сам робот для окружающих людей и легко повреждаемых предметов, представляет наибольшие трудности при создании «неквалифицированного» робота.

Если попытаться представить себе наиболее сложный вариант задания для разработчиков ИИ, то это, пожалуй, создание робота, играющего вместе с людьми (и наравне с людьми!) в баскетбольной команде. Ему нужно мгновенно учитывать всю сложившуюся расстановку игроков, а также предугадывать (даже по мимике лица!) все нюансы действий каждого товарища по команде и каждого противника. Так вот нейробиологические исследования не дают практически никакого материала для понимания механизмов мгновенного решения таких задач мозгом человека.

Термин «мышление» в современной физиологии практически вообще не используется. Применяется термин «высшая нервная деятельность», под которым понимается «совокупность взаимосвязанных нервных процессов, происходящих в высших отделах центральной нервной системы и обеспечивающих протекание поведенческих реакций животных и человека». В этом определении отражена вся приземленность нейрофизиологии ХХ-го века, которая даже не попыталась выяснить биологическую природу высших проявлений человеческого разума.

Ну, ведь невозможно свести к «поведенческим реакциям» гениальные творения поэтов и художников, потрясающие научные открытия и талантливые инженерные разработки! Искусственное занижение планки высшей нервной деятельности было призвано скрыть тот крайне неприятный факт, что нейрофизиологи не могут разобраться даже в природе собачьего условного рефлекса, как в целостном физиологическом процессе!

Чтобы разорвать заколдованный круг загадок мозга, нужно, прежде всего, понять основные принципы его работы. К сожалению, даже для одной только формулировки вопросов, ждущих решения, необходимо выйти за рамки нейробиологической терминологии, что само по себе свидетельствует о крайней узости этой науки в ее нынешней форме. Вот эти вопросы:

Какая математическая операция лежит в основе работы мозга?
Использует ли мозг одну базовую операцию (как вся работа персональных компьютеров основана на сложении двоичных чисел) или несколько разных математических операций?
Какие вообще математические операции необходимы, чтобы обеспечить все известные нам виды мышления?
Действительно ли математические операции, которые мы находим у мозга, способны охватить все известные нам случаи мышления, вплоть до художественного творчества, гениальных озарений, пионерских открытий?
Как именно мозг выполняет свои математические операции?
Какие особенности анатомии и физиологии он здесь использует?
В каком виде представлена сенсорная информация в момент выполнения математических операций?
Как и в каком виде переносится информация из одной части мозга в другую?
Как используется память, что в ней запоминается и в каком виде?
Как адресуется информация в памяти?
Является ли мозг единой рассредоточенной вычислительной системой или же в нем можно выделить несколько отдельных, хотя и связанных друг с другом, процессоров?
Если в нем несколько процессоров, то сколько их? Как они выглядят анатомически?
Выполняет ли мозг свои вычисления непрерывно или же он действует циклически, обрабатывая каждый раз некоторую порцию информации?
Если циклически, то как часто следуют эти циклы, какой объем информации обрабатывается за один раз?
Где лежит граница между сознательным и бессознательным компонентами мышления?
Где проходит водораздел между человеческим разумом и «разумом» вычислительной машины?
Благодаря какому отличию информационных процессов мозг человека понимает смысл воспринимаемой информации, тогда как машина манипулирует символами, не вникая в их смысловое содержание?
В чем отличие между мозгом человека и мозгом других животных? Насколько оно принципиально?
В последующих статьях будет изложена концепция, дающая принципиальные ответы на эти непростые вопросы.

==

В науке исследования почти всегда развиваются согласно принципу «от простого к сложному». Более того, подавляющей части специалистов этот принцип кажется единственно возможным и единственно правильным. Поэтому к познанию мозга нейробиологи пошли через изучение нервных систем простых животных. Излюбленным объектом изучения американских нейробиологов стал крупный морской брюхоногий моллюск Aрlysia californica, а отечественным биологам больше понравилась виноградная улитка Helix рomatia. С этих животных они и перенесли на мозг человека представления о нервной системе как об «ассоциативной сети», которая на различные комбинации входных сигналов отвечает однозначными наборами выходных команд, которые и обуславливают достаточно целесообразное поведение животного.

Да, в отношении нервной системы примитивных животных концепция «ассоциативной сети» оказалась вполне удачной — она хорошо предсказывает результаты экспериментов. На основе экспериментально определенных свойств нейронов ученым удается строить математические модели нейронных сетей со свойствами, близкими к свойствам реальных нервных систем моллюсков и других простых животных. Эти успехи и дали надежду на то, что, действуя подобным образом, можно понять и работу мозга человека. Один из известных авторов (Кэндел, 1984) так прямо и писал:

«По убеждению многих нейробиологов, в конце концов будет доказано, что уникальные свойства ... человека — способность чувствовать, думать, обучаться и помнить — заключены в строго организованных сетях синаптических взаимосвязей между нейронами головного мозга».

Но надежды на строгую организованность мозга в соответствии с идеями этой самой «ассоциативной сети» не оправдались. Это как раз тот самый случай, когда лучше бы нейробилоги вообще не изучали нервные системы простых животных и не создавали теорий типа «ассоциативной сети». Ибо выяснилось, что подобно тому, как химические методы управления активностью генов при переходе от безъядерных клеток (прокариотов) к клеткам с ядрами (эукариотов) уступили место принципиально новым, волновым методам, так и при переходе от малых нервных систем к мозгу человека Природа заменила принцип «ассоциативной сети» новым принципом —принципом голографии.

Если у малых систем работают отдельные нервные импульсы, то в мозге человека носителями информации являются волны нервного возбуждения, объединяющие импульсацию миллиардов нейронов. Строго детерминированная «ассоциативная сеть» из тысяч нейронов сохранилась лишь как атавизм и у организмов, обладающих мозгом, но превратилась в ничтожную долю клеток среди миллиардов более хаотично организованных нейронов, составляющих голографическую систему.

Отличие тканей мозга от «ассоциативной сети» проявилось и в экспериментах. Если измерить время прохождения возбуждения в ткани мозга между точками, разделенными расстоянием в 10-20 нейронов, то при многократном повторении измерений (через достаточные для отдыха интервалы) обнаруживается широкий разброс результатов. А это означает, что

Сигнал проходит между двумя точками не по одному определенному пути, как это характерно для «ассоциативной сети», а случайными путями, которые редко повторяются.
Противоречит принципам «ассоциативной сети» и ежедневное отмирание в нашем мозге около ста тысяч беспорядочно расположенных нейронов.

Если схемы нервных систем аскариды, аплизии и ряда других простейших животных строго одинаковы у всех особей одного биологического вида, то совсем иная ситуация с мозгом. С появлением мозга скачкообразно повысилась изменчивость нейронной структуры у различных представителей одного и того же вида. Антропологи фиксируют яркие анатомические отличия мозга разных людей, удивительную изменчивость борозд и извилин на поверхности его полушарий.

Нет не только двух одинаковых экземпляров мозга, но и двух полушарий у одного индивида, рисунки которых совпадали бы.
Хаотичность, беспорядочность, противоречащая свойствам малых нервных систем, но характерная для коры больших полушарий, пронизала их от рисунка извилин до свойств клеток. Показано, что параметры нейронов мозга определяются правилами комбинаторики, так что любые два сравниваемых нейрона в большинстве случаев не являются одинаковыми.

Строгая передача подобной нерегулярной структуры через поколения, от предков к потомкам, потребовала бы баснословного объема информации, в миллионы раз превышающего емкость генома. Но такой передачи не происходит! Если у простых животных четко наследуются свойства и схемы соединений каждого нейрона, то в мозге человека наследуются лишь общее строение и усредненные свойства нервных тканей, а вовсе не вся схема сети нейронов.

Именно этим объясняется случайный, вероятностный характер параметров каждого нейрона мозга и случайный, вероятностный характер связей между ними. Соответственно, нейробиологам удается вырисовывать четкие схемы сетей нейронов у простых животных, но совершенно не удается составлять подобные схемы даже для малых участков коры или ядер мозга человека!

Расхождение между теорией «ассоциативной сети» и реальным мозгом не столько в том, что мозг нельзя рассматривать как сеть нейронов, сколько в том, что такого рассмотрения совершенно недостаточно для описания физиологии мышления. Для понимания работы мозга, нужно учитывать и структуры более высокого уровня (ядра, слои нейронов, пучки волокон и др.), а также клетки, не являющиеся нейронами (например, следует учитывать участие в запоминании информации клеток глии, химически взаимодействующих с микросредой). Теория «ассоциативной сети» не учитывает свойств нервных тканей, важных для прохождения массовых волн нервного возбуждения, а потому не дает и принципиально не может дать математического аппарата для рассмотрения закономерностей, действующих в мозге.

Нелепо рассматривать нервные ткани мозга как сети дискретных элементов с дискретными связями (т.е. как некое подобие цифровой системы). Нейроны мозга соединены нечеткими, диффузными связями, что объясняется большим количеством синапсов и существенным влиянием на прохождение сигнала той микросреды, в которую погружены клетки. Если нейроны простых животных имеют до десятков синапсов, то у каждого нейрона мозга их, в среднем, десятки тысяч. Если нервные системы простых животных, с кибернетической точки зрения, проявляют свойства в большей мере цифровых, нежели аналоговых устройств, то мозг, при всей очевидной дискретности составляющих его нейронов, из-за диффузности связей...

...мозг функционирует и должен изучаться как сугубо аналоговое устройство.
Поэтому любые наработки, основанные на теории «ассоциативной сети», уводят исследователей мозга далеко в сторону от его тайн. Проще говоря, на сегодняшний день в науке не существует ни единой гипотезы или теории, которая была бы способна объяснить физиологию мышления человека. На наших страницах мы предложим читателю такую теорию — концепцию нейроголографии (в дальнейшем КНГ), которая разрешает все главные загадки нейробиологии, выстраивает все известные факты в стройную систему и объясняет наиболее существенные принципы физиологии мышления.

К сожалению, для понимания механизмов мышления требуется знать не только анатомию мозга и его физиологию в сегодняшнем ее понимании, но и одновременно знать ряд разделов так называемых точных наук, а именно теории

информации
распознавания образов
голографии
солитонов
оптических вычислительных систем
фазированных антенных решёток.
Как ни печально, но без этих сведений понять работу мозга принципиально невозможно.

==

Около 90% информации, получаемой человеком из внешнего мира, дает ему зрительная система. Исследования обнаружили, что в этой системе при переносе возбуждения по нервным пучкам сохраняется топологическое соответствие между входами и выходами.

«Зрительный нерв ... содержит около миллиона волокон, каждое из которых начинается в определенной точке ... сетчатки ... Каждое волокно соединено в определенном порядке с ... латеральным коленчатым телом ... и таким образом на коленчатом теле создается ... карта сетчатки». [Хьюбел, 1984, с. 28]

Но оказывается, топология передаваемых сигналов сохраняется не только в зрительном отделе мозга. Такие же наборы связей, соединяющие между собой топографически организованные области, имеются по всей нервной системе.

Идеальная топологическая точность переноса нервных импульсов зарегистрирована в многочисленных нервных пучках, проецирующих одни ансамбли нейронов мозга на другие. Топологическое соответствие не означает равенства или геометрического подобия картины возбуждения на входе и выходе пучка.

При сохранении топологического соответствия рисунок возбуждения на выходе пучка может быть сплюснут, искривлен или еще более сложно деформирован по отношению ко входному рисунку, но каждый элемент рассматриваемого информационного массива на выходе при этом остается соседствующим с теми же элементами, что и на входе.
Эта ситуация в чем-то перекликается с описанной нами ранее кариооптикой. Там тоже не соблюдается геометрически точная проекция организма на хроматин ядер. Между ними вклинивается клеточная структура, как сложная и дискретная среда, искажающая распространение волн и вносящая принципиальную дискретность. Однако, наперекор этим искажениям и дискретности, кариооптика надежно обеспечивает волновое управление геномами клеток. Такая ситуация вообще характерна для живой материи, имеющей неточные геометрические формы и дискретную организацию. Не мешает же нам, например, дискретность и геометрическая неправильность нашего зрения, строящего картину по сигналам отдельных, неравномерно расположенных колбочек и палочек — мы даже не замечаем этих искажений и дискретности!

Возникновение мозга в ходе эволюции одновременно и повысило, и понизило точность организации нервной системы. С одной стороны, нервные системы простых животных (коловратки, аскариды, виноградной улитки, аплизии и др.) имеют в каждом случае строго одинаковую схему нейронной сети, точно повторяющуюся для каждого из видов от особи к особи. По сравнению с мозгом, такие нервные системы обладают неизмеримо более высоким уровнем детерминированности клеточной структуры.

А вот строение мозга человека более вариабельно, в значительной степени хаотично, описывается лишь в вероятностных терминах — точное описание для него вообще неприменимо.
Даже очень малые фрагменты схемы соединения нейронов мозга у разных особей различны.

С появлением мозга изменчивость нейронной структуры повысилась скачкообразно. Антропологи отмечают яркие анатомические отличия мозга разных людей — изменчивость борозд и извилин (в том числе и самых крупных) на поверхности полушарий большого мозга так велика, что, как уже говорилось, нельзя найти не только двух одинаковых экземпляров мозга, но и двух полушарий у одного индивида, рисунки которых совпадали бы.

С другой стороны, на фоне общего снижения точности строения нервной системы при переходе к мозгу возник совершенно новый тип точной организации — идеально точное топологическое соответствие входов и выходов пучков нервных волокон при переносе информационных массивов.

Чтобы оценить, как непросто обеспечить топологическую точность переноса картины возбуждения, вспомним, например, насколько сложен путь сигналов к мозгу, например, от задней конечности млекопитающего.

Нерв, иннервирующий конечность, хитро обходит мышцы и суставы, существенно деформируется при движениях конечности и при механических нагрузках, передает эстафету другим нейронам в спинном мозге, но нигде не нарушает топологию переноса нервных импульсов!
Ситуация на грани фантастики. Но при том абсолютно реальная.

Появление в организме животного (вместе с мозгом) топологически точной организации передачи нервных импульсов (причем на фоне снижения точности подавляющей части нервной системы) свидетельствует об исключительной важности топологии сенсорных сигналов для физиологии мышления. Из этого факта следуют соответствующие выводы.

Информация передается в виде образов

С позиций КНГ (концепции нейроголографии), причиной появления в мозге топологически точных структур стал переход к использованию сенсорной информации в виде двумерных узоров нервного возбуждения или, как говорят кибернетики, в виде топологически организованных двумерных информационных массивов. Отсюда становится сразу же понятна бесплодность попыток расшифровки импульсации отдельного нейрона — это столь же «продуктивно» как пытаться расшифровать печатаемый текст по сигналу одной из многих форсунок струйного принтера. Отныне будем называть двумерный массив (узор) распределения нервного возбуждения «образом».

Сенсорная информация представлена в виде образов не только в зрительной системе — исследования показали, что и остальные 10% информации, приходящие от других сенсоров, мозг получает в виде образов [Сомьен, 1975].

На самом же деле информация представлена в виде образов не только на входе мозга, но и вообще на всех этапах мышления.
И этот факт проявился в топологической упорядоченности связей нейронов на всех уровнях мозга.

Как представлена сенсорная информация в слуховой системе, второй по информативности после зрительной? Каким образом нервное волокно доносит до мозга информацию о тонах свыше 10000 Герц, если частота нервных импульсов в нейроне не превышает 300 имп/с? Абсурд? Нет, ответ прост — каждый нейрон, в зависимости от своего расположения в пучке волокон слухового нерва, несет данные об определенной высоте воспринимаемого тона, так что сложная звуковая картина внешнего мира трансформируется в некий узор распределения нервного возбуждения.

Именно этим объясняются неудачи электродного протезирования слуха (т.е. имплантации электродов в улитку человека) в случаях использования единственного электрода или небольшого числа (9-12) электродов — в подобных экспериментах мозг может различать столько высот звука, сколько стимулирующих электродов имплантировано в улитку, и не более.

О слуховой системе пишут:

«Перевод частотной размерности в пространственную, начавшись в улитке, завершается в коре ... Неискаженная тонотопическая организация ... частот ... была обнаружена в кохлеарном ядре ... Нерв связывает отдельные участки улитки с кохлеарным ядром пространственно упорядоченным образом». [Сомьен, 1975]

Легко понять, что и тактильная (т.е. осязательная) информация организована в виде двумерного узора возбуждения. Это — наиболее естественный способ представления и передачи информации от разных участков поверхности нашего тела. Намного труднее понять, что в виде узоров передается даже информация от органов обоняния. Но исследования показали, что каждая из чувствительных клеток обонятельной луковицы реагирует на восприятие только одного типа молекул пахучего вещества, так что при восприятии сложного запаха на чувствительной поверхности луковицы тоже образуется двумерный узор распределения возбужденных клеток — данный образ и анализируется мозгом.

Вероятно, этим и объясняется тот факт, что наиболее изысканные духи являются смесью большого числа разных пахучих веществ. Смесь определяет распределение возбужденных обонятельных клеток, и мозг, анализируя запах, каким-то способом оценивает «красоту» предъявленного ему образа.

«Расшифровка топологического представительства в различных ядрах и слоях мозга точек тела, полей сетчатки, звуковых тонов, различных запахов, обнаружение упорядоченных проекций неизвестной природы явились крупнейшим достижением последних лет ... Широкое распространение топически упорядоченных структур является принципиальной особенностью нервной системы животных, обладающих мозгом». [Оленев, 1987]
Subscribe
  • Post a new comment

    Error

    Comments allowed for friends only

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic

    Your reply will be screened

    Your IP address will be recorded 

  • 0 comments