Принципы работы мозга

Нейроны

Итак, наша нервная система состоит из нейронов, или нервных клеток и волокон, которые передают сигнал. Нейроны — это основные структурные и функциональные элементы как в центральной, так и периферической нервной системе. Они имеют различную форму и размеры, формируют отростки двух типов: аксоны и дендриты. Дендритов может быть много, несколько, один или не быть вообще. Обычно у нейрона несколько коротких разветвлённых дендритов, по которым импульсы следуют к телу нейрона, и всегда один длинный аксон, по которому импульсы идут от тела нейрона к другим клеткам. Передача нервного импульса (возбуждения), а также регуляция его интенсивности, с одного нейрона на другие клетки происходит посредством специализированных контактов — синапсов.

Нейроны — это возбудимые клетки, то есть они способны генерировать и передавать электрические импульсы (потенциалы действия). Сложность и многообразие функций нервной системы определяются взаимодействием между нейронами. Это взаимодействие представляет собой набор различных сигналов, передаваемых между нейронами или мышцами и железами. Сигналы испускаются и распространяются с помощью ионов. Ионы генерируют электрический заряд (потенциал действия), который движется по телу нейрона. Одни синапсы вызывают деполяризацию нейрона и являются возбуждающими, другие — гиперполяризацию и являются тормозными. Обычно для возбуждения нейрона необходимо раздражение от нескольких возбуждающих синапсов. Таким образом когда на синапсы поступают различные сигналы, то происходит "суммирование" сигналов и если потенциал превысит некоторый порог, то клетка возбуждается, и от её тела к аксонам и дендритам распространяется волна электрического сигнала.

На основе этих свойств была создана математическая модель нейрона, целью которой является точное моделирование процессов, протекающих в нервной системе.

Простейшая модель сети из искусственных нейронов состоит из вектора нейронов, каждый из которых имеет вектор входных данных, вектор весов синапсов и передаточную функцию, определяющую результат на выходе нейрона. Подобная модель может быть описана следующей формулой:

где $y_j$ — выход j-го нейрона, $x_i$ — i-й вход (входные данные) нейрона, $w_(ij)$ — синаптический вес на i-м входе j-го нейрона, а φ — активационная функция.

Эксперимент Хьюбеля и Визеля

В данном эксперименте Дэвид Хьюбел и Торстен Визель используя технику регистрации отдельных единиц (клеток нейронов) исследовали реакцию индивидуальных нейронов зрительный зоны коры головного мозга. Эксперимент позволил определить связь определенных нейронов зрительной зоны коры головного мозга с определенным местом зрительного поля. Это показывает, что индивидуальные нейроны зрительной коры отвечают за стимулы отражаемые сетчаткой глаза.

Большая часть индивидуальных клеток зрительной коры — детекторы признака — проявляют активность при воздействии на рецепторы таких стимулов расположенных в определенной области рецепторной зоны сетчатки глаза, как определенным образом ориентированные линейные сегменты, толщина линейных сегментов, конфигурация границы светлого-темного. Нейроны — детекторы признаков соответствующие, например, определенной ориентации линейного сегмента в определенной области зрительного поля, являются входом для комплексных нейронов. В зрительной коре можно выделить иерархические структуры нейронов, в которые объединены: нейроны — детекторы признаков, комплексные нейроны и гиперкомплексные нейроны. Реакция на сложные комплексные стимулы требует перехода на более высокий уровень нейронов зрительной коры от детекторов к комплексным и далее гиперкомплексным нейронам. Гиперкомплексные нейроны реагируют на специфические, определенные для каждого гиперкомплексного нейрона, сложные фигуры независимо от их расположения в зрительном поле.

На этом видео можно услышать, как определенная группа нейронов проявляет активность при виде наклоненной белой линии.

В 1988 году Ян Лекун, используя особенности данного эксперимента, разработал новую архитектуру нейронных сетей — сверточные нейронные сети — одного из лучших алгоритмов по классификации и распознаванию изображений на данный момент.