Ключевой парадокс нейронов

МЕНЮ


Главная страница
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


Ключевой парадокс нейронов. Их функция универсальна (получение, обработка и передача сигналов), а форма (морфология) невероятно разнообразна.

Это разнообразие — не случайность, а результат миллионов лет эволюции, которая привела к фундаментальному принципу работы нервной системы: структура определяет функцию. Различия в форме напрямую связаны с тремя ключевыми аспектами:

1. Роль и положение в нейронной сети (СПЕЦИАЛИЗАЦИЯ)

Разная форма оптимизирует нейрон для конкретной задачи в сложной цепи.

· Чувствительные (афферентные) нейроны, например, псевдоуниполярные клетки спинальных ганглиев. У них есть длинный отросток (аксон), который разделяется на две ветви: одна идет к рецепторам на периферии (коже, мышцам), другая — в спинной мозг. Это идеальная форма для транспорта сигнала от органа чувств прямо в ЦНС, минуя тело клетки.

· Двигательные (эфферентные) нейроны, как мотонейроны спинного мозга. Имеют классическую форму с множеством дендритов и одним длинным аксоном, уходящим к мышце. Их разветвленные дендриты получают массу сигналов от других нейронов, а мощный аксон надежно передает итоговый "приказ" на сокращение.

· Вставочные (интер-)нейроны, составляющие >99% всех нейронов. Их формы наиболее причудливы (корзинчатые, звездчатые, клетки-канделябры). Эта форма — их "профессиональный инструмент". Например, корзинчатый нейрон своими аксонами, похожими на корзину, плотно оплетает тела сотен других нейронов, осуществляя мощное тормозное контроль.

2. Характер и эффективность связей (ПАТТЕРН КОННЕКТИВНОСТИ)

Форма — это "схема подключения". Она определяет, с кем, сколькими и как нейрон будет общаться.

· Пирамидальные нейроны коры — "суперзвезды" мышления. Их форма (пирамидальное тело, апикальный дендрит, уходящий к поверхности коры, и базальные дендриты) позволяет им получать разнородные сигналы: от таламуса (сенсорная информация), от соседних нейронов и от других областей коры. Они интегрируют все это и отправляют результат по длинному аксону в другие отделы мозга или спинной мозг.

· Звездчатые (амакриновые) нейроны сетчатки или гранулярные клетки мозжечка — имеют множество коротких, сильно ветвящихся отростков. Это делает их идеальными для локальной, "внутриквартальной" обработки сигналов. Они не передают информацию далеко, но создают сложные микросхемы для анализа на месте.

· Дендриты с шипиками — это не просто веточки, а активные вычислительные устройства. Количество и форма шипиков (места синаптических контактов) меняются в процессе обучения, физически кодируя память (синаптическая пластичность).

3. Электрические свойства и скорость обработки (БИОФИЗИКА)

Форма влияет на то, как электрический сигнал распространяется по нейрону.

· Толщина аксона. Быстрая передача сигнала (например, для рефлексов) требует толстых, миелинизированных аксонов. Затратно, но необходимо.

· Разветвленность дендритного дерева. Сигнал, приходящий на дальнюю ветку дендрита, будет затухать и интегрироваться с другими сигналами, прежде чем достигнет тела клетки. Сложная форма дендритов превращает нейрон в аналоговый вычислитель, а не просто в цифровой переключатель.

· Размер тела (сомы) клетки. Крупное тело может поддерживать более обширную метаболическую активность и больше связей.

Эволюционный исток: экономия и оптимизация

Представьте, что вам нужно построить суперкомпьютер. Вы не станете делать все процессоры одинаковыми. Вам понадобятся:

· Специализированные ядра для быстрых вычислений (пирамидальные нейроны).

· Быстрые и надежные шины данных для передачи на большие расстояния (мотонейроны).

· Миллиарды мельчайших логических вентилей для локальной обработки (гранулярные клетки).

Именно это и сделала эволюция. Разная форма — это "аппаратная" оптимизация под "программную" задачу. Она обеспечивает:

1. Максимальную эффективность связей при минимальном объеме.

2. Параллельную обработку информации разного типа.

3. Пластичность — возможность менять силу связей (обучаться), что напрямую зависит от доступной морфологии контактов.

Вывод: Универсальная функция нейрона (сигнал) подобна универсальной функции компьютера (вычисления). Но колоссальная разница в возможностях и эффективности между суперкомпьютером и смартфоном определяется их архитектурой. Так и в мозге: бесконечное разнообразие форм нейронов — это и есть та самая "аппаратная архитектура", которая делает возможным мышление, чувства, память и сознание.


Источник: vk.com

Комментарии: