Нейросеть определяет уровень интеллекта человека по томографии мозга

Зависит ли уровень интеллекта от нейронной сети мозга? | Журнал БОРДЮР — Journal BORDER

Исследование показало, что у людей с развитым интеллектом мозг функционирует немного иначе, чем у обычных людей. Некоторые отделы их мозга сильнее связаны между собой, другие — слабее. Это позволяет быстрее передавать важную информацию и не тратить время на ненужное.

С давних пор человеческое мышление очаровывает учёных и простых людей. Различия в когнитивных возможностях и разница между успехом в школе и карьере объясняются, прежде всего, индивидуальными особенностями интеллекта.

Они во многом зависят от наследственности и отчётливо видны при взгляде на мозг. Например, отдельные части мозга, такие как префронтальная кора, у людей с развитым интеллектом ведут себя иначе, чем у менее умных людей.

Обратите внимание

При решении когнитивных задач эти отделы мозга демонстрируют другой тип активности.

Группа учёных под руководством Ульрике Бастен из Университета имени Гёте во Франкфурте изучили не только разницу между отдельными частями мозга, но и влияние нейронной сети на уровень интеллекта.

Мозг как социальная сеть

Недавно исследователи обнаружили, что у более умных людей два отдела мозга, которые обрабатывают относящуюся к задаче информацию, имеют более развитые связи с остальной нейронной сетью мозга. Но у другого отдела мозга связь оказалась слабее. Чтобы более внимательно изучить эти взаимодействия, учёные оценили снимки мозга более 300 людей.

Они заметили, что человеческий мозг организован модульным образом.

Другие связи

Бастен и её коллеги хотели знать, существуют ли какие-либо зависящие от уровня интеллекта различия ролей отдельных отделов мозга в связях между подсетями и внутри них.

Или, если говорить другими словами: поддерживает ли отдел мозга поток информации только в рамках своей «компании» или обменивается информацией с другими отделами посредством соединения с другими подсетями, и как это связано с уровнем интеллекта?

Результаты оценки снимков показали, что у более умных людей определённые отделы мозга заметно активнее участвуют в обмене информацией между подсетями, что обеспечивает более быструю и эффективную нейронную коммуникацию. Но учёные также обнаружили отделы, которые у людей с развитым интеллектом отсоединены от остальной сети в большей степени, чем у обычных людей.

Мозг удаляет лишнее

Учёные предполагают, что такая «ширма» помогает защитить мыслительный процесс от помех. «Мы исходим из того, что особенности нейронной сети, обнаруженные на снимках мозга интеллектуально развитых людей, помогают им лучше концентрироваться на чём-либо и не принимать во внимание сторонние раздражающие факторы», — говорит Бастен.

Но как появляются эти различия в образовании сети, пока неясно. «Возможно, что у некоторых людей мозговые сети образуются из-за биологической предрасположенности, что делает их интеллект сильнее», — говорит Бастен. С другой стороны, частое использование ресурсов мозга для интеллектуальной работы также может положительно сказаться на формировании сетей в мозге.

«Мы предполагаем, что сочетание биологических характеристик мозга и условий жизни является решающим для уровня интеллекта человека», — сообщает исследовательница.  Ō

Источник: https://jborder.ru/nauka/chelovek/zavisit-li-uroven-intellekta-ot-nejronnoj-seti-mozga/

Нейросеть научилась определять возраст мозга по МРТ

С возрастом когнитивные способности человека снижаются. Нейробиологам давно известно, что это снижение коррелирует с физическими изменениями в головном мозге.

Увидеть первые признаки старения или даже определить возраст мозга можно с помощью МРТ, а разница между возрастом мозга и хронологическим возрастом человека помогает выявить нейродегенеративные заболевания на начальных стадиях.

Такой анализ зачастую является очень долгим, поскольку данные МРТ нужно детально обработать, прежде чем запустить автоматизированные процессы распознавания старения: удалить с изображения кости черепа, разделить серое и белое вещество и другие ткани, а также удалить артефакты изображения, включая различные способы сглаживания изображения. Вся обработка может занять более 24 часов, и это препятствие для врачей, надеющихся принимать во внимание возраст головного мозга пациента в процессе клинической диагностики. Ученые из Королевского колледжа в Лондоне нашли способ ускорить этот процесс.

Джованни Монтана и его команда натренировали сверточную нейронную сеть (CNN) для измерения возраста мозга с использованием исходных данных из сканера МРТ. Методика глубинного обучения занимает всего несколько секунд и может дать врачам точное представление о возрасте мозга, пока пациент находится в сканере.

Метод является стандартной техникой глубинного обучения. Монтана и его команда использовали томограммы мозга более 2000 здоровых людей в возрасте от 18 до 90 лет. Ни у кого из них не было выявлено неврологических заболеваний, которые могли бы повлиять на их мозг.

Поэтому возраст мозга должен соответствовать возрасту участников эксперимента в паспорте. Каждый скан представляет собой Т-1 взвешенное изображение. На таком изображении жидкости в головном мозге проявляются более темным цветом, белое вещество светлым, серое вещество – серым, жир – ярким цветом.

Такое сканирование обычно проводят для исследований грудной клетки, опорно-двигательного аппарата, брюшной полости и головного мозга.
Пример нейровизуализации входных данных для использования в моделях прогнозирования возраста.

А — серое вещество в осевой проекции, В — белое вещество в осевой проекции, С — «сырые» или минимально обработанные Т1-взвешенные изображения. На каждом снимке ученые отметили хронологический возраст пациента.

Важно

Команда использовала 80% изображения для обучения сверточной нейронной сети, чтобы определить возраст человека, учитывая скан их мозга. Еще 200 изображений ушло на проверку работоспособности сети.

Наконец, они испытали нейронную сеть на 200 изображениях, которые она еще не видела, чтобы определить, насколько хорошо она справляется с определением возраста мозга.

В то же время, команда сравнила результаты глубинного подхода с традиционным способом определения возраста мозга. Он требует значительной обработки изображения для идентификации, в том числе белого и серого вещества в мозге с последующим статистическим анализом – регрессии на основе гауссовских процессов.

Результаты оказались довольно интересными. И глубинное обучение, и статистический анализ точно определяют хронологический возраст пациентов при введении данных для анализа в препроцессированной форме. Оба метода так или иначе работают с погрешностью менее 5 лет при определении точного возраста головного мозга.

Точность CNN и регрессии на основе гауссовских процессов при анализе 200 изображений. Хронологический возраст (ось Х), предполагаемый возраст мозга (ось Y). А — результаты CNN, B — результаты регрессии на основе гауссовских процессов, С — результаты CNN при анализе необработанных Т1-взвешенных изображений. r — коэффициент корреляции возраста мозга и хронологического возраста со всех графиков. Тем не менее, глубинное изучение демонстрирует свое явное превосходство при анализе исходных данных МРТ, где сеть определяет правильный возраст со средней погрешностью 4,66 лет. В отличие от CNN, стандартный метод регрессии на основе гауссовских процессов хуже справился с задачей: средняя погрешность составила почти 12 лет.

Более того, глубинное обучение занимает всего несколько секунд по сравнению с 24 часами предварительной обработки, необходимой для стандартного метода.

Единственная обработка данных, необходимая для сверточной нейронной сети, должна определить последовательность ориентации изображения и размеры воксела между ними.

Для врачей это важно: после внедрения соответствующего программного обеспечения, данные о возрасте мозга пациента можно получить, когда тот еще находится в сканере.

Команда также сравнила изображения, полученные с использованием различных сканеров, чтобы показать, что метод можно применить для сканов, собранных с разных машин в разных частях мира. Помимо этого они сравнили возраст мозга 62 женщин-близнецов, чтобы показать, как возраст мозга связан с генетическими факторами.

В ходе этого исследования ученые выявили высокую наследуемость уровня старения мозга, которая с возрастом неминуемо снижается. Считается, что экологические факторы становятся более значимыми с течением времени, и здесь ученые наметили перспективное направление будущих исследований.

Совет

Результат работы Монтаны и его команды обладает потенциалом повлиять на то, как врачи определяют верный диагноз. Есть немало свидетельств, что такие заболевания, как диабет, шизофрения и травматические повреждения головного мозга коррелируют с более быстрым его старением.

Таким образом, быстрое и точное измерение старения мозга может значительно повлиять на то, как врачи в будущем будут справляться с этими заболеваниями.

Научная работа опубликована на arXiv.org (Arxiv: 1612,02572 [stat.ML])

Источник: https://habr.com/post/372973/

Нейросеть по МРТ-снимкам научилась воссоздавать то, что видит человек

Китайские ученые создали метод, который позволяет более точно считывать изображения с коры головного мозга человека. Другими словами, с помощью алгоритмов они смогли расшифровать активность визуальной коры головного мозга в тот момент, когда человек наблюдает за какими-то изображениями.

Визуально кора головного мозга устроена так, что, когда человек наблюдает какое-то изображение, активируются определенные ее нейроны. Активация характеризуется увеличивающимся притоком крови в эту область.

Сегодня наиболее точный метод отследить эту активность — функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ). Метод фиксирует изменения в мозговом кровотоке, позволяя определять активные нейроны.

Ученные же по комбинации активных нейронов пытались определить, какое изображение это вызвало, объясняется на сайте Technologyreview.

Исследователи показывали людям изображения букв — они расположены в первом ряду на фотографии ниже. В момент демонстрации определенной буквы делался МРТ-скан коры головного мозга — фиксировалась ее активность. Задача ученых была в том, чтобы расшифровать показанную букву по данным фМРТ.

Расшифровать образы напрямую из визуальной коры ученые пытались уже давно. На строчке со 2 по 5 расположены результаты работы менее совершенных алгоритмов.

То, что реализовали китайцы называется Deep Generative Multiview Model (DGMM) — 6 строчка — и это уже очень близко к оригинальным изображениям.

Обратите внимание

Данные фМРТ содержат очень большое количество шумов, потому что на каждый нейрон сильно влияют соседние. Из-за этого очень сложно выделить работу отдельных нейронов. Избавление от этих шумов пока лежит на алгоритмах. У китайцев в распоряжении было 1800 пар из сканов фМРТ и изначальных букв и цифр. На них они обучали свой алгоритм распознавать активность коры.

Ученые поставили это как задачу глубокого обучения. Они использовали 90% данных сканирования, чтобы научить машину устанавливать связь между набором данных фМРТ и оригинальными образами. Оставшуюся часть они оставили для проверки — подавали на вход системе для расшифровки. Результаты оказались лучше, чем у любых других алгоритмов.

И фактически это еще один шаг к тому, чтобы даже не читать, а уже видеть человеческие мысли. ​

Новая технология позволит электромобилям проезжать 1000 км

При своем функционировании мозг предоставляет «сервисную» информацию: приток крови к определенным областям, электрическая активность. Долгое время информация была полезна лишь медикам, по ней можно они определяли правильность функционирования мозга.

Но современные методы позволяют выделить из нее гораздо больше. Так на конференции IEEE по биометрии ученые из Техаса заявили, что даже привычная всем ЭЭГ может рассказать о человеке чуть больше, чем от нее ожидают.

С помощью машинного обучения и ЭЭГ ученым удалось определить людей с алкогольной зависимостью.

Источник: https://hightech.fm/2017/05/10/fmri_learning

Нейросеть научили чтению мыслей путем анализа снимков магнитно-резонансной томографии

Чтение мыслей — давнишняя мечта многих людей. Эта мечта отображена в огромном количестве научно-фантастических произведе-ний, в фильмах и сказках. Но на самом деле чтение мыслей — сложная задача, для решения которой нужны современные технологии.

И не только аппаратная часть, то есть «железо», но и программные платформы, а именно — нейросети. Относительно недавно группа ученых научила нейросети определять, что видит человек по анализу фМРТ (Функциональная магнитно-резонансная томография) снимков.

Это сложнейшая проблема, но, похоже, ученые из Китая ее успешно решили.

Воспользуйтесь нашими услугами

Сложная она потому, что необходимо по фМРТ снимкам, на которых много шумов, научиться определять, какие участки головного мозга работают и понимать, что за этим стоит.

Сами изображения при использовании соответствующей аппаратуры сканирования трехмерные.

Важно

И эту трехмерную картину активности определенных участков головного мозга нужно перевести в двухмерные изображения — те, что видел человек перед или во время сканирования.

Для получения фМРТ изображения обычно нужно учитывать тот факт, что активность одного вокселя (активного объема) мозга вызывается активностью других вокселей.

Как результат — компьютеру для отображения относительно четкого изображения нужно игнорировать ряд активных вокселей. Все это усложняет задачу реконструкции того, что видит человек.

Читайте также:  В ближайшее время современные роботы получат более широкое применение

В целом, эта проблема решена, медики научились «отделять зерна от плевел», да, но описанный выше процесс снижает качество распознавания изображения, видимого добровольцем, чей мозг сканируют.

На сегодняшний день функциональная магнитно-резонансная томография — один из самых активно развивающихся видов нейровизуализации.

С начала 1990-х годов функциональная МРТ стала набирать популярность в такой области, как визуализации процессов головного мозга из-за своей сравнительно низкой инвазивности, отсутствия воздействия радиации и относительно широкой доступности.

Сам метод основывается на том, что мозговой кровоток и активность нейронов связаны между собой. Когда какая-либо область мозга активна, приток крови к этой области также увеличивается

Ученые из Китая, которые работали в этом проекте, приняли решение найти новые способы анализа данных с фМРТ изображений. Специалисты из Пекинского исследовательского центра стали использовать еще и нейросети, которые стали последовательно обучать определять зависимость между тем, что видит человек и активностью его мозга, зафиксированной при помощи фМРТ.

Совет

Изначально добровольцев просили смотреть на простой объект, в ходе чего проводилось фМРТ сканирование мозга. Под простым объектом имеется в виду изображение цифры или буквы на рисунке. В результате ученые получали набор данных в виде скана мозга и изначального изображения.

Постепенно задачу усложняли, нейросеть обучалась на самых разных изображениях. Всего в базу обучения вошло около 1800 оригинальных изображений и снимков активности головного мозга. Больше всего времени ученые потратили именно на обучение нейросети, а не на что-либо иное.

Результаты, показанные при использовании новой методики китайских специалистов и различных других методов, созданных другими командами ученых в разное время

Далее нейросеть постепенно училась восстанавливать исходное изображение, которое ей не показывали, по данным скана мозга человека. Для улучшения результатов нейросеть обучили различать шумы и полезные данные на снимках.

В результате восстанавливаемые компьютером изображения, которые видел человек, стали более четкими и точными.

Плюс ко всему, ученые давали нейросети сравнить исходное изображение, которое видел человек, и изображение, которое воспроизвел компьютер.

Результаты получились очень интересными. Нейросеть научилась воспроизводить изначальное изображение с высокой степенью точности. Во многих случаях эти изображения получались более четкими, чем в случае использования любых других техник, созданных ранее.

«Масштабные экспериментальные сравнения изображений показывают нам, что мы действительно можем восстанавливать образы, видимые человеком, с фМРТ снимков, и делать это более точно, чем раньше», — говорит руководитель проекта Чангде Дю (Changde Du).

По мнению специалистов, эта технология позволяет приблизиться к моменту создания нейроинтерфейсов для работы с машинами без промежуточных этапов. Возможно, в не столь уж отдаленном будущем человек сможет подключать к компьютерным сетям свою нервную систему, передавая данные и воспринимая зрительные образы. Это станет возможным не завтра, но, возможно, быстрее, чем считается.

Источник: http://integral-russia.ru/2017/05/09/nejroset-nauchili-chteniyu-myslej-putem-analiza-snimkov-magnitno-rezonansnoj-tomografii/

Нейросеть обучили считывать картинки из мозга человека

Идея обучить искусственный интеллект считывать данные из мозга человека давно интересует ученых.

Например, управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США тестирует имплант, контролирующий и даже корректирующий работу мозга человека.

А сотрудники Института математических проблем биологии РАН создали нейросеть, которая управляет своим «взглядом» и изучает картинки практически так же, как это делают органы зрения и мозг человека.

Обратите внимание

Исследователи из США пошли еще дальше и обучили нейросеть различать «мысли» человека, анализируя работу мозга и сопоставляя ее с определенными образами. В ходе тестирования нейросеть смогла точно определить, что в данный момент видит человек.

Все исследования, направленные на обучение ИИ «телепатии», используют метод расшифровки паттернов активности головного мозга. Для этой цели анализируются данные, полученные с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии.

Они позволяют визуализировать мозговую активность достаточно точно.

Как, например, это реализовано в нейроинтерфейсе для водителя компании Nissan, который позволит человеку напрямую взаимодействовать с автомобилем или в устройстве MindBeagle, которое помогает вернуть возможность общаться парализованным людям с апаллическим синдромом.

Группа исследователей Киотского университета представила новый алгоритм, способный считывать картинки из мозга человека. Японские ученые методами глубокого обучения научили нейросеть, способную воссоздать из мозговой активности буквы, графические фигуры и объемные объекты.

Алгоритм работы нейросети. Иллюстрация: biorxiv.org.

Нейросеть работает с помощью декодера паттернов изображения в мозговой активности. Обучение искусственного интеллекта проходило стандартным способом анализа парных изображений осматриваемого объекта и мозговой активности. Алгоритм может работать в паре с глубокой генеративной нейросетью, которая отвечает за сходство воссозданного и изначального изображений.

Материалы исследования были опубликованы в статье Deep image reconstruction from human brain activity на bioRxiv.

По заявлениям ученых, несмотря на то, что воссозданные изображения не являются точными, эффективность нейросети была оценена в диапазоне 76,1% – 79,7% системой попиксельной корреляции исходного и полученного изображений. При этом оценка эффективности нейросети человеком оказалась в диапазоне 96,5% – 99,1%.

Фото на обложке: pixabay.com

Похожее

Источник: https://techfusion.ru/nejroset-obuchili-schityvat-kartinki-iz-mozga-cheloveka/

Нейронные цепочки и формирование привычек

На протяжении многих веков человеческий организм, его жизнеобеспечивающие функции, психика и система восприятия являлись одним из самых трудоёмких объектов для всестороннего и глубокого изучения.

  С появлением новых направлений и исследований в медицине, генетике, нейробиологии и психологии стало возможным провести множество параллелей о взаимном влиянии наших психоментальных процессов и биологических функций организма.

В данной статье мы обзорно рассмотрим с позиции нейробиологии и ииссиидиологии взаимосвязи некоторых отделов мозга и проходящих в них нейрональных цепочек с психологическими состояниями и привычками человека.

1.   Немного о нейронах

Нейронная сеть (нервная система человека) – сложная сеть структур, которая обеспечивает взаимосвязанное поведение разных систем в организме. Нейрон – это специальная клетка, состоящая из ядра, тела и многочисленных отростков – дендритов (длинные отростки называют аксонами).

Зоны контакта между нейронами называются синапсами. Средний человеческий мозг располагает ресурсом в 100 млрд. нейронов. Каждая клетка, в свою очередь, может дать примерно 200 тыс. синаптических ответвлений. В нейронах происходят сложнейшие процессы обработки информации.

С их помощью формируются ответные реакции организма на внешние и внутренние раздражения [1].

Важно

Одна из ключевых задач нейрона — передача электрохимического импульса по нейронной сети по доступным (резонационным) связям с другими нейронами.

При этом каждая из связей характеризуется некоторой величиной, которая называется синаптической силой.

Она определяет, что будет происходить с электрохимическим импульсом при его передаче другому нейрону: усилится он, ослабеет или останется неизменным.

Биологическая нейронная сеть имеет высокую степень связности: на один нейрон приходится порою несколько тысяч связей с остальными нейронами. Однако это приблизительное значение, которое в каждом из конкретных случаев разное.

Передача импульсов от нейрона к нейрону порождает некоторое возбуждение всей сети нейронов. Несколько упрощая, можно сказать, что каждая нейронная сеть представляет собой мысль, навык, воспоминание, то есть некий блок информации.

Любая наша мысль меняет работу мозга, прокладывая новые пути для электрических импульсов. При этом электрический сигнал должен преодолеть щель синапса для образования новых связей между нервными клетками.

Эту дорогу ему труднее всего пройти первый раз, но по мере повторения, когда сигнал преодолевает синапс снова и снова, связи становятся «шире и прочнее»; растёт число синапсов и связей между нейронами.

Образуются новые нейронные микросети, куда «встраиваются» новые знания, убеждения, привычки, модели поведения, навыки человека.

Здесь мне бы хотелось подчеркнуть, что конкретика этих убеждений будет зависеть от того, в каком отделе головного мозга будут чаще всего задействованы нейронные цепочки.

2.   Отделы мозга: неокортекс и лимбическая система

На сегодняшний день считается, что отличительной особенностью человеческого мозга от мозга животных является заметно увеличенные области лобных долей, которые представляют собой один из отделов неокортекса (от лат.

neo – новая, cortex- кора). Этот отдел полушарий головного мозга в процессе эволюции был сформирован довольно поздно.

И если у хищников он едва намечен, то у современного человека лобные доли занимают около 25% общей площади больших полушарий мозга.

Совет

Другими словами, эта — человеческая — часть головного мозга отвечает за то, насколько хорошо мы способны организовывать свои мысли и действия в соответствии с теми целями, которые стоят перед нами.

Также полноценное функционирование лобных долей дает каждому из нас возможность сопоставлять свои действия с теми намерениями, для осуществления которых мы их совершаем, выявлять несоответствия и исправлять ошибки.  Это центр концентрации внимания, осознанности, а также контроля инстинктов и эмоций.

За поведение, которое повторяется многократно и выполняется на «автопилоте», отвечает левая часть неокортекса. Правая часть «включается», когда человек сталкивается с незнакомой информацией, собирается выполнить новую задачу или делает несвойственный ему выбор.

В тоже время каждый из нас может себя узнать и в таких проявлениях как резкие перепады настроения, окрашенные пессимистичным или негативным взглядом на жизнь, снижение мотивации, устремления, самооценки, усиление чувства вины или беспомощности и многие другие подобные состояния.

Такие модели поведения регулируются архикортексом, или лимбической системой.

У «людей» и у животных эта подкорковая мозговая структура участвует в формировании как отрицательных (страх, оборонительное и агрессивное поведение), так и примитивных положительных эмоций.

Причём её размер положительно коррелирует с агрессивным поведением: у менее развитых «личностей» она всегда крупнее [2, 11.12161].

Почему же нам, людям, бывает так сложно контролировать степень активности нейронных сетей лимбической системы?

Одной из основных причин является ещё достаточно устойчивая сосредоточенность личности на собственных интересах.

По этой причине задействуются отделы мозга, связанные с эмоциями и получением различных видов удовольствий: тактильных, вкусовых, обонятельных, эстетических и других; в корне многих мотиваций лежит получение выгоды и желание комфорта, побуждающее личность идти путём наименьшего сопротивления к данным состояниям.

Обратите внимание

Лимбическая система обуславливает автоматические (часто неосознаваемые) реакции на уровне инстинктов. Инстинкты – это совокупность сложных наследственно обусловленных шаблонов поведения, которые мы машинально используем в своей повседневной жизни [3].

Однако многие базовые животные инстинкты: стадный, половой, инстинкт самосохранения в процессе эволюционирования были адаптированы под человеческий образ жизни и приобрели несколько иной вид.

Например, инстинкт самосохранения может проявляться у людей как склонность к повышенной осторожности, мнительности, нетерпимость к боли, тревожность в отношении всего неизвестного, эгоцентричность.

Всё это может стать одной из причин формирования у человека «тяжелого характера», которому присущи чрезмерный эгоизм, подозрительность, истеричность, трусость и прочие качества.

Другой пример, это инстинкт продолжения рода, проявляющийся первично в воспроизводстве потомства и межполовых отношениях, однако он также изрядно трансформировался и проявляется у людей как излишнее стремление к нарядам, самоукрашению, паническая зацикленность на своей внешности и фигуре, кокетство, флирт, нарциссизм, стремление обнажать себя. Это всего лишь несколько примеров, демонстрирующих то, что в основе большинства наших повседневных интересов главенствуют нейронные цепочки архаичных животных программ выживания и зацикленности на себе.

Некоторые люди могут даже не предполагать того, что данные проявления не только являются нечеловеческим наследием, но и не позволяют нам полноценно развиваться, преодолевать свои недостатки и несовершенства с лёгкостью. Таким образом, ежедневно подкрепляя различные типы инстинктов, усиливаются и «уплотняются» подобные нейрональные цепи, являясь причиной формирования импульсивных и в большей степени негативных шаблонов поведения.

Здесь важно отметить, что наиболее действенный способ для «торможения» этих нейронных цепочек – научиться анализировать и различать собственные черты и модели поведения, стараясь подключать отделы неокортекса, посредством осознанности и наблюдением за собой. А для этого необходим контроль над своими текущими навыками и эгоистичными состояниями для усиления других нейрональных сетей, отвечающих за «новые» гармоничные шаблоны мышления [4].

3.   Взаимосвязанность нейронных сетей

В добавление ко всему вышесказанному, хотелось бы отметить ещё несколько особенностей нейронных сетей. Одно из фундаментальных правил нейронауки гласит: нейроны, используемые вместе, соединяются.

Читайте также:  Искусственный интеллект научили спорить с человеком

Стоит сделать что-либо один раз, и разрозненная группа нейронов образует сеть, но если вы не повторите это действие достаточное количество раз, то не «протопчете тропинку» в мозге, соответствующую подобному качеству выборов и мышления.

Когда мы совершаем определённые действия снова и снова, то связь между нервными клетками укрепляется и «включить» эту нейросеть повторно становится гораздо проще. В результате даже мимолетные мысли и ощущения могут надолго оставить соответствующий след в нашем мозге.

Важно

Здесь стоит подумать о том, какие нейрональные цепочки мы закладываем своим мышлением и действиями изо дня в день. Какие тенденции мышления нам больше свойственны: гармония, созидание или деструкция, разрушение? Какую «атмосферу» мы создаём вокруг себя и что полезного и радостного несём другим людям?

Все образующиеся в нашем мозге нейросети не обособлены, а тесно и сложно взаимоувязаны между собой, и именно эти взаимосвязи образуют сложные идеи, глубокие переживания, воспоминания из жизни, образы давно испытанных эмоций. Человеческий мозг взаимодействует с миллионами бит информации каждую секунду, но сознательно мы способны воспринимать только небольшую часть из них.

Например, нейросеть, хранящая понятие «яблока» в информационном простнатсве нашего сознания, — это не один простой комплекс нейронов. Это довольно крупная сеть, соединенная с другими сетями, хранящими такие понятия, как «красный», «фрукт», «круглый», «вкусный», «сочный», «сладкий» и т. д.

Эта нейросеть также соединена со многими другими сетями, поэтому, когда мы видим яблоко, зрительная область коры головного мозга (которая тоже подключена сюда) обращается к этой сети, чтобы дать нам образ яблока именно для этой конкретной ситуации.

В другой ситуации в зависимости от настроения, текущего психического состояния человека, он к понятию яблока подключит абсолютно другие нейронные сети и получит соответственно другие переживания, например, «кислое», «твёрдое», «несочное» и т.д.

У каждого человека имеется собственная коллекция огромного многообразия переживаний и навыков, представленная в нейросетях его мозга. Доктор медицинских наук Д.

Диспенза поясняет: «В какой семье вы росли, сколько у вас было братьев и сестер, где вы учились, какую религию исповедовали ваши близкие, к какой культуре они принадлежали, где вы жили, любили вас и поощряли в детстве или били и обижали — все это и многое другое сказалось на формировании нейросетей вашего мозга» [5].

Согласно концепции автора «Ииссиидиологии», на образование новых нейронных взаимосвязей оказывают влияние не только вышеназванные факторы. Одним из постулатов ииссиидиологии является теория о многовариантном, многомировом существовании всех форм, в том числе и людей.

Совет

Одновременно с нами существует бесконечное количество Вселенных, миров и наших личностных интерпретаций в них.

Из этого вытекает следующий принцип: благодаря постоянным взаимовлияниям друг на друга разных вариантов «нас самих», мы образуем тесную генно-волновую резонационную связь, благодаря чему происходит обмен и поступление информации в систему восприятия для дальнейшего декодирования её через ДНК с помощью нейронов и гормонов [6].

Таким образом происходит формирование «нейронной ткани» нашего мироощущения и в ответ на стимулы из окружающей среды включаются те или иные зоны нейросетей, вызывая определенные биохимические процессы в мозге и гормональной системе. Эти процессы, в свою очередь, влекут за собой соответствующие эмоциональные реакции, окрашивают восприятие, обусловливают отношение к людям и событиям нашей жизни.

Подобное информационное воздействие на нас всегда осуществляется по резонационному (резонанс – усиление частоты колебаний по совпадению некоторых признаков) принципу.

В какой-то степени здесь уместно выражение «притяжение подобного подобным».

Иными словами, задействовав новые модели поведения, человек начинает постепенно резонировать с соответствующим вариантом убеждений «другого себя», укрепляя тем самым данные нейронные цепочки.

Как уже говорилось выше, если часто реагировать одним образом, активизируется определенная нейронная сеть и соответствующее поведение превращается в устойчивую привычку. Чем чаще используется сеть, тем прочнее она становится и тем проще получить к ней доступ.

Также возможен и обратный процесс: устойчивые связи между нейронами, не используемыми вместе, ослабевают. Всякий раз, когда мы прекращаем или предотвращаем действие, ментальный процесс, оформленный в нейросеть, соединенные между собой нервные клетки и группы клеток ослабляют свою связь.

При этом тончайшие дендриты, отходящие от каждого нейрона и связывающие его с другими нейронами, освобождаются для связи с другими.

Обратите внимание

Этот механизм обусловлен нейропластичностью (нейрогенезом) — в зависимости от стимуляции нейронов, одни связи становятся прочнее и эффективнее, а другие ослабевают, высвобождая потенциал для формирования новых.

Авторы книги «Мозг: краткое руководство» Д. Льюис и А. Вебстер утверждают, что человеку необходима ежедневная «встряска»», иначе в мозге не будут формироваться новые нейронные связи, необходимые для сбалансированного ментально-чувственного развития [7].

Когда мозг привыкает не думать, не решать сложных задач и не преодолевать сложности, не трансформировать внутренние и внешние конфликты, то происходит торможение развития и постепенная деградация личности, потому что электрические импульсы задействуют уже знакомые им пути, не прокладывая новых.

В цикле книг по ииссиидиологии для повышения нейрональных взаимосвязей в сторону высокочувственного и высокоинтеллектуального потенциала личности предлагается модель интеллектуально-альтруистичного развития и образа жизни.

Это позволяет нам в большей степени задействовать Человеческие отделы мозга и гармонизировать активность эгоистично-импульсивных выборов и программ.

   Ииссиидиология и центры МИЦИАР, создаваемые для её практического применения, направлены на радикальное позитивное человеческое переформатирование и трансформацию нейронных сетей, соответствующих модели нашего восприятия себя и мира вокруг нас [8].

4.   Заключение

С точки зрения физиологии, привычки есть не что иное, как образование в мозговых структурах устойчивых нервных взаимосвязей, отличающихся повышенной готовностью к функционированию по сравнению с другими цепочками нейронного реагирования. Чем больше мы повторяем какие-либо действия, мысли, слова, тем более активными и автоматическими становятся соответствующие нейронные пути.

Разные отделы полушарий мозга играют в этом процессе свою необходимую роль. Когда их деятельность синхронизирована между собой, то передача информации между нейронами становится оптимальной.

Для человека огромное значение имеет баланс между чувственно-эмоциональной сферой (контролируется лимбической системой) и высокоинтеллектуальной активностью (отвечают отделы неокортекса). Личность развивается и действует наиболее эффективно, когда дисбаланс между «передовыми» областями мозга и более старыми (примитивными) отсутствует либо его степень незначительна.

Важно

Мозг — это более сложная структура, чем просто большой набор разных популяций нейронов, аксонов и глиальных клеток. Это один из главных механизмов адаптации поступающей к нам из внешней среды любого рода информации.

Он выступает в роли её «декодировщика» и «интерпретатора» для нашей системы восприятия.

Исполнительные функции этого процесса выполняются благодаря гормональной системе, которая и отражает на физиологическом уровне результат внутренней психоментальной активности человека в каждый момент времени.

С другой стороны, наше самосознание является «регулятором» любых биологических процессов и нервной системы, способствуя побуждению к деятельности тех или иных участков головного мозга. Эта закономерность всегда предоставляет нам возможность создавать необходимый образ себя, а также наиболее гармоничные привычки в своей повседневной жизни, которые станут основой для внутренней гармонии.

Известно, что мозг состоит из эмбриональной ткани, поэтому он всегда открыт для развития, обучения и перемен. Учёные убеждены, что наш мозг способен простой мыслью, воображением, визуализацией, изменять структуру и функцию серого вещества, и это может происходить даже без специальных, внешних воздействий, а под влиянием лишь тех мыслей, которыми он наполнен.

Всё вышесказанное подводит к пониманию того, что каждому, кто задумывается о качестве своего мышления и привычек, требуется фундаментальное изменение накопленных убеждений – преодоление и смену инстинктивной генетической программы и прежнего воспитания на истинно человеческие представления, основанные на высокоинтеллектуальных и высокочувственных представлениях любого аспекта жизни.

Первоисточники:

[1] Научный журнал «Нейросайнс»

Источник: http://news.wekzdorov.ru/index.php/78-osnovnaya/635-nejronnaya-set-mozga-formiruet-nashi-privychki

У людей с высоким интеллектом части мозга лучше взаимодействуют между собой

Нейробиологи из Университета Гёте во Франкфурте доказали, что уровень интеллекта связан со строением мозга. Оказывается, как пишет портал Science Daily, у людей с высоким IQ лучше налажены связи между разными его отделами.

Организация мозга и умственные способности: есть ли связь?

Считается, что наши интеллектуальные способности зависят от работы разных частей мозга.

К примеру, префронтальная кора участвует в появлении сложных мыслительных схем, височные доли отвечают за распознавание речи и контроль над устной речью, а лобные доли несут ответственность за инициативность и самостоятельность человека во время принятия решений.

Совет

В этот раз специалисты выяснили, как на мозговой активности сказываются «взаимоотношения» между разными областями органа. Оказывается, чем крепче между ними связь, тем умнее человек.

Еще в 2015 году эта же группа учёных опубликовала метаисследование, в котором рассказывалось, что передняя островковая доля большого мозга и передняя поясная кора у интеллектуалов плотно взаимодействуют с остальными частями мозга. А вот сообщение между височной и теменной долей, которая помогает нам отсекать ненужную информацию, было слабым.

Новые данные

Новое исследование проводилось на основании 300 снимков магнитно-резонансной томографии и современных методов анализа нейросетей. Выяснилось, что организация нашего головного мозга похожа на социальную сеть, которая состоит из малых подсетей (семья, друзья, коллеги).

С одним кругом людей мы взаимодействуем регулярно, а с другим — только в случае крайней необходимости, и в мозге всё происходит точно так же.

Его модули очень тесно связаны с теми, которые оказывают воздействие на их жизнедеятельность, а те, без которых можно обойтись, остаются «в стороне».

У более умных людей разные части мозга гораздо лучше коммуницируют друг с другом несмотря на то, являются они частью одной «социальной» группы или нет.

«Мы полагаем, что такое устройство мозга помогает умным людям сосредоточиваться на важном и не отвлекаться на постороннее», — говорит Ульрике Бастен (Ulrike Basten), сотрудник факультета психологии Университета Гёте.

Возможно, считает учёный, смышленые люди биологически предрасположены быть таковыми и чаще используют мозг для решения сложных задач.

доктор медицинских наук, заслуженный врач РФ, главный врач городского консультативно-­диагностического центра для детей

Я не уверена, что уровень нашего интеллекта зависит от того, как устроен мозг. Мышление связано прежде всего с ассоциативными связями и скоростью передачи информации между нейронами, а вот размер и прочие факторы на него никак не влияют.

Обратите внимание

Хотя головной мозг — это настолько сложная система, что ни в чём нельзя быть уверенным.

Поэтому-то нам до сих пор не удаётся создать машину, которая сможет выполнять все человеческие функции — нужно ещё много времени, чтобы понять, как организована работа нашего главного органа.

Источник: https://sciencepop.ru/u-umnyh-lyudej-po-drugomu-ustroen-golovnoj-mozg/

Нейросетевое моделирование нейронной деятельности мозга

Нейронные сети или нейрокомпьютинг – совокупность нейронных элементов и связей между ними, предназначенных для решения определенных задач – в биологии и информационных технологиях почти что однозначно ассоциируют со спецификой головного мозга, работа которого суть солитонно-голографический процесс передачи пространственно-временных паттернов нейронной активности. Это в определенном смысле верно, хотя нейронная структура мозга человека и нейрокомпьютинг существенно различные объекты с точки зрения вещественной принадлежности, задач, развития и пр. и пр. В самом общем определении: первое есть молекулярная структура мозга, на основе которой реализуются процессы мышления, а второе — техническое средство, отчасти — для моделирования (или имитации) этих самых процессов. Однако нейрокомпьютинг имеет и вполне самостоятельные, достаточно разветвленные технические задачи. В данном направлении работает большое число научных коллективов и отдельных ученых, которые уже сейчас добились заметных результатов. И еще следует отметить, что нейробиология в настоящее время по числу активно работающих в ней представителей «точных» наук сравнялась с биотехнологией и молекулярной генетикой. Это говорит о сложности ставящихся и решаемых физико-математических задач.

Читайте также:  Создан биомеханический жгутиковый робот

Одной из самых актуальных проблем, стоящих перед учеными и исследователями, является изучение извечно волнующего человечества вопроса: «Как мыслит человек?».

Глобальная важность разрешимости этого сакраментального вопроса не только историческая, но — и быть может в большей степени — актуальная. Например, в 1989 г. конгресс США принял «Объединенную резолюцию сената и палаты представителей по объявлению «Десятилетия мозга». Вот характерные отрывки из пространной резолюции:

«Поскольку установлено, что ежегодно пятьдесят миллионов американцев становятся жертвами заболеваний и нетрудоспособности вследствие повреждения мозга, включающих основные психические, наследственные и дегенеративные заболевания, инсульты, нарушения в связи с наркоманиями, влияние пренатальных факторов, нейротоксинов в окружающей среде и травм, а также нарушений речи, слуха и других когнитивных расстройств;

— поскольку установлено, что общая сумма затрат на лечение, восстановительную терапию и другие расходы, связанные с заболеваниями и нетрудоспособностью, зависящими от поражения мозга, составляет 305 млрд. долларов в год;

— поскольку население должно быть информировано о волнующих достижениях в исследовании мозга и о возможности лечения заболеваний, поражающих мозг;

— поскольку технологическая революция, происходящая в области наук о мозге, привела к разработке таких методов, как позитронная эмиссионная томография и создание изображений посредством магнитного резонанса, что позволило клиницистам наблюдать мозг в тонких деталях неинвазивными методами, определять системы мозга, затрагиваемые при специфических видах нарушений, исследовать зависимость поведения от нейропептидов и подойти к пониманию сложных структур, обеспечивающих память;

— поскольку научная информация о мозге нарастает с колоссальной скоростью, а область компьютерной и информационной науки достигла уровня развития, достаточного для того, чтобы анализировать данные нейронаук с максимальной пользой как для исследований в области фундаментальных наук, так и для клиницистов, изучающих мозг в норме и патологии;

— поскольку достижения математики, физики, вычислительной техники и методов изображения мозга позволили начать важную работу по отображению функций мозга в норме и патологии, моделированию нейронных сетей и их динамических взаимодействий;

— поскольку понимание реальной работы нервной системы все еще требует введения новых технологических методов, позволяющих расшифровку того, как отдельные нейроны путем коллективного действия обеспечивают интеллект человека»…

Далее в резолюции делается вывод о необходимости проведения широкомасштабных исследований в части ответа на самые смелые вопросы о принципах мышления и мозговой деятельности человека.

Заметим, что подавляющее большинство специалистов, тем более – популяризаторов в нейробиологии смотрит на конечную цель проектов по исследованию процессов мышления и мыслительной работы головного мозга человека с обескураживающим оптимизмом, то есть имеется в виду цель полностью осознать эти процессы и принципы.

Мы же склонны к осторожному оптимуму, а именно: исходя из единственной пока теории термодинамики процессов информации и мышления Н.И.

Кобозева, можно полагать, что мыслительная работа мозга, то есть векторизованные движения мысли, возможна только с подведением к молекулярной системе мозга человека негэнтропии (отрицательной энтропии), компенсирующей положительную энтропию работающего мозга:. Только такой вариант может обеспечить сознанию вполне упорядоченные действия.

Таким образом, проблематика физики мышления конкретизируется до выявления физического содержания и источника отрицательной энтропии. Но именно этот-то фундаментальный вопрос тайны бытия человека и самосогласованности единого информационного поля ноосферы к настоящему времени решен только гипотетически. Однако такой постановки уже вполне достаточно для утверждения о справедливости леммы 1.1.

Лемма 1.1. Мышление есть энергетический процесс, а мысль — форма преобразования энергии, понимаемых в том смысле, что все энергозатраты несут функциональную нагрузку.

Доказательство леммы связывается с поиском формы материи, способной осуществлять процесс мышления с созданием энтропии –ΔS(S £ 0). Согласно гипотезе Н.И.

Важно

Кобозева, такой формой могут быть сверхлегкие фермионные частицы с массой (10–7 ÷ 10–8)mе, то есть 10–30 ÷ 10–31 г; это частицы типа нейтрино (само нейтрино исключается, как не взаимодействующее с веществом).

Несомненно, что в бесконечном, не познаваемом до конца многообразии материи такие частицы есть, но до опытного обнаружения следует признать их существование возможным (алгоритмическим). Но ведь сверхлегкие частицы — это есть поле, причем поле электромагнитное (ЭМП).

Из сказанного следуют выводы:

мысль есть форма преобразования и потребления энергии, понимаемые в том смысле, что все энергозатраты несут функциональную нагрузку;

мышление есть ноосферный энергозатратный процесс с электромагнитной основой в форме солитонно-голографических паттернов;

— атомарно-молекулярная материя мозга человека не в состоянии обеспечить мышления, а выполняет для органов мышления только нейрофизиологические функции в аспекте регуляторно-коммуникационной сетевой организации;

— частный вывод суть лемма 1.2.

Лемма 1.2. Создание искусственного интеллекта, т.е.

технической (биотехнической) системы, функционирующей по аналогии с мозгом человека, невозможно, поскольку технически (биотехнически) не представляется возможным преобразование материи в форму, способную обладать малой, но конечной энтропией для энергозатратной системы при Т>0 К, а использование технического генератора соответствующих фермионных частиц эквивалентно воссозданию атомарно-галактической структуры Вселенной, ранговым отображением которой является человеческий мозг.

Доказательство леммы вытекает со всей очевидностью из сказанного выше, а также из концепции единого информационного поля ноосферы и фундаментального кода Вселенной.

Информационным полем ноосферы называется сложная материальная субстанция, характеризующаяся глобальностью, многомерностью, коммуникационными качествами, отличающаяся многовариантностью материальных носителей и динамизмом взаимных их перевоплощений, развивающаяся синхронно с эволюционными процессами, сопутствующими деятельности человека. Фундаментальный код Вселенной – единое (материальное) организующее начало мироздания.

Таким образом, возвращаясь к исходному тезису об «осторожном оптимизме», можно утверждать, что человеку не дано до конца изучить тайну своего мышления, ибо это равносильно (см. лемму 1.2) раскрытию полного содержания фундаментального кода Вселенной, что есть логическое противоречие.

Нейронные сети и работа мозга. Данный аспект исследования феномена мышления относится к изучению динамики нейронной активности – возникновения и поддержания устойчивых пространственно-временных нейронных констелляций.

Эта динамика является исходным моментом в изучении регуляторно-коммуникационной сетевой организации мозга.

Собственно говоря, от нейронной активности до собственно процессов мышления расстояние бесконечно далекое, но к осознанию последнего можно приблизиться, только зная существо всех «обслуживающих» мышление механизмов.

Авторы обзора «Модели динамики нейронной активности при обработке информации мозгом — итоги десятилетия» в данном аспекте прямо говорят, что «имеющиеся данные о характере нейронной активности и принципах нейронных взаимодействий пока что не привели к пониманию механизмов обработки информации в мозге, таких, как кодирование, запоминание, вспоминание, распознавание, принятие решений, мышление и т.д. Остаются неясными и механизмы функционирования внимания, разделения бессознательных и осознаваемых психических процессов, влияния эмоций».

Совет

Поэтому модель нейронной сети в приложении к работе мозга дает конкретное (и ограни-ченное) решение ряда задач: разработка общих подходов к анализу, выделение основных параметров системы, анализ биофизикохимических механизмов в функционировании нейронных структур, предложения по расширению экспериментального моделирования.

Отсылая читателя (заинтересованного) к специальной литературе, не излагая основы нейронного моделирования, только заметим, что нейронная сеть суть система динамически взаимодействующих элементов с набором входных и выходных сигналов:- семейство входных функций;- набор весовых коэффициентов; θ — пороговая функция; ψ — выходная функция. А процесс работы нейронной сети описывается уравнением

(1)

В соответствии с (1), стимулами нейронных сетей являются постоянные, переменные непрерывные сигналы, случайные, детерминированные импульсные последовательности, причем наблюдается большое разнообразие в части задействования входов сети. Точно так же разнообразна и форма выходных сигналов ψ.

Соответственно форме сигналов φ и ψ используются и соответствующие математические методы описания сетей, в данном случае — модели нейронной организации мозга. Экспериментально же сигналы ψ снимаются ЭЭГ, различными томографами, магниторезонансными устройствами современной медицинской диагностики.

Для конкретного моделирования нейронной активности мозга используются различные типы нейронных сетей (Абарбавель Г.Д., Sturm A.K. и др.):

а) сети из нейронов, в которых динамика элементов описывается системой дифференциальных уравнений;

б) сети из интегративно-пороговых нейронов;

в) сети из взаимодействующих нейронных осцилляторов;

г) сети из фазовых осцилляторов.

Свою специфику имеет и архитектура моделей сетей. Модели одиночного нейрона и нейронных сетей используются для анализа временных характеристик импульсных последовательностей, генерируемых нейронами.

При этом используется классическое определение технического нейрона: система, преобразующая входную последовательность импульсов в дискретные потенциалы действия на выходе, которые передаются на другие нейроны.

Обратите внимание

Для сравнения дадим определение биологического нейрона: нервная клетка, состоящая из тела и отходящих от него отростков (относительно коротких дендритов и длинного аксона) и являющаяся проводником нервных импульсов от рецепторов в центральную нервную систему, от центральной нервной системы к исполнительным органам, а также соединяющая несколько других нервных клеток.

В другой, более продуктивной модели (Koch C.и др.), используется модель стохастического нейрона и нейрона как детектора совпадений.

Это позволяет исследовать вопрос о преобразовании информации в нейроне и качестве (надежности) синаптической передачи с учетом зашумленности входного сигнала φ. Кроме того, такие компоненты нейрона, как синапс, сома, дендрит, аксон и пр.

, также являются источниками (внутренних) шумов. Вообще говоря, до сих пор наиболее адекватной моделью собственно нейрона является модельный нейрон Ходжкина-Хаксли.

Динамика нейронной активности, как правило, исследуется в осцилляторных моделях — осцилляторная активность нейронных ансамблей, то есть информация кодируется на уровне таких ансамблей, а не отдельных нейронов; используется либо временнóе кодирование, либо кодирование в пространстве и времени. В первом варианте исследуется эволюция активности нейронного ансамбля; под активностью имеется в виду число импульсов, которые генерируются ансамблем за время Δt, то есть это средний мембранный потенциал нейронов в ансамбле.

Во втором случае исследуется паттерн пространственно-временнóго распределения активности нейронного ансамбля.

Модели внимания и интеграции признаков в образе.Для конкретизации подходов к исследованию нейронной активности рассмотрим модель внимания и интеграции.

Обработку информации в мозге можно подразделить на два относительно автономных уровня: предвнимание и внимание (верхний уровень). Предвнимание – уровень обработки информации в человеческом мозге (нейронной сети), на котором выделяются признаки стимулов и распознаются простые стимулы (с однотипными признаками). Характер обработки здесь — параллельный.

Внимание – уровень обработки информации в человеческом мозге (нейронной сети), на котором формируется общее представление о реальности, а фрагменты информации, поступающие от органов чувств, памяти и двигательных компонент, обрабатываются последовательно, объединяются в осмысленные образы с последующим распознаванием, анализом на новизну и запоминанием.

Вводится понятие фокуса внимания. Это процесс последовательного перемещения с одного объекта внимания на другой, при котором детализируется тщательно обрабатываемая текущая информация.

Для кодирования информации о стимулах в первичных зонах коры используются различные признаки: зрительные, слуховые (акустические) и пр. Признаки также различаются модальностью. В любом случае первичная обработка признаков выполняется в специализированных нейронных структурах коры мозга, а представление о целостных объектах возникает только в ассоциативных структурах коры.

Некоторые выводы. Нейронная система мозга суть механизм, обрабатывающий информацию в волновом динамическом процессе. По крайней мере, модель нейронных сетей адекватна работе такого механизма.

Важно

Понятно, что даже самое совершенное нейронное моделирование не дает ответ на извечный вопрос: «Как мыслит человек?».

Но, как уже говорилось выше, это и не существенно, ибо познание сущности процесса мышления — есть лишь бесконечное приближение к истине, но не полное постижение ее.

Таким образом, рассуждая о нейронной системе мозга, мы не должны выходить за пределы биохимической вещественной структуры мозга, где исходными элементами являются молекулы. Именно свойства этих молекул обеспечивают специфику функциональной организации коры мозга — вещественный базис для собственно процессов мышления.

Деятельность мозга формируется в иерархической системе от уровня биомолекул до целостного мозга (рис. 1) — указаны характерные размеры.

Рис. 1. Иерархическая система в организации вещественной структуры мозга

Источник: https://3ys.ru/chelovek-i-informatsionnaya-virtualnaya-realnost/nejrosetevoe-modelirovanie-nejronnoj-deyatelnosti-mozga.html

Ссылка на основную публикацию