La lógica de pensamiento. Parte 12: Las huellas de la memoria

Esta serie de artículos describe el modelo de ondas del cerebro, es muy diferente de los modelos tradicionales. Es muy recomendable para aquellos que acaba de unirse, se inicia la lectura de la primera parte de la .

Engram llamó a los cambios que se producen en el cerebro en el momento de recordar. En otras palabras, un engrama - una huella de memoria. Como es natural, la comprensión de la naturaleza de engramas es percibida por todos los investigadores como un problema clave en el estudio de la naturaleza del pensamiento.

¿Cuál es la complejidad de este problema? Si usted toma un libro común o una unidad de ordenador externo, entonces ambos pueden llamarse memoria. Ambos almacenes de información. Pero poco tienda. Esa información era útil, debe ser capaz de leer y saber cómo hacerlo funcionar. Y resulta que la forma misma de almacenamiento está estrechamente relacionada con los principios de su procesamiento. Uno determina en gran medida la otra.



La memoria humana - no es sólo la capacidad de almacenar un gran conjunto de diversas imágenes, sino también una herramienta que te permite buscar y reproducir la memoria pertinente rápidamente. De este modo, excepto para el acceso asociativo a fragmentos arbitrarios de nuestra memoria, somos capaces de comunicarse en la cadena cronológica de los recuerdos, no jugar una sola imagen, y la secuencia de los acontecimientos.

Wilder Penfield ha recibido un merecido reconocimiento por sus contribuciones al estudio de las funciones de la corteza. Para controlar el tratamiento de la epilepsia, desarrolló un método de cerebro abierto, que se utilizó durante la estimulación eléctrica, permite especificar el foco epiléptico. Emocionantes electrodos de diferentes áreas del cerebro, Penfield registran respuesta en pacientes conscientes. Es posible obtener una visión detallada de la organización funcional de la corteza (Penfield, 1950). La estimulación de ciertas áreas, principalmente los lóbulos temporales, haciendo que los pacientes vivos recuerdos, en los que los acontecimientos pasados ​​han surgido en gran detalle. Y la re-estimulación de los mismos lugares evocados los mismos recuerdos.

Panfilov reveló una clara localización en la corteza de las muchas funciones en la búsqueda de las mismas huellas de la memoria bien localizadas. Además, la llegada de los ordenadores y, en consecuencia ideas sobre la forma de organizar los medios físicos de información del equipo, estimuló la búsqueda de algo que las estructuras cerebrales similares.

En 1969, Jerry Letvin dijo: "Si el cerebro humano está formado por neuronas especializadas, y que codifican las propiedades únicas de los diferentes objetos, entonces, en principio, en algún lugar en el cerebro debe ser una neurona a través del cual aprendemos y recordamos su abuela." La frase "neurona abuela" atrincherado ya menudo aparece cuando empezamos a hablar de la memoria del dispositivo. Por otra parte, también se dirigen confirmación experimental. Las neuronas se detectaron sensible a ciertas imágenes, por ejemplo, reconociendo claramente persona específica o un fenómeno específico. Sin embargo, cuando los estudios más detallados han demostrado que las neuronas "especializados" observadas no responden sólo a una cosa, y el grupo de una manera imágenes similares. Así, se encontró que las neuronas responden a Jennifer Aniston, simplemente reaccionar y Lisa Kudrow protagonizó con Aniston en la serie de televisión "Friends", y la neurona reconocible Luke Skywalker aprendió y maestro Yoda (RK Quiroga, K. Koch, J. Fried, 2013).

En la primera mitad del siglo XX, Karl Lashley puso una experiencia muy interesante para localizar memoria. Él primero enseñó ratas para encontrar un camino a través del laberinto, y luego los borra diferentes partes del cerebro y se inicia en el laberinto. Así que trató de encontrar la parte del cerebro que es responsable de la memoria de las competencias adquiridas. Pero resultó que la memoria de una manera u otra siempre han mantenido, a pesar del a veces considerable alteración de la motilidad. Estas experiencias inspiradas Karl Pribram formular hizo ampliamente conocido y popular teoría de la memoria holográfica (Pribram, 1971).

Principios de la holografía, como el término, acuñado en 1947 por Dennis Gabor, que recibió el Premio Nobel de Física en 1971. La esencia de la holografía en el siguiente. Si usted tiene una fuente de luz con una frecuencia estable, luego dividiéndolo por el espejo semitransparente en dos, obtenemos dos haces de luz coherente. Una corriente puede ser enviada a un objeto, y la segunda en una placa fotográfica.



La creación de un holograma i>

Como resultado, cuando la luz reflejada desde el objeto alcanza una placa fotográfica, fluirá a la placa que cubre el patrón de interferencia.

El patrón de interferencia está impreso en una placa fotográfica, guarde la información no sólo acerca de la amplitud, sino también las características de fase de campo de luz, reflejada por un objeto. Ahora, si la luz antes de que la placa expuesta, a continuación, restaurar la producción original de luz, y vamos a ver el objeto almacenado en su totalidad.



Jugar holograma i>

El holograma tiene algunas propiedades sorprendentes. En primer lugar, la salida de luz conserva volumen, es decir, mirando el objeto fantasma desde diferentes ángulos, se puede ver desde diferentes lados. En segundo lugar, cada parte del holograma contiene toda la información sobre el campo de luz. Así que, si cortamos el holograma en la mitad, entonces primero vamos a ver sólo la mitad del objeto. Pero si la inclinación de su cabeza, luego el borde de lo que resta del holograma podemos ver el segundo "cortado" parte. Sí, a menos de un fragmento del holograma, menor es su resolución. Pero incluso en un área pequeña puede ser tan a través de un ojo de la cerradura, para considerar el panorama completo. Curiosamente, si el holograma es una lupa, a continuación, a través de ella se puede ver desde el aumento en los otros objetos capturados allí.

Con respecto a la memoria Pribram formulado: "La esencia del concepto holográfico es que las imágenes se restauran cuando su representación en forma de sistemas con información distribuida listado apropiadamente en el estado activo" (Pribram, 1971)
.
La mención de las propiedades de almacenamiento holográfico se puede encontrar en dos contextos. Por un lado, en referencia a la memoria holográfica, la naturaleza distribuida de estrés y su capacidad de recuperar imágenes utilizando sólo una parte de las neuronas, al igual que ocurre con los fragmentos de hologramas. Por otro lado, supongamos que la memoria que tiene propiedades similares a un holograma, basado en los mismos principios físicos. Esto significa que debido a la holografía se basa en la fijación del patrón de interferencia de los flujos de luz, la memoria de alguna manera aparentemente utiliza el patrón de interferencia que se produce como resultado de la información de codificación de impulsos. Ritmos cerebrales son bien conocidos, y donde hay vibraciones y ondas, y por lo tanto inevitable y su interferencia. Esto significa que la analogía física parece muy apropiado y atractivo.

Pero la interferencia de una fina pieza, pequeños cambios en la frecuencia o fase de las señales debe cambiar por completo su imagen. Sin embargo, el cerebro funciona con éxito con variaciones sustanciales en sus ritmos. Además, los intentos de impedir la propagación de la actividad eléctrica de la disección de sus parcelas y poner en su lugar las minas de mica, que pone en tiras de papel de oro para crear un circuito, la creación de focos epilépticos por pasta de aluminio de inyección no violar la actividad demasiado patológicamente del cerebro (Pribram, 1971).

Hablando de memoria, es imposible ignorar los hechos conocidos sobre la relación de la memoria y el hipocampo. En 1953, el paciente, que se llama HM ( Henry Molaison em>), el cirujano retira el hipocampo (W. Scoviille, B. Milner, 1957). Fue un intento arriesgado para curar la epilepsia severa. Se sabe que la eliminación de uno de los hemisferios del hipocampo en realidad ayuda con esta enfermedad. Dada la excepcional fuerza de la epilepsia en HM, los médicos le extirparon el hipocampo en ambos lados. Como resultado, H.M. desaparecido por completo la capacidad de memorizar nada. Él recordó que tenía con él antes de la operación, pero el nuevo despegó de la cabeza, una vez cambiado su atención.



Henry Molaison i>

H.M. estudiado durante mucho tiempo. En el curso de estos estudios se llevaron a cabo innumerables experimentos diferentes. Uno de ellos era particularmente interesante. El paciente se le ofreció cinco puntas círculo de la estrella, mirándola en el espejo. Esto no es una tarea muy simple, causando dificultad en ausencia de habilidad adecuada. Tarea dado H.M. varias veces y cada vez que lo vio, como se ha visto por primera vez. Pero es interesante que cada vez que el trabajo se le dio más y más fácil. Observó con repetidos experimentos, se espera que sea mucho más difícil.



El hipocampo es uno de los hemisferios i>

Además, se encontró que un cierto memoria para eventos todavía se caracterizó por HM Por ejemplo, lo que sabía sobre el asesinato de Kennedy, a pesar de que fue después de la eliminación de su hipocampo.

A partir de estos hechos, se concluyó que hay al menos dos tipos diferentes de memoria. Un tipo es el responsable de la fijación de recuerdos específicos, y el otro es responsable de obtener una cierta experiencia generalizada, que se refleja en el conocimiento común de los hechos, o la adquisición de ciertas habilidades.

Caso H.M. bastante único. En otras situaciones asociadas con la eliminación del hipocampo, donde había un daño bilateral tan completa, como HM, deterioro de la memoria, o fueron menos pronunciados o ausente por completo (W. Scoviille, B. Milner, 1957).

Tratemos ahora de comparar todos describen con nuestro modelo. Hemos demostrado que los fenómenos recurrentes estables forman un patrón de detectores neuronales. Estos patrones son capaces de reconocer su característica combinación de características, y añadir nuevas identificaciones con foto de onda. Hemos mostrado cómo puede ocurrir funciones de reproducción inversa en el identificador del concepto. Esto puede ser comparado con el recuerdo de la experiencia generalizada.

Pero un recuerdo tan generalizada no puede recrear eventos específicos. Si el mismo fenómeno se repite en diferentes situaciones, que tenemos en nuestra red neuronal acaba de obtener los vínculos asociativos entre el concepto, los fenómenos y conceptos relevantes que describen estas circunstancias. El uso de este asociatividad, puede crear una descripción abstracta, que consta de los conceptos que se presentan juntos. La tarea de la memoria de eventos - no juega una pintura abstracta, y recrear memorizado anterior situación, la descripción de un evento en particular sólo con todas sus características únicas características
.
La complejidad en sí es que en nuestro modelo no hay tal lugar, siempre que sea localizada descripción total y completa de lo que está sucediendo. Descripción completa se compone de muchas descripciones, activos en las distintas áreas de la corteza. Cada zona tiene una descripción en términos de la ola, que es típico de esta parte del cerebro. E incluso si de alguna manera nos acordamos de lo que sucede en cada zona de forma individual, estas descripciones todavía tendrán que enlazar, por lo que no había una imagen completa.

Una situación similar se presenta cuando topográficos neuronas de proyección con campos receptivos locales. Supongamos que tenemos una red neuronal consiste en dos capas planas (figura de abajo). Supongamos que el estado de las neuronas de la primera capa forma una imagen definida. La imagen transmitida a través de la proyección en la segunda capa de fibras. Las neuronas de la segunda capa tienen conexión sináptica con las fibras, que caen dentro de los límites de sus campos receptivos. Por lo tanto, cada una de las neuronas de la segunda capa ve sólo un pequeño fragmento de la imagen original de la primera capa.



proyección topográfica de una imagen en un campos receptivos locales i>

Hay una manera obvia de recordar en la foto suministrada segunda capa. Es necesario elegir un conjunto de neuronas a sus campos receptivos completamente cubiertos la imagen proyectada. Recuerde cada uno de sus neuronas de una imagen. Y a la memoria adquirida conectividad - seleccionar estas neuronas marcador general, lo que indica que pertenecen a un mismo juego
.
Tal almacenamiento es muy simple, pero extremadamente derrochadora en el número de neuronas implicadas. Cada imagen nueva requerirá un nuevo juego de memoria distribuida.

Obtener los ahorros que usted puede, si resulta que las diferentes imágenes se repiten las partes comunes, entonces no se puede hacer una nueva neurona para recordar un fragmento de este tipo, y tomar ventaja de las neuronas ya existentes, simplemente añadiendo que otro marcador, ahora con las nuevas imágenes.

Por lo tanto, llegamos a la idea básica de la memorización distribuida. Se describe su primera proyección de imágenes y topográfico.

Se alimenta a la primera zona, diferentes imágenes y proyectarlas a una segunda zona. Si hacemos los campos receptivos de las neuronas lo suficientemente pequeño, el número de imágenes únicas en cada área local no será tan grande. Podemos encontrar las dimensiones del campo receptivo a una región cuyas dimensiones son aproximadamente del mismo tamaño que el campo receptivo de las neuronas, coloque todas las variaciones únicas de imagen local.

Crear una región espacial que contiene neuronas detectores. Hazlo para que cada región contiene todos los detectores de posibles e imágenes únicas a las áreas cubrieron todo el espacio de la segunda zona. Para ello, podemos utilizar los principios descritos conjuntos de liberación anteriores de factores.

Los detectores de tareas - Compara sirven en sus imágenes de campo receptivo con las imágenes que son característicos para ellos. Para esta comparación, las imágenes se pueden utilizar por la convolución del campo receptivo R em>:



La respuesta de la neurona será la más alta, la más nueva imagen cubre una imagen almacenada. Si no estamos interesados ​​en el grado de cobertura y el nivel de imágenes que coinciden, puede utilizar la correlación de las imágenes, que no es otra cosa que la convolución normalizada:



Por cierto, el mismo valor es el coseno del ángulo formado por la imagen del vector y el vector de pesos:



Como resultado, cada grupo local de detectores al presentar una nueva imagen neuronas se disparará detectores que describe mejor su fragmento local.

Ahora haga lo siguiente: vamos a generar para cada nueva imagen de su identificador único de etiqueta y marcarla neuronas detectores activos. Encontramos que cada imagen es acompañada por una presentación en el segundo patrón de actividad de la corteza, que es una descripción de esta imagen está disponible a través de los segundos signos de zona. Creación de un identificador único y etiquetarlos neuronas detectores activos -. Que es recordar eventos específicos

Si elegimos uno de los marcadores, encontramos neuronas detectores que lo contiene, y para restaurar sus imágenes locales característicos, obtenemos la restauración de la imagen original.

Para recordar y reproducir una serie de imágenes diferentes, neuronas detectores deben tener constantes pesos sinápticos y tienen la capacidad de almacenar tantos marcadores como los recuerdos que recordaremos.

Vamos a mostrar el trabajo de recordar distribuido con un ejemplo sencillo. Supongamos que generamos en la zona superior de las imágenes de contorno de diferentes formas geométricas (figura siguiente).



La imagen suministrada i>

Capacitará a la zona baja de la asignación de varios factores por la descorrelación. Las principales imágenes que aparecen en todos los campos receptivos pequeña - una línea desde diferentes ángulos. Habrá otras imágenes, tales como las intersecciones y esquinas formas geométricas inherentes. Pero las líneas dominarán, es decir, para reunirse con mayor frecuencia. Esto significa que se destacan principalmente en los factores de forma. El resultado real de este entrenamiento se muestra en la siguiente figura.



Un fragmento de factores de campo extraído de las imágenes de contorno i>

Se ve que se destaca una gran cantidad de líneas verticales y horizontales, que se distingue por su posición en el campo receptivo. Esto no es sorprendente, ya que incluso un ligero cambio crea un nuevo factor, que no tiene intersecciones con sus "gemelos" paralelas. Supongamos que de alguna manera hemos complicado nuestra red para que los "gemelos" paralelas adyacentes se han fusionado en un factor. Supongamos además que en las regiones pequeñas identificar los factores, como se muestra en la figura siguiente, con cierta discreta describir todas las direcciones posibles.



Factores en una pequeña región correspondientes a diferentes direcciones con incrementos de una hora i>

A continuación, el resultado de aprender toda la zona de la corteza puede ser más o menos representados como sigue:



de aprendizaje condicional resultado corteza. Para mayor claridad, las neuronas no se colocan en una rejilla regular i>

Ahora va a proporcionar la imagen corteza zona aprendido de un cuadrado. Las neuronas que verán en su característica campo receptivo para ellos la activación de los estímulos (ver figura).



Reacción entrené corteza para formar un cuadrado i>

Ahora generar un número aleatorio único - los recuerdos.
















Referencias


Partes anteriores:
Parte 1. Neurona
Parte 2. Factores
Parte 3: Perceptrón, red de convolución
actividad Parte 4. Antecedentes
Parte 5. Las ondas cerebrales
Parte 6. proyecciones del sistema
Parte 7:
Persona-Ordenador Interfaz Parte 8: Asignación de los factores en las redes onda
Parte 9 patrones de detectores neuronales. Proyección posterior
Parte 10: la auto-organización espacial
Parte 11. redes neuronales dinámicas. Asociatividad

Alex Redozubov (2014)