Объединение нейронов как один из фундаментальных принципов организации работы мозга
Нейрон сам по себе не может выполнить функции, характерные для ЦНС. Для этих целей необходимо объединение различных нейронов в единые ансамбли. Физиология накопила большой фактический материал, который позволяет все глубже понять каким образом при объединении отдельных единиц возникает нечто новое, не характерное для его составляющих. Однако до настоящего времени принцип системности, или эмерджентности, остается тайной для исследователя.
Для различных структур мозга характерны определенные типы нейронной организации. Нейроны, выполняющие одну и ту же функцию, образуют так называемые группы, популяции, ансамбли, колонки, ядра. В коре большого мозга, мозжечке нейроны формируют слои клеток. Каждый слой имеет свою специфическую функцию.
Серое вещество мозга. Скопления нейронов и нейроглии образуют серое вещество мозга. Серое вещество ЦНС неоднородно. В нем имеются участки концентрации нейронов, где их тела очень плотно располагаются относительно друг друга, а также области, где концентрация нейронов невысокая. Области высокой концентрации нейронов получили название ядер серого вещества. Специфические по функции нейроны образуют самостоятельные соответствующие ядра, расположенные среди белого вещества в различных отделах ствола головного мозга. Понятие ядра в отношении коры большого мозга скорее носит функциональный смысл, чем морфологический.
|
|
|
Нервный центр - это комплекс нейронов, сосредоточенных в одной структуре ЦНС (например, дыхательный центр продолговатого мозга), которые выполняют близкие функции. Понятие «нервный центр» базируется главным образом на анатомических принципах.
Нейронные цепи - это соответствующим образом (последовательно) соединенные между собой нейроны, которые выполняют определенную задачу. Рефлекторная дуга является частным случаем организации нейронов по типу нейронных цепей.
Нейронные сети - это объединение нейронов, которое содержит множество параллельно расположенных и связанных между собой последовательных цепей нейронов. Такие объединения выполняют сложные задачи. Например, сенсорные сети выполняют задачу по обработке сенсорной информации. Объединенные в нейронные сети нейроны могут приобретать новые свойства, отсутствующие в отдельности. Поэтому элементарная нейронная сеть считается важной единицей функциональной активности ЦНС. Принцип кооперативного поведения нейронов в сети предполагает, что совокупность взаимосвязанных элементов обладает большими возможностями функциональных перестроек, т.е. на уровне нейронной сети происходит не только преобразование входной информации, но и оптимизация межнейронных отношений, приводящая к реализации требуемых функций информационно-управляющей системы.
|
|
|
Одним из первых идею сетевого принципа в организации нейронов выдвинул Д. Хебб. Позднее появились работы В. Мак-Каллоха и К. Питса, посвященные сетям формальных нейронов. В России гипотезу о нейронных сетях разрабатывал Г.И. Поляков (1965), который с эволюционных позиций охарактеризовал принципы возникновения и функционирования нейронной сети. Он выделил элементарное координационное устройство как прототип сетевой «единицы».
В настоящее время сетевой принцип в обеспечении процессов переработки информации получает все большее распространение. В основе этого направления лежат идеи о сетях нейроноподобных элементов, объединение которых порождает новые системные качества, которые не присущи отдельным элементам этой сети.
Типы нейронных сетей.
Чаще всего по характеру организации в нервной системе выделяют три типа сетей - иерархические, локальные и дивергентные.
Иерархические сети характеризуются свойствами конвергенции (несколько нейронов одного уровня контактируют с меньшим числом нейронов другого уровня) и дивергенции (нейрон нижележащего уровня контактирует с большим числом нейронов вышележащего уровня). Благодаря этому информация может многократно фильтроваться и усиливаться. Такой тип сетей наиболее характерен для строения сенсорных и двигательных путей. В частности, сенсорные системы организованы по принципу восходящей иерархии - информация поступает от низших центров к высшим центрам. Двигательные системы, напротив, организованы по принципу нисходящей иерархии - из высших корковых центров команды поступают к мышцам. Иерархические сети обеспечивают очень точную передачу информации, однако, выключение хотя бы одного звена (в результате травмы) приводит к нарушению работы всей сети. Иначе говоря, надежность таких сетей имеет определенный предел.
|
|
|
Локальные сети характеризуются тем, что в них поток информации удерживается в пределах одного иерархического уровня, оказывая на нейроны-мишени возбуждающее или тормозящее действие, что позволяет модулировать поток информации. Таким образом, нейроны локальных сетей действуют как своеобразные фильтры, отбирая и сохраняя нужную информацию. Предполагается, что подобные сети имеются на всех уровнях организации мозга. Сочетание локальных сетей с дивергентным или конвергентным типом передачи может расширять или сужать поток информации.
|
|
|
Дивергентные сети характеризуются наличием нейронов, которые, имея один вход, на выходе образуют контакты с множеством других нейронов. Таким путем эти сети могут влиять одновременно на активность множества элементов, которые могут быть связаны с разными иерархическими уровнями. Являясь интегративными по принципу строения, эти сети, вероятно, выполняют централизованную регуляцию и управление динамикой информационного процесса.
В последние годы все более популярным в физиологии является представление о нейронных ансамблях, которые предложено рассматривать как элементарное (простейшее) объединение нейронов для выполнения различных сенсорных и семантических задач. В современной литературе нейронными ансамблями принято называть группу нейронов диаметром 300-500 мкм, включающую пирамидные и звездчатые нейроны коры большого мозга, которые генерируют одночастотные паттерны. При этом, в зависимости от критериев, взятых за основу выделения ансамбля, предлагается говорить о двух типах нейронных ансамблей - хеббовском и когановском (т.е. на основании критериев, предложенных соответственно Д. Хеббом и А.Б. Коганом). Например, характеристика Хебба позволяет ответить на вопрос о формировании нейронных ансамблей при обучении и их продолжительности существования, т.к. в процессе распознавания образа возникает кратковременный паттерн, который при частом распознавании возникает все быстрее как результат «проторения пути».
Дата добавления: 2018-02-28; просмотров: 664; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!