Об интеллекте

Как правило, информация, поднимающаяся вверх по иерархии коры головного мозга, передается по синапсам, расположенным близко к телу клетки. В этом случае сведения с большей вероятностью будут успешно передаваться от зоны к зоне. Как правило, обратная информация, поступающая вниз по иерархии коры головного мозга, передается по синапсам, расположенным дальше от тела клетки. Клетки слоев 2, 3 и 5 посылают дендриты в слой 1 и формируют там много синапсов. Слой 1 представляет собой совокупность синапсов, но все они значительно отдалены от тел клеток слоев 2, 3 и 5. Более того, каждая отдельная клетка слоя 2 формирует чрезвычайно мало синапсов с каждым отдельным волокном обратной связи (если формирует их вообще). Следовательно, некоторые ученые могут возразить по поводу того, что непродолжительный сигнал в слое 1 может вызвать упорядоченное возбуждение группы клеток слоев 2, 3 и 5, однако моя теория базируется именно на этом предположении.

Дилемма разрешается благодаря тому, что фактическое поведение нейронов отличается от поведения, приписываемого им классической моделью. В последние годы многие ученые придерживаются мнения, что синапсы на отдаленных тонких дендритах могут играть самую непосредственную роль в возбуждении клеток. В указанных моделях эти дальние синапсы функционируют не так, как синапсы на более толстых дендритах, расположенных вблизи тела клетки. Например, если два синапса на тонком дендрите расположены очень близко друг к другу, они будут действовать как «детектор совпадения». Другими словами, если оба синапса получили входящий импульс близко во времени, то они могут оказать большое влияние на клетку, хотя и расположены далеко от ее тела. Они могут заставить тело клетки генерировать разряд. Поведение дендритов нейронов до сих пор остается загадкой для науки, поэтому я не могу остановиться на этом вопросе более подробно. Важным моментом является то, что модель коры головного мозга «Память-предсказание» требует, чтобы синапсы, отдаленные от тела клетки, могли идентифицировать специфические сигналы.

Не слишком прозорливым, почти глупым было заявление, что большинство из тысяч синапсов нейрона играют только модуляторную роль. Обширная обратная связь и огромное количество синапсов не могли возникнуть без веской причины. Используя наши знания, мы можем сказать, что типичный нейрон обладает способностью выучить сотни точных совпадений благодаря волокнам обратной связи, когда они создают синапсы на тонких дендритах. Это, в свою очередь, означает, что колонка коры головного мозга очень гибка в отношении того, какие сигналы обратной связи могут вызвать ее активность. Таким образом, каждое отдельное свойство можно точно ассоциировать с тысячами различных объектов и последовательностей. Моя модель требует того, чтобы обратная связь была быстрой и точной. Клетки должны возбуждаться, когда они обнаруживают любое количество точных совпадений на отдаленных дендритах. Новая нейронная модель основывается именно на этом.

Как происходит процесс обучения

У всех нейронов из всех слоев коры головного мозга есть синапсы, большинство из которых может модифицироваться под влиянием опыта. Можно с уверенностью сказать, что процесс обучения и запоминания происходит во всех слоях, во всех колонках и во всех зонах коры головного мозга. Я упоминал ранее правило «обучения Хебба», названное так в честь Дональда Хебба. Сущность этого правила очень проста: когда два нейрона активизируются одновременно, синаптические связи между ними усиливаются. (Его легко запомнить как фразу «Возбуждены вместе – связаны вместе».) Сейчас мы знаем, что Хебб был прав. Конечно, ничего в природе не бывает настолько простым, свойства настоящего мозга сложнее. Наша нервная система работает на основе многих вариаций «обучения Хебба». Некоторые синапсы изменяют силу связи в ответ на незначительные отклонения координации нейронных сигналов. Некоторые синаптические изменения оказываются краткосрочными, некоторые – долгосрочными. Хебб очертил основные рамки, а не создал конечную теорию процесса обучения, причем эти рамки оказались очень и очень полезными.