Ребята, такой вопрос. Как с биохимической точки зрения выглядит память? из того, что я прочитал, я понял только, что в синаптическую щелы выделяются определенные нейромедиаторы. но как они заставляют мозг помнить, что, допустим, Вася — мудак, потому что в 3 года он пнул меня по жопе?
и если они выделяются, то вроде нейромедиаторы не могут долго находится в синаптической щели. как тогда устроен процесс долговременной памяти?
Что можно почитать по этому поводу? На русском. Потому что я по–русски на особо все понимаю. А уж на английском тем более не воткну.
GD Star Rating
loading...
loading...
Про долговременную память толком ничего не известно, даже в общих чертах.
а кратковременная? можно что–то почитать? какие–то работы? даже на английском.
//www.ncbi.nlm.nih.gov/sites/pubmed искать по запросу «memory mechanisms», справа можно выставить показ только статей с полными текстами.
МАТПЕРЕМАТ. надо было учить в школе химию и идти на нейробиолога.
Если тебя интересует память по существу, то «биология» тут скорее всего играет довольно небольшую роль. С точки зрения химии и биологии дело скорее всего упирается в хитрые, но заурядные на клеточном уровне химические процессы, суть которых заключается в усилении, ослаблении и прочем «переключении» синапсов между имеющимися нейронами (еще есть вопрос добавления и удаления нейронов, который сейчас, как я понимаю, не очень хорошо понятен, но возможно не столь принципиален).
Вопросы же того, как поверх такой вот платформы можно реализовать функциональность памяти (как кратковременной, так и долговременной), правильная ли у нас модель нейрона, или нам следует искать в нейронах еще какието, пока неизвестные функции и взаимодействия, является чисто математическим. Для того, чтобы в нем разбираться пригодится не химия, а статистика, математика и информатика.
Голова штука тёмная и исследованию не подлежит ©.
Надеюсь ты не думаешь, что в какойнибудь книге найдёшь ответы на свои вопросы?) Их нет.
Лень искать ссылку для скачки, но вот интересная книга. Правда автор бодро начинает, но к середине я начал клевать носом, и никак не дочитаю.
//budilnik.livejournal.com/59362.ht
меня интересует процесс запоминания информации на клеточном уровне. Вот в компьютерах это обуславливается последовательностью канавок на магнитных дисках. А в мозгу как?
Скорее всего запоминание происходит в виде формирования конфигурации связей между нейронами. На клеточном уровне сила связи между нейронами определяется количеством нейромедиаторов в межклеточном пространстве, взаимным расположением аксоновдендритов, свойствами мембраны и прочими аспектами, которые очень непосредственного отношения к более высокоуровневому механизму памяти не имеют.
на магнитных дисках нет канавок. «Канавки» — на оптических. Причём прерывистые.
есть предположение, что там работает принцип муравьиной навигации — при активации выборочного нейрона он посылает сигналы по аксону, чтобы сраотали все ассоцаиативно связанные дендриты, но доминантным будет тот, у кого больше нейромедиатора, т.е. сильнее сигнал.
Муравьи при прокладывании идеального пути оставляют за собой пахучий след феромонами. Чья дорожка окажется большая по пропускной способности — тот путь окажется пахучее — чем сильнее запах, тем больше шанс, что другой муравей тоже пойдёт по нему и тоже оставит след. Тут муравей — сигнал, запах — НМ, а его рассиевание — забывание.
Правда, есть ещё теория квантового сознания, которая гласит, что мозг — лишь приёмник, а мы всё «помним» в некоем квантовом облаке, к которому лишь получаем доступ в рамках умений.
Называть это «принципом муравьиной навигации» это надо слишком сильно любить муравьев. Суть конечно слегка схожая, но ты ее, мне кажется чутьчуть не совсем верно описал.
Называется эта модель «обучение по Хэббу», а суть ее заключается в том, что
1) (Многие) синапсы существуют в основном лишь за счет прохождения по ним сигналов. Если сигнал проходить перестает, связь постепенно исчезает (например, пропадает медиатор), и наоборот если сигнал проходит часто, связь улучшается.
2) Даже если в мозгу изначально все синапсы одинаковой силы, рано или поздно одни из них начнут усиливаться, а другие пропадать. Причем усиливаться начнут именно те, которые более эффективно позволяют выполнять необходимую функцию. Это объясняется банально: если время от прохождения сигнала по синапсу до выполнения функции мало, то во время выполнения той функции по синапсу можно послать больше сигналов, и он усилится следуя правилу 1. Как следствие, все больше сигналов будет идти по нему, а альтернативные синапсы ослабнут.
С муравьями я бы поправил твое описание тем, что важна не «пропускная способность» дорожки, а ее длина. Муравей, который пойдет по самому кратчайшему пути вернется назад первым, и в этот момент его дорожка (по которой прошли дважды) станет предпочительнее других (по которым соответствующие муравьи еще не вернулись).
«С муравьями я бы поправил твое описание тем, что важна не «пропускная способность» дорожки, а ее длина» — нет, как раз ПС важней, потому что кратчайший путь не обязательно быстрейший — спроси московских таксистов, которые при всех пробках вообще умудряются кудато доезжать 🙂 Чем быстрее отправленный муравей вернётся обратно, тем быстреее отправится новый, и тоже оставит след. А с синапсами даже проще — там вспоминание это обновление НМ, а его рассасывание — это забывание. Так что аналогия вполне точная.
Когда я говорю «кратчайший» я имею в виду конечно же «кратчайший по времени». Но это не то же самое что пропускная способность.
Скажем так, если выпустить муравьев из муравейника в поиске пути к жратве, то первым делом они наметят кратчайший путь. Если муравьев будет больше, чем поместится на этом пути, они наметят второй по длине путь. И так далее. Это я тебе говорю как человек, который этот алгоритм ручками писал от нечего делать. Хотя конечно с математической точки зрения там муравьев вообще нет.
//www.securitylab.ru/analytics/2416
//www.securitylab.ru/analytics/2420
эм, действительно, что–то я сморозил. Был не прав. Исправлюсь.
Вопреки распространённому заблуждению, логически человеческий мозг не представляет из себя один массивный ЦПУ. Это массивная сеть, состоящая приблизительно из триллиона клетокхостов, 100 миллиардов из которых нейроны
Но это ведь не процессоры. Это транзисторы. Как можно из столь скудного набора построить такой мощный массив хранения и обработки информации, чисто математически? Даже с учетом постоянной генерации подсетей?
Ведь там связи не каждый с каждым, а только с соседями.
Мой слабый ум отказывается постичь себя.
ну, вот как будет собран gpgpu с триллионом транзисторов, то там и понятно станет.
у нас тут материться что ли запрещено?
Да. Под страхом сепулька 4й степени.
Надо найти книжку про РТСО, может там было чтото сказано на эту тему.
Я не про память, а про нервы хочу спросить. Вот я слышал, что сигналы по клеткам передаются медленно. Вроде в месте соединения двух отростков увеличивается концентрация одного вещества, которое создаёт разность потенциалов, она действует на отросток соседней клетки, которая в свою очередь начинает копить вещество на другом отростке. Ну, вроде эстафеты. Суть в том, что по расчётам этой модели нервный сигнал передаётся медленнее, чем в реальной жизни. Это так? Или уже во всём давно разобрались?
Я добавлю о муравьях, хотя и не в тему.
Я читал об эксперименте, где в ванной с водой плавало двоичное дерево из спичек, на одном из листьев был сахар, когда муравей находил сахар, возвращался в муравейник дерево меняли на точно такое же. Новые муравьи приходили на нужный лист безошибочно.
И даже время, которое происходила «передача информации» было кратно количеству узлов дерева.
и как объяснили? По GPS навигацинуют?
наверное всетаки доменов