Нейрочип neuralink: действительно ли мы будем вживлять гаджеты в мозг

История создания нейронных сетей

Какова же история развития нейронных сетей в науке и технике? Она берет свое начало с появлением первых компьютеров или ЭВМ (электронно-вычислительная машина) как их называли в те времена. Так еще в конце 1940-х годов некто Дональд Хебб разработал механизм нейронной сети, чем заложил правила обучения ЭВМ, этих «протокомпьютеров».

Дальнейшая хронология событий была следующей:

  • В 1954 году происходит первое практическое использование нейронных сетей в работе ЭВМ.
  • В 1958 году Франком Розенблатом разработан алгоритм распознавания образов и математическая аннотация к нему.
  • В 1960-х годах интерес к разработке нейронных сетей несколько угас из-за слабых мощностей компьютеров того времени.
  • И снова возродился уже в 1980-х годах, именно в этот период появляется система с механизмом обратной связи, разрабатываются алгоритмы самообучения.
  • К 2000 году мощности компьютеров выросли настолько, что смогли воплотить самые смелые мечты ученых прошлого. В это время появляются программы распознавания голоса, компьютерного зрения и многое другое.

GeekUniversity совместно с Mail.ru Group открыли первый в России факультет Искусственного интеллекта преподающий нейронные сети. Для учебы достаточно школьных знаний. Программа включает в себя все необходимые ресурсы и инструменты + целая программа по высшей математике. Не абстрактная, как в обычных вузах, а построенная на практике. Обучение познакомит вас с технологиями машинного обучения и нейронными сетями, научит решать настоящие бизнес-задачи.

Испытания на животных

Исследователи обнаружили, что при демонстрации животным таких «синтетических» изображений, которые создаются моделями и не напоминают природные объекты, целевые нейроны реагировали, как и ожидалось. В среднем нейроны проявляли примерно на 40 процентов больше активности в ответ на эти изображения, чем когда им показывали естественные изображения. Такого рода контроля никто никогда не достигал прежде.

Просто вдумайтесь: ученые создали простой (пока) генератор изображений, вызывающих определенный эффект в мозге животного (пока). В теории — пока только в теории — можно было бы создавать «идеальное» изображение для регулирования гормональных выбросов, создания определенных воспоминаний, программирования действий человека — потому что все это результат работы нейронов. Картинка, созданная нейросетью, которую никто никогда не видел и представить которую в состоянии только нейросеть, понимающая внутреннюю работу мозга, сможет и вылечить, и убить.

В похожей серии экспериментов ученые попытались создать изображения, которые максимально «выводили» бы нейрон из себя, в то же время поддерживая активность в соседних нейронах на очень низком уровне, что уже более сложно. С большинством протестированных нейронов ученые смогли повысить активность целевого нейрона с небольшим увеличением окружающих нейронов.

«Общая тенденция в нейробиологии такова, что сбор экспериментальных данных и компьютерное моделирование выполняются слегка по отдельности, что не дает возможности значительно подтвердить модель, поэтому и нет поддающегося измерению прогресса. Наши усилия возвращают к жизни подход «замкнутого цикла», утверждают ученые

Это важно для успеха построения и тестирования моделей, которые будут похожи на мозг больше всего

h2>Измерение активности нейронов Ученые также показали, что могут использовать свою модель, чтобы предсказывать, как нейроны из области V4 будут реагировать на синтезированные изображения — вроде того, что выше. Большинство предыдущих тестирований модели использовали тот же тип натуралистических изображений, на которых обучалась модель. Ученые из MIT обнаружили, что модели с точностью 54% предсказывают, как мозг должен реагировать на синтезированные изображения, и с точностью 90% предсказывают, как мозг будет реагировать на естественные изображения.

Теперь ученые надеются повысить точность моделей, позволив им включать новую информацию, которую они постигают, глядя на синтезированные изображения. В ходе этого исследования такое не применялось. Проще говоря, модели будут учиться по своим же сгенерированным изображениям.

Такого рода контроль будет полезен для нейробиологов, которые хотят изучить, как разные нейроны связываются и взаимодействуют между собой. В дальнейшем этот подход потенциально будет полезен для избавления проблем с настроением, таких как депрессия. Сейчас ученые работают над расширением своей модели до нижней височной (инферотемпоральной) коры, которая питается миндалиной, участвующей в обработке эмоций.

«Если бы у нас была хорошая модель нейронов, которые задействуют прилив эмоций или вызывают различные виды расстройств, мы могли бы использовать эту модель для управления нейронами таким образом, чтобы помочь облегчить эти расстройства».

Обсудить это потрясающее открытие прямо сейчас можно в нашем чате в Телеграме.

Почему так важен сон?

Было ли у вас когда-нибудь ощущение, что мозг переполнен? Возможно, при переходе на новую работу или при кропотливой работе над проектом. Вы слишком мало спите и при этом постоянно получаете новую информацию. В некотором роде ваш мозг действительно переполнен.

Заниматься умственной деятельностью при долгом отсутствии сна – то же самое, что прорубаться сквозь густые джунгли с мачетеКогда вы узнаете много нового, мозг строит связи, но это неэффективные, временные связи. Он должен обрезать все эти связи и на их месте построить более четкие, эффективные пути. Этим наш мозг занимается, пока мы спим.

Пока вы спите, объем мозговых клеток может сократиться на 60%, чтобы дать возможность глиальным клеткам начать работу, убрать лишнее и обрезать синапсы.

Просыпались ли вы когда-нибудь после хорошего сна с чистыми мыслями и ясной головой? Так было потому, что в результате очистки и усиления связей, произошедших ночью, в вашем мозге теперь есть много места для приема и синтеза новой информации – то есть для обучения.

Изображение: Sue Clark

По этой же причине небольшие перерывы на сон улучшают ваши когнитивные способности. Если вы отправитесь вздремнуть на 10-20 минут, у ваших микроглиальных садовников будет возможность поработать – удалить неиспользуемые связи и освободить место для построения новых.

Заниматься умственной деятельностью при долгом отсутствии сна – то же самое, что прорубаться сквозь густые джунгли с мачете. Это трудно, медленно и утомительно. Пути переплетаются, и свет не может проникнуть внутрь. Умственная деятельность после хорошего отдыха – это приятная прогулка по регулярному парку. Дорожки ничем не перекрываются, и можно четко увидеть точки их пересечения, деревья прибраны, и можно видеть свой путь далеко вперед. Это воодушевляет.

Научитесь играть на музыкальном инструменте

Игра на музыкальном инструменте, как ничто другое, подстегивает способность мозга к быстрому мышлению и усвоению новой информации. Для того, чтобы это сработало, вам вовсе не нужно становиться виртуозом и ездить с концертами по всей стране

Важно то, что игра на любом музыкальном инструменте задействует области мозга, отвечающие за слух, прикосновения, движения, логику и анализ. Все вышесказанное в сочетании с необходимостью выдерживать четкий ритм максимально загружает мозг, и, соответственно, способствует процессу обновления нейронов

Обучение игры на музыкальном инструменте (неважно, каком именно) делает для мозга то же самое, что физические упражнения делают для вашего тела. Если вы будете практиковаться в этом регулярно и на протяжении длительного времени, вы улучшите способности решения жизненных проблем, соединив логическую сторону мышления с креативностью (ведь занятия музыкой способствуют установлению нейронных связей между областями мозга, отвечающими за то и другое)

А еще вы научитесь лучше обрабатывать поступающую информацию и запоминать ее большие объемы.

Более того, когда дети учатся играть на музыкальных инструментах, это даже способно повысить их коэффициент умственного развития! Результаты исследования, проведенного на детях дошкольного возраста, обучавшихся игре на пианино, показали, что их коэффициент умственного развития оказался существенно выше, чем у детей, вовсе не занимавшихся музыкой.

Так что, сколько бы вам ни было лет, обогатите жизнь музыкой, и позвольте ей обновить ваш мозг!

Типы нейромедиаторов и их функции

Вот наиболее важные нейромедиаторы и роли, которые они выполняют:

  • Ацетилхолин. Основные функции ацетилхолина и механизмы его действия: среди различных типов нейромедиаторов ацетилхолин является нейромедиатором, ответственным за стимуляцию мышц. Он отвечает за активацию двигательных нейронов, а также участвует в различных областях мозга, связанных с обучением, памятью или возбуждением. Кроме того, ацетилхолин считается союзником в борьбе с неврологическими нарушениями.

    Основная функция ацетилхолина — улучшить когнитивные навыки. Это основа функции воспоминаний, способности к концентрации и логического рассуждения. Он также отвечает за переход из состояния бдительности в состояние сна.

    Ацетилхолин локализован в различных частях центральной нервной системы, а также в синапсах желез и мышц.

  • Дофамин. Он связан с удовольствием и чувством расслабления.

Среди основных функций дофамина — регуляция памяти, обучения, и он играет важную роль в принятии решений. Мотивация и любопытство также связаны с этим нейромедиатором.

Дофамин отвечает за регулирование эмоций удовольствия. Если мы регулярно употребляем никотин или алкоголь, они повышают уровень дофамина в нашем организме, вызывая это чувство удовольствия и расслабления.

Этот нейромедиатор находится в вегетативной нервной системе.

Вперед, к рабочему ИИ

Короче, ясно одно: эти виды искусственных интеллектов уже оказывают помощь людям. В прошлом вам нужно было просеивать свои фотографии, чтобы составить альбом с последнего отпуска или найти снимки вашего приятеля, потягивающего пиво. Сегодня нейронные сети делают это для вас. Google Photos автоматически создает альбомы, и его функция умной идентификации снимков работает с пугающей точностью.

Пока что это программное обеспечение, ориентированное на пользователей, просто трюк по сравнению с теми нейронными сетями, которые однажды будут работать для нас.

Нетрудно представить алгоритм обработки снимков, который наберет достаточно ума, чтобы выявлять опухоли на изображениях, врачу останется лишь проверить и подписать результат. Системы распознавания голоса тоже могут стать настолько продвинутыми, что телемаркетинговые кампании будут запускаться сугубо на программном обеспечении. Сети обработки языка позволят писать новостные тексты машинам.

В некоторой степени все это уже происходит. Изменения достаточно глубокие для того, чтобы ученые Оксфордского университета заявили, что половина рабочих мест, включая и мое, может быть потеряна в пользу систем ИИ в ближайшие годы.

Однако сдвиги в экономике и занятости вследствие технологических инноваций происходили много раз и прежде, еще с выходом печатного пресса и автомобильного двигателя, с появлением компьютера и Интернета. Уйдут одни места, появятся другие. Появятся умные системы, сервисы лучше, и у людей будет больше времени решать те проблемы, которые не могут решить компьютеры.

Типы нейронных сетей

За период развития, нейронные сети поделились на множество типов, которые переплетаются между собой в различных задачах. На данный момент сложно классифицировать какую-либо сеть только по одному признаку. Это можно сделать по принципу применения, типу входной информации, характеру обучения, характеру связей, сфере применения. 

Нейронная сеть

Принцип применения

Обучение с учителем (+) или без(-) или смешанное (с)

Сфера применения

Перцептрон Розенблатта

Распознание образов, принятие решений, прогнозирование, аппроксимация, анализ данных

+

Практически любая сфера применения, кроме оптимизации информации

Хопфилда

Сжатие данных и ассоциативная память

Строение компьютерных систем

Кохонена

Кластеризация, сжатие данных, анализ данных, оптимизация

Финансы, базы данных

Радиально-базисных функций (RBF-сеть)

Принятие решений и управление, аппроксимация, прогнозирование

с

Управленческие структуры, нейроуправление

Свёрточная

Распознание образов

+

Обработка графических данных

Импульсная

Принятие решение, распознавание образов, анализ данных

с

Протезирование, робототехника, телекоммуникации, компьютерное зрение

Про то, что такое обучение с учителем, написано в следующем разделе. Каждая сеть имеет свои характеристики, которые можно применять в том или ином случае. Рассмотрим более подробно два типа сетей, которые для множества производных типов нейросетей являются практически первоисточниками.

Сверточные

Один из популярнейших типов сети, часто используемый для распознавания той или иной информации в фотографиях и видео, обработке языка, системах для рекомендаций. Основные характеристики: 

  1. Отличная масштабируемость – проводят распознания образов любого разрешения (какое бы не было оно большое).
  2. Использование объемных трехмерных нейронов – внутри слоя, нейроны связаны малым полем, именуемы рецептивным слоем.
  3. Механизм пространственной локализации – соседние слои нейронов связаны таким механизмом, за счет чего обеспечивается работа нелинейных фильтров и охват все большего числа пикселей графического изображения.

Идея сложной системы этого типа нейросети возникла при тщательном изучении зрительной коры, которая в больших полушариях мозга отвечает за обработку визуальной составляющей. Основной критерий выбора в пользу сверточного типа – она в составе технологий глубокого обучения. Схожий тип с перцептроном, но разница в том, что здесь используется ограниченная матрица весов, сдвигаемая по обрабатываемому слою, вместо полносвязной нейронной сети.

Рекуррентные

Этот тип нейросети, в котором связи между элементами могут обрабатывать серии различных событий во времени или работать с последовательными цепочками в пространстве. Такой тип часто применяют там, где что-то целое разбито на куски. Например, распознавание речи или рукописного текста. От нее пошло множество видов сетей, в том числе Хопфилда, Элмана и Джордана.

Литература

  1. Meldrum B.S. (2000). Glutamate as a neurotransmitter in the brain: review of physiology and pathology. J. Nutr. 130, 1007S–1015S;
  2. Дофаминовые болезни;
  3. Varshney L.R., Chen B.L., Paniagua E., Hall D.H., Chklovskii D.B. (2011). Structural properties of the Caenorhabditis elegans neuronal network. PLoS Comput. Biol. 7 (2), e1001066;
  4. Сеунг С. Коннектом. Как мозг делает нас тем, что мы есть. М.: Бином, 2014 — 440 с.;
  5. Молекула здравого ума;
  6. Parsons C.G., Danysz W., Dekundy A., Pulte I. (2013). Memantine and cholinesterase inhibitors: complementary mechanisms in the treatment of Alzheimer’s disease. Neurotox. Res. 24, 358–369;
  7. Trotman M., Vermehren P., Gibson C.L., Fern R. (2015). The dichotomy of memantine treatment for ischemic stroke: dose-dependent protective and detrimental effects. J. Cereb. Blood Flow Metab. 35, 230–239;
  8. Krystal J.H., Perry E.B. Jr, Gueorguieva R., Belger A., Madonick S.H., Abi-Dargham A. et al. (2005). Comparative and interactive human psychopharmacologic effects of ketamine and amphetamine. Implications for glutamatergic and dopaminergic model psychoses and cognitive function. Arch. Gen. Psychiatry. 62, 985–995;
  9. Lahti A.C., Koffel B., LaPorte D., Tamminga C.A. (1995). Subanesthetic doses of ketamine stimulate psychosis in schizophrenia. Neuropsychopharmacology 13, 9–19;
  10. Rolland B., Jardri R., Amad A., Thomas P., Cottencin O., Bordet R. (2014). Pharmacology of hallucinations: several mechanisms for one single symptom? Biomed. Res. Int. 2014, 307106. doi: 10.1155/2014/307106;
  11. Hugdahl K. (2015). Auditory hallucinations: A review of the ERC “VOICE” project. World J. Psychiatr. 5, 193–209;
  12. Hugdahl K., Løberg E.-M., Nygård M. (2009). Left temporal lobe structural and functional abnormality underlying auditory hallucinations in schizophrenia. Front. Neurosci. 3, 34–45..

Подпитывайте ваш мозг кислородом

Спортивная ходьба, бег трусцой, танец, плавание и езда на велосипеде — вот примеры отличных аэробных упражнений. И это именно те упражнения, которые способны помочь организму в формировании новых нейронов, улучшающих состояние и возможности центральной нервной системы.

Как они это делают? Довольно просто: такие упражнения улучшают кровообращение всех органов тела, не обходя вниманием и мозг. Кроме того, они способствуют укреплению стенок существующих кровеносных сосудов и способствуют формированию новых

Улучшая кровообращение мозга, вы улучшаете и его снабжение кислородом, что помогает в создании мозгом новых нейронов.

Недавнее научное исследование, в котором участвовали люди, регулярно занимавшиеся аэробными физическими упражнениями на протяжении трех месяцев, показало, что эти упражнения способствовали усилению насыщения кислородом некоторых областей мозга, функциональность которых, как правило, ослабевает в пожилом возрасте.

А еще они продемонстрировали исключительные для своего возраста результаты в тестах, оценивающих память. А медицинское обследование показало увеличение количества нейронов в областях мозга, отвечающих за память. В общем и целом, показанные ими результаты могли бы принадлежать куда более молодым людям. Собственно, так и было — только в данном случае омолодился их мозг.

Совсем немного о любви

Ментальная связь между мужчиной и женщиной — это не всегда та любовь, о которой принято говорить как об истинной. Но что такое истинная любовь — страсть между половыми партнерами или бесконечная преданность объекту любви? Никто не сможет четко сформулировать ответ на этот вопрос. Но интересно, что иногда у бурно переживающих свои отношения партнеров названная связь развита очень слабо, в то время как спокойные и доверительные отношения между ними позволяют ей стать очень заметной и проявляться буквально на каждом шагу.

Вы не успели подумать о любимой, а она уже звонит вам. Вы ощущаете беспокойство и сильное желание позвонить возлюбленному, а когда делаете это, выясняется, что у него неприятности. Бывало такое? Наверняка не раз! И это значит, что ваши отношения перешли в новый ранг, а связь, наладившаяся между вами, поможет поддерживать их долго.

Искусственная нейронная сеть

Нейронная сеть — попытка с помощью математических моделей воспроизвести работу человеческого мозга для создания машин, обладающих искусственным интеллектом.

Искусственная нейронная сеть обычно обучается с учителем. Это означает наличие обучающего набора (датасета), который содержит примеры с истинными значениями: тегами, классами, показателями.

Например, если вы хотите создать нейросеть для оценки тональности текста, датасетом будет список предложений с соответствующими каждому эмоциональными оценками. Тональность текста определяют признаки (слова, фразы, структура предложения), которые придают негативную или позитивную окраску. Веса признаков в итоговой оценке тональности текста (позитивный, негативный, нейтральный) зависят от математической функции, которая вычисляется во время обучения нейронной сети.

Раньше люди генерировали признаки вручную. Чем больше признаков и точнее подобраны веса, тем точнее ответ. Нейронная сеть автоматизировала этот процесс:

Искусственная нейронная сеть состоит из трех компонентов:

  • Входной слой;
  • Скрытые (вычислительные) слои;
  • Выходной слой.

Обучение таких нейросетей происходит в два этапа:

  • Прямое распространение ошибки;
  • Обратное распространение ошибки.

Во время прямого распространения ошибки делается предсказание ответа. При обратном распространении ошибка между фактическим ответом и предсказанным минимизируется.

Для более глубокого изучения советуем к просмотру 2 видео из TED Talks: Видео 1, Видео 2 (видео-ролики на английском языке).

Правильное питание

Как считают ученые, правильное питание невероятно важно для здоровья мозга – особенно же для него полезны жирные кислоты омега-3. Они накапливаются и активно используются в областях мозга, отвечающих за память и обучение (гиппокампе и коре больших полушарий)

Проблема в том, что наш организм неспособен произвести их самостоятельно, и поэтому мы должны включить достаточное количество этих жирных кислот в свою диету.

Результаты многих исследований указывают на то, что употребление в пищу достаточного количества жирных кислот омега-3 не только замедляет смерть нейронов, но и ускоряет процесс нейрогенеза. К тому же эти кислоты улучшают ваше настроение. Когда их уровень в организме слишком низок, вы с большей вероятностью будете страдать от депрессии.

А еще важно удостовериться, что ваша диета включает достаточное количество продуктов, богатых волокнами и молочнокислыми бактериями, а также фруктов и овощей. Это поможет сохранить здоровье желудочно-кишечного тракта, создав здоровые условия для обитающих там микроорганизмов

Эти микроорганизмы настолько важны, что их порою называют нашим «вторым мозгом».

Исследования указывают на то, что здоровый желудочно-кишечный тракт способствует выработке организмом именно тех веществ, которые помогают мозгу выращивать новые нейроны. Так что постарайтесь включить в вашу диету достаточное количество важных жирных кислот и волокон, и ваш организм скажет вам «спасибо».

Характеристика нейронов

Структурно-функциональные элементы центральной системы – глиальные клетки и нейроны. Первые количественно преобладают, хотя на них возлагается решение вспомогательных, второстепенных задач. Нейроны способны выполнять много операций. Они вступают во взаимодействие друг с другом, формируют связи, принимают, обрабатывают, кодируют и передают нервные импульсы, хранят информацию.

Нейроглия выполняет опорную, разграничительную и защитную (иммунологическую) функцию в отношении нейронов, отвечает за их питание. В случае повреждения участка нервной ткани, глиальные клетки восполняют утраченные элементы для воссоздания целостности мозговой структуры. Количество нейронов в составе ЦНС равняется около 65-100 млрд. Клетки головного мозга образуют нейронные сети, охватывающие все отделы тела человека.

Передача данных в рамках сети осуществляется при помощи импульсов – электрических разрядов, которые генерируются клетками нервной ткани. Считается, что число нейронов, которые находятся в мозге человека, не изменяется в течение жизни, если не брать в расчет ситуации, когда в силу определенных причин (нейродегенеративные процессы, механические повреждения мозговых структур) происходит их гибель и уменьшение количества.

Необратимое повреждение участка нервной ткани сопровождается неврологическими нарушениями – судорогами, эпилептическими приступами, расстройством тактильного восприятия, слуха и зрения. Человек утрачивает способность чувствовать, разговаривать, мыслить, двигаться. Развитие интеллектуальных способностей человека отождествляется с увеличением количества нейронных связей в мозге при неизменной численности нейронов.

Нейрон выглядит, как обычная клетка, состоящая из ядра и цитоплазмы. Он оснащен отростками – аксоном и дендритами. При помощи единственного аксона осуществляется передача информации другим клеткам. Дендриты служат для приема информации от других клеток. В аксоплазме (часть цитоплазмы нервной клетки, которая находится в аксоне) синтезируются вещества, передающие информацию – нейромедиаторы (ацетилхолин, катехоламин и другие).

Нейромедиаторы вступают во взаимодействие с рецепторами, провоцируя процессы возбуждения или торможения. Нейроны образуют группы, ансамбли, колонки с учетом расположения в определенном отделе головного мозга, в зависимости от того, сколько и какие функции выполняют в процессе жизнедеятельности человека. К примеру, ансамбль может состоять из сотни нервных клеток, которые включают:

  1. Клетки, получающие сигналы из подкорковых отделов (к примеру, от ядер таламуса – сенсорных или двигательных).
  2. Клетки, принимающие сигналы из других отделов коры.
  3. Клетки локальных сетей, формирующие вертикальные колонки.
  4. Клетки, отправляющие сигналы обратно к таламусу, другим участкам коры, элементам лимбической системы.

Синапс – место, где происходит биоэлектрический контакт между двумя клетками и передача информации благодаря преобразованию электрического импульса в химический сигнал и затем снова в электрический. Подобные трансформации протекают в синапсе при переходе нервного импульса через пресинаптическую мембрану, синаптическую щель и постсинаптическую мембрану.

Передача импульса возможна между отдельными нейронами или нейроном и эффекторной клеткой (клеткой органа, который исполняет задачу, закодированную в сигнале). Классификация синапсов предполагает разделение по критериям:

  • Месторасположение (центральная, периферическая системы).
  • Тип действия (возбуждение, торможение).
  • Вид нейромедиатора, участвующего в процессе передачи сигнала (холинергический, адренергический, серотонинергический).

Количество синапсов у одного нейрона, расположенного в головном мозге, может достигать 10 тысяч. Скорость передачи биоэлектрического сигнала составляет около 3-120 м/с. Кроме синаптической передачи существует другой способ проведения сигнала – через кровь. Передвижение закодированных данных происходит за счет того, что нервные отростки связываются с кровеносным сосудом и выделяют в кровь нейрогормон.

Нервные клетки, отвечающие за моторную активность, могут создавать тысячи синаптических контактов. Синапсы, формирующиеся на дендритах, количественно преобладают. Меньше синаптических связей образуется на аксонах. В процессе активации одних клеток, происходит торможение других. В результате человек может сосредоточиться на конкретной мысли или выполнить произвольное движение.

Сколько нейронным сетям еще до человеческого мозга?

В некоторых аспектах, нейронная сеть уже превосходит человеческий мозг – это запоминание информации и быстродействие, ее обработка. Однажды запомнив данные, нейросеть навсегда отложит их в своей памяти.

Что касается качества обработки информации, то нейросеть еще не дотягивает до уровней человеческого мозга. С каждым годом, этот показатель улучшается, но достичь или превзойти человека – вопрос на десятилетия продуктивного труда. Несовершенство нейронной сети тоже играет немаловажную роль. Типов сети сделано достаточно много и каждый отвечает за тот или иной аспект деятельности. Естественная нейросеть – одна и она взаимодействует как единый механизм, чего на практике достичь искусственно очень и очень тяжело.

Мозг самостоятельно “переключает” нейронные сети

В ходе эксперимента ученые проанализировали паттерны мозговой активности по секундам у 98 испытуемых. Паттерны – это своего рода шаблон регулярно повторяющихся действий. В ходе эксперимента часть испытуемых бодрствовала или находилась под наркозом, у в то время как у другой части испытуемых наблюдались нарушения сознания. В ходе исследования ученые обнаружили, что мозг испытуемых очень быстро “переключался” от одной сети к другой, причем происходило это регулярно и по определенным паттернам. Оказалось, что у пациентов под наркозом и у пациентов с нарушением мозгового кровообращения функционирование высших функций мозга было значительно снижено. Более того, характер “переключения” между сетями зависел от того, находился пациент в сознании или нет.

Скорее всего все, кем мы являемся, все наши мысли и ощущения – ничто иное, как порождение мозга

По мнению авторов исследования полученные результаты в будущем позволят создать новую картину мозга человека, которая меняется каждую секунду и которая – в чем ученые убеждены – связана с сознанием. Напомню, что в последние годы ученые пытаются обнаружить участки мозга, ответственные за сознание. Несмотря на то, что конкретные области выделить так и не удалось, год за годом, открытие за открытием ученые постепенно составляют общую картину того, как именно работает мозг – а это, на секундочку, самый сложный орган тела человека – медленно но верно приближаясь к тайнам сознания. Если вам интересна эта тема и вы не боитесь усомниться в своих убеждениях, читайте наш большой материал о загадках сознания и о людях, которые посвятили свою жизнь поискам ответов на один из сложнейших вопросов современности – что такое сознание и как оно появилось.