Вернутся на главную

Мемуары - это больше, чем информация


Мемуары - это больше, чем информация на нашем сайте

Статьи
Статьи для студентов
Статьи для учеников
Научные статьи
Образовательные статьи Статьи для учителей
Домашние задания
Домашние задания для школьников
Домашние задания с решениями Задания с решениями
Задания для студентов
Методички
Методические пособия
Методички для студентов
Методички для преподавателей
Новые учебные работы
Учебные работы
Доклады
Студенческие доклады
Научные доклады
Школьные доклады
Рефераты
Рефератывные работы
Школьные рефераты
Доклады учителей
Учебные документы
Разные образовательные материалы Разные научные материалы
Разные познавательные материалы
Шпаргалки
Шпаргалки для студентов
Шпаргалки для учеников
Другое

Различные варианты хеббовского синапса как субстрата памяти представляют собой модели, находящиеся в полном соответствии с разными направлениями информационного подхода к функциям памяти, развиваемого нынешними разработчиками искусственного интеллекта - теоретиками параллельной обработки информации и нервных сетей (см. гл. 4). «Информация» в этом смысле действительно может сохраняться во взаимосвязанных нейронных сетях путем изменения эффективности синапсов. Это не просто математическое построение. Как я уже упоминал в главе 4, созданы компьютеры, способные обучаться и изменять свой ответ на выходе в результате приобретенного опыта [4].

И тем не менее что-то никак не удовлетворяет нас, когда о мозге говорят как об устройстве для хранения и переработки информации. Ограниченность такого понимания демонстрируют серии экспериментов с повреждением мозга, описанные в главе 11. Кажущийся парадоксальным результат первой серии состоит в том, что примерно через час после формирования следов памяти необходимые для этого области мозга, где в результате обучения произошли долговременные клеточные изменения, оказываются ненужными для вспоминания. Этот парадокс разрешается, если предположить, что следы динамичны и распределены между разными областями мозга.

Позвольте мне подробнее остановиться на примере, приведенном в главе 11. Представьте себе знакомую (для меня слишком знакомую) ситуацию, когда вы пытаетесь вспомнить имя человека, которого когда-то встречали, но оно как бы затерялось, хотя вы чувствуете, что нужно только его найти - оно «где-то здесь». Большинство из нас, оказавшись в таком положении и не зная каких-либо специальных мнемонических приемов, прибегает к самым разным стратегиям вспоминания: мы пытаемся представить себе лицо этого человека или обстоятельства встречи с ним, подыскать сходное по звучанию или рифмующееся с именем слово, припомнить, с какой оно начиналось буквы... Нет - похоже, но не совсем то! Иначе говоря, воспоминание сидит где-то у нас в голове, и к нему должны быть какие-то подходы. Пробуя разные пути, вы надеетесь в конце концов натолкнуться на ускользающее имя и вытащить его из глубины памяти. Нет никаких причин думать, что различные пути проходят через одну и ту же область мозга или даже одну группу нейронов, хотя между ними должна существовать какая-то связь.

Так же и с цыплятами: если они не помнят цвет бусины, они могут узнать ее по форме. Значит, модель Хебба недостаточна даже для относительно простой памяти цыпленка, не говоря уже о гораздо более сложных воспоминаниях человека. В лучшем случае с позиций клеточного ассоциационизма можно лишь частично понять механизмы памяти - только те из них, что связаны с образованием следов. Однако память не сводится к созданию следов, это еще их последующий поиск и извлечение информации. Здесь-то и начинается трудная работа вспоминания как для цыпленка, так и для человека.

Пониманию этого процесса препятствует наша склонность рассуждать о биологической памяти, опираясь на технические метафоры из области информатики и управления. Наше воображение заполонили компьютеры и файлы. Воспоминания стали элементами «информации», они «хранятся», «классифицируются», вызываются из хранилища по требованию, а потом снова возвращаются на место. Такой способ осмысления памяти, игнорирующий ее биологическую или человеческую природу, результат союза между энтузиазмом нейробиологов по поводу хеббовой синаптической модели и школой поставленного «с ног на голову» моделирования нервных процессов, о котором говорилось в главе 4. Но вопреки засилью компьютерных аналогий в языке и мыслях многих современных нейробиологов (образчиком может служить манифест теоретически обоснованной редукционистской «вычислительной нейронауки» таких философов, как Патриция Чёрчленд), этот энтузиазм разделяют не все, кто работает в нейронауке, а тем более за ее пределами.

Я уже упоминал критические высказывания иммунолога Джералда Эделмена о компьютерной аналогии из его книг, посвященных памяти и сознанию [6]. Эта критика базируется на посылке, что развитие нервной системы и ее способность изменять свои свойства под влиянием индивидуального опыта1 следует рассматривать как процесс непрерывного отбора предсуществующих групп нейронов и их синаптических связей в ответ на воздействие провоцирующих и лимитирующих факторов окружающей среды. Этот процесс по прямой аналогии с эволюцией путем естественного отбора Эделмен назвал «нервным дарвинизмом». На мой взгляд, это сравнение при всей его привлекательности неуместно. Дарвиновская эволюция - это процесс сохранения благоприятных генотипов в результате дифференциального (избирательного) выживания и воспроизводства фенотипов. Нейронные ансамбли не «выживают» и не «воспроизводятся» таким путем - они даже вообще не репродуцируются. Эволюция и отбор - это неподходящие аналогии для описания процессов взаимодействия, обратной связи, стабилизации и роста клеток и синапсов в период развития организма, да и на протяжении всей жизни. Однако можно только приветствовать, когда Эделмен настаивает на том, что биологическим процессам свойственна именно такая тенденция к динамичному развитию, которая не находит отражения в компьютерных моделях. Языковыми средствами это хорошо выразила Сюзан Ояма, предложившая термин «онтогенез информации»; помимо прочего, он подчеркивает смысл как антитезу информации [7].

*1) Ранее он открыл аналогичную способность иммунной системы, за что получил Нобелевскую премию.

Уолтер Фримен, нейрофизиолог из Беркли, и его соавтор философ Кристин Скарда критикуют простой ассоциационизм с позиций, больше опирающихся на эксперименты. Исходя из данных Фримена об электрофизиологических свойствах обонятельной коры кроликов, т. е. области мозга, которая реагирует на запахи и может научиться их различать, эти критики отвергают компьютерную аналогию с ее ориентацией на стойкие изменения эффективности отдельных синапсов в нейронной сети. Анализируя данные одновременной регистрации сигналов от многих участков во время и после выработки реакций на разные запахи, Фримен и Скарда пришли к выводу, что следы памяти представлены изменениями динамики электрической активности во всей этой области мозга; приложение теории хаоса к наблюдаемым флуктуациям позволяет выявить определенную упорядоченность [8].





Название статьи Воспоминания - это больше, чем информация