Познание - это эмерджентное свойство - Эрл К. Миллер 10-2-23

• Лаборатория изучает функции головного мозга, включая планирование, концентрацию внимания, обучение и следование правилам.  

• Используются новые технологии, включая компьютерное моделирование и анализ электрических сигналов в мозге.  

• В ходе исследований обнаружены нейроны в префронтальной коре, которые реагируют на категории, но не на отдельные представители.  

• Префронтальная кора использует нисходящую информацию для управления потоком активности в коре головного мозга.  

• Нейроны с смешанной избирательностью обладают высокой степенью многофункциональности и участвуют во множестве различных функций.  

• Они могут быть активированы сложными нелинейными комбинациями многих признаков, не имеющих очевидной связи.  

• Возникающие свойства не могут быть объяснены только свойствами отдельных частей, они возникают в результате взаимодействия между частями.  

• Нейронные колебания - это эмерджентное свойство, отражающее организацию миллионов нейронов.  

• Мозг колеблется в диапазоне от одного раза в секунду до 100 раз в секунду, и эти колебания представляют собой организацию миллионов нейронов.  

• Нервные системы стали достаточно сложными, чтобы использовать колебания для контроля над ними.  

• Электрические поля могут использоваться для считывания информации из мозга и организации его работы.  

• Электрические поля влияют на активность мозга и его структуру на молекулярном уровне.  

• Они могут точно настраивать структуру мозга для более эффективной обработки информации.  

• Синхронность между локальными потенциалами поля может определять направление движения в мозге.  

• Бета-синхронность может формировать ансамбли, представляющие правила выполнения задач.  

• Майкл Лунгфис изучал роль бета-ритмов в контроле рабочей памяти.  

• Он обнаружил, что бета-ритмы могут быть важны для контроля рабочей памяти и обработки информации.  

• В ходе эксперимента Volvo, рабочая память была связана с устойчивой активностью нейронов.  

• В реальном времени, активность рабочей памяти проявляется в виде взрывного набора динамики.  

• Информация о стимулах передается посредством всплесков гамма-излучения.  

• Всплески гамма-излучения чередуются с всплесками бета-излучения, которые несут правила для решения задачи.  

• Бета-гамма динамика позволяет мозгу контролировать свои процессы и осуществлять исполнительный контроль.  

• Бета-ритмы используются для выборочного контроля активности нейронов в нужное время.  

• Бета-паттерны играют роль привратника, определяющего, какая информация попадает в рабочую память.  

• В префронтальной коре головного мозга обнаружены нейроны со смешанной избирательностью.  

• Бета-паттерны обеспечивают нисходящий сигнал, который позволяет мозгу отслеживать правила выполнения задачи.  

• Пространственные вычисления объясняют смешанную избирательность и работу мозга.  

• Обнаружено, что нисходящие информационные управляющие сигналы передаются глубоким бета-слоем в глубоких слоях коры головного мозга.  

• Глубокий бета-слой регулирует более слабый поверхностный бета-слой, а тот, в свою очередь, регулирует экспрессию гамма-версии.  

• Бета-гамма-динамика присутствует в моторной коре и других областях коры головного мозга.  

• Анестезия изменяет бета-гамма-динамику, заменяя высокочастотные сигналы на низкочастотный шум.  

• Высокочастотная электростимуляция головного мозга может восстановить высокочастотную радиосвязь и вернуть животных в состояние бодрствования.  

• Бегущие волны перемещаются по коре головного мозга, образуя стереотипные движения.  

• Волны хранят информацию о времени и недавней активности в сети, что важно для нейронных вычислений.  

• Кратковременная синаптическая пластичность также может использоваться для хранения информации между волнами активности.  

• Аспиранты лаборатории создали модель рабочей памяти, использующую кратковременную синаптическую пластичность.  

• Модель показала, что кратковременная синаптическая пластичность позволяет нейронным сетям функционировать лучше, чем без нее.  

• Модель устойчива к шуму и может обнаруживать сигналы, скрытые в небольшом количестве шума.  

• Модель с кратковременной синаптической пластичностью может выдержать удаление до 40% синапсов без потери работоспособности.  

• Это говорит о том, что кратковременная синаптическая пластичность играет важную роль в функционировании нейронных сетей.  

• Низкочастотные волны, такие как альфа- и бета-частоты, управляют высокочастотными гамма-волнами, которые несут содержание мысли.  

• Эти волны играют важную роль в регуляции всех функций коры головного мозга.