Szürke Állomány, Blog az agyműködésről

Erre a kérdésre van egy klasszikus többé kevésbe elfogadott válasz, de számos most olvasott evolúcióbiológiai könyv alapján, létezhet egy másik, nem-klasszikus, a tudomány által még nem rigorózusan megvizsgált lehetőség is.
A klasszikus válasz szerint, ahogy öregszünk egyre több genetikai hiba (mutáció), anyagcsere probléma és szervkárosodás halmozódik fel szervezetünkben (kb. mint ahogy egy autó öregszik). Ennek eredményeként agyunk működése is lassul, akadozik. A hatékony agyműködéshez szükséges, hogy az agyterületek nagyon pontos időzítésben kapcsolódjanak egymáshoz, különben az információ nem jut el egyik helyről a másikra, vagy ha el is jut nem tárolódik el.

A kutya, a tengeri nyúl és a csikóhal meséi arról szóltak, hogyan tanul egyetlen idegsejt és ezáltal az idegrendszer hogyan képes egyszerű, változó környezetben is megfelelően működő válaszokat mutatni. A mátrix memória példáján bemutattuk az asszociatív tanuló hálózatok képességeit. Röviden átvettük mi az a receptív mező és a populációs kód. Ebben a mesében, a macskakölyök meséjében, azt folyamatot járjuk körül, hogy hogyan alakul ki az agyi idegsejtek működő hálózata és egy ilyen hálózat mire képes.

Ebben a bejegyzésben kicsit megerősítjük a korábban mondottakat, hogy a következő mesére, a Kismacska meséjére fel tudjunk készülni. Azért van erre szükség, hogy a reprezentáció és a receptív mező fogalmakat a továbbiakban bátran használhassuk. Nem kell megijedni, már több alkalommal is kerülgettük őket.

Kedves Olvasók!

Az MTÜ novemberi KOKIs előadásai elérhetők a YouTube-on az intézet csatornáján.

Az előadások programja itt található.

Idáig azt tanultuk az asszociatív mátrixokról (vagy a nekik megfelelő két rétegű, két bemenetű idegsejt hálózatokról), hogy képesek két rájuk érkező mintázatot társítani, ezáltal az egyikkel előhívható a másik. A hálózatoknak nem kell keresgélniük, a megfelelő kérdésre a megfelelő választ adják, azaz tartalom címzett memóriák (content addressable memory). Amit még tanultunk, hogy a mintázat párokban kevés aktív elemnek kell lennie, különben a mátrix néhány tanulás után telítődik és hibás válaszokat ad.

A minap rátaláltam a Reichardt Richárd által szerkesztett Agykutatás egyszerűen blogra. A blog idősebb testvére a SzürkeÁllomány-nak, mi csak öcsikék vagyunk, hiszen 2022 óta futunk, Az AKE pedig 2018 júniusa óta!

Az örvényféregnél megtanultuk, hogyan képes egy egyszerű hálózat a szinaptikus súlyokban (táblázat=súlymátrix) hordozott memóriája segítségével dönteni. A kutyánál, majd a tengeri nyúlnál és a csikóhalnál megtanultuk hogyan tanulnak az idegsejtek. Most úgy csinálunk, mint a barkácsoló evolúció és megtöltjük az idegsejt hálózatokat tanulós szinapszisokkal, majd megnézzük mi történik.

A Magyar Tudomány Ünnepe alkalmából az MTA előadássorozatot szervez.

A MESTERSÉGES INTELLIGENCIA (MI/AI) ALKALMAZÁSA ÉS PERSPEKTÍVÁJA A BIOLÓGIÁBAN ÉS AZ ORVOSTUDOMÁNYBAN. TÉNYEK ÉS KÉRDŐJELEK

címmel

Az esemény élő közvetítése 2023. november 17., [péntek] 9.00 és 15.30 között követhető.
A felvétel a későbbiekben az MTA YouTube-csatornáján tekinthető meg.

De ne feledjétek Intézetünk is készül az MTÜ-re programokkal, melyek online követhetők.

Egy mesterséges intelligenciával foglalkozó ismerősöm kérdezte: „Mit tudsz az agyban a multiszenzoros érzékelés szinkronicitásáról? Milyen módon képes a sok alrendszer adatfolyamát úgy processzálni, tárolni, és előhívni, hogy képes szinkronban tartani őket? Mi az agyban a timestamp, hogy lehet elosztva, és mi szinkronizál?”

Kicsit emészthetőbben: Hogyan oldja meg az agy, hogy a különböző érzékszervekből érkező, eltérő feldolgozási lépéseken átesett ingereket helyes időzítésben érzékeljük?