“Био/мол/текст” уралдааны нийтлэл: Нейронуудын хооронд мэдээлэл солилцох үйл явц нь маш их энерги шаарддаг. Эрчим хүчний өндөр хэрэглээ нь хамгийн ихийг сонгоход нөлөөлсөн үр дүнтэй механизмуудкодлох, мэдээлэл дамжуулах. Энэ нийтлэлд та энэ талаар суралцах болно онолын хандлагаТархины энергийг судлах, түүний эмгэг судлалын судалгаанд гүйцэтгэх үүрэг, аль мэдрэлийн эсүүд илүү боловсронгуй байдаг, яагаад синапсууд "галддаггүй" нь заримдаа ашигтай байдаг, мөн тэд зөвхөн нейронд хэрэгтэй мэдээллийг хэрхэн сонгодог.

Тэмцээний ерөнхий ивээн тэтгэгч нь биологийн судалгаа, үйлдвэрлэлийн зориулалттай тоног төхөөрөмж, урвалж, хэрэглээний материалын хамгийн том нийлүүлэгч компани юм.

Үзэгчдийн шагналын ивээн тэтгэгч, “Био анагаах ухаан өнөөдөр ба маргааш” номинацийн түншээр Invitro компани ажиллав.

Тэмцээний "Ном" ивээн тэтгэгчээр "Alpina Non-Fiction"

Аргын гарал үүсэл

20-р зууны дунд үеэс тархи нь бүх биеийн эрчим хүчний нөөцийн ихээхэн хэсгийг хэрэглэдэг нь мэдэгдэж байсан: агуу мичний хувьд бүх глюкозын дөрөвний нэг, бүх хүчилтөрөгчийн ⅕. Энэ нь Массачусетсийн Технологийн Институтын (АНУ) Уильям Леви, Роберт Бакстер нарыг биологийн мэдрэлийн сүлжээн дэх мэдээллийн кодчилолын эрчим хүчний үр ашгийн талаар онолын шинжилгээ хийхэд урам зориг өгсөн (Зураг 1). Энэхүү судалгаа нь дараах таамаглал дээр үндэслэсэн болно. Тархины эрчим хүчний хэрэглээ өндөр байдаг тул хамгийн үр дүнтэй ажилладаг мэдрэлийн эсүүдтэй байх нь ашигтай байдаг - зөвхөн хэрэгцээтэй мэдээллийг дамжуулж, хамгийн бага энерги зарцуулдаг.

Энэхүү таамаглал үнэн болж хувирав: энгийн мэдрэлийн сүлжээний загварыг ашиглан зохиогчид зарим параметрийн туршилтаар хэмжсэн утгыг хуулбарласан. Ялангуяа тэдний тооцоолсон импульс үүсгэх оновчтой давтамж нь 6-аас 43 импульс/с хооронд хэлбэлздэг бөгөөд энэ нь гиппокампусын суурь дахь нейронуудтай бараг ижил байдаг. Импульсийн давтамжийн дагуу тэдгээрийг хоёр бүлэгт хувааж болно: удаан (~10 импульс/с) ба хурдан (~40 импульс/с). Түүгээр ч зогсохгүй эхний бүлэг нь хоёр дахь бүлэгээсээ хамаагүй илүү байна. Үүнтэй төстэй дүр зураг тархины бор гадарт ажиглагдаж байна: хурдан дарангуйлагч интернейрон (>100 импульс / с) -ээс хэд дахин удаан пирамид мэдрэлийн эсүүд (~4-9 импульс/с) байдаг. Тиймээс тархи нь бүх нөөцөө ашиглахгүйн тулд цөөн тооны хурдан бөгөөд эрчим хүч зарцуулдаг мэдрэлийн эсүүдийг ашиглахыг илүүд үздэг бололтой.

Зураг 1. Хоёр мэдрэлийн эсийг үзүүлэв.Тэдний нэгэнд нил ягаан Presynaptic уураг synaptophysin нь будагдсан байна. Өөр нэг мэдрэлийн эс бүрэн будагдсан байна ногоон флюресцент уураг. Жижиг цайвар толбо- нейронуудын хоорондох синаптик холбоо. Дотор талбарт нэг "толбыг" илүү ойртуулсан болно.
Синапсаар холбогдсон нейронуудын бүлгүүдийг нэрлэдэг мэдрэлийн сүлжээнүүд, . Жишээлбэл, тархины бор гадаргын пирамид мэдрэлийн эсүүд болон хоорондын мэдрэлийн эсүүд нь өргөн сүлжээг үүсгэдэг. Эдгээр эсийн зохицуулалттай "концерт" нь бидний танин мэдэхүйн болон бусад чадварыг тодорхойлдог. Зөвхөн өөр өөр төрлийн мэдрэлийн эсүүдээс бүрддэг ижил төстэй сүлжээнүүд нь тархинд тархаж, тодорхой байдлаар холбогдож, бүхэл эрхтний ажлыг зохион байгуулдаг.

Интернейрон гэж юу вэ?

Төвийн мэдрэлийн эсүүд мэдрэлийн системгэж хуваагддаг идэвхжүүлж байна (синапсуудыг идэвхжүүлдэг хэлбэр) ба дарангуйлагч (дарангуйлах синапс үүсгэдэг). Сүүлийнх нь ихэвчлэн төлөөлдөг interneurons , эсвэл завсрын мэдрэлийн эсүүд. Тархины бор гадар ба гиппокампад тэдгээр нь тархинд гамма хэмнэл үүсгэх үүрэгтэй бөгөөд энэ нь бусад мэдрэлийн эсүүдийн уялдаа холбоотой, синхрон ажлыг хангадаг. Энэ нь моторын үйл ажиллагаа, мэдрэхүйн мэдээллийг хүлээн авах, санах ойг бүрдүүлэхэд маш чухал юм.

Хамгийн оновчтойг нь хайх

Үнэн хэрэгтээ бид оновчлолын асуудлын тухай ярьж байна: функцийн дээд хэмжээг олох, түүнд хүрэх параметрүүдийг тодорхойлох. Манай тохиолдолд функц нь хэмжигдэхүүний харьцаа юм хэрэгтэй мэдээлэлэрчим хүчний зардалд. Хэрэгтэй мэдээллийн хэмжээг мэдээллийн онолд өргөн хэрэглэгддэг Шенноны томъёог ашиглан ойролцоогоор тооцоолж болно. Эрчим хүчний зардлыг тооцоолох хоёр арга байдаг бөгөөд хоёулаа үнэмшилтэй үр дүнг өгдөг. Тэдгээрийн нэг нь "ион тоолох арга" нь тодорхой дохиоллын үйл явдлын үед нейронд нэвтэрсэн Na + ионуудын тоог тоолоход суурилдаг (AP эсвэл PSP, хажуугийн самбарыг үзнэ үү " Үйлдлийн потенциал гэж юу вэ") дараа нь молекулын тоо руу хөрвүүлнэ аденозин трифосфат (ATP), эсийн үндсэн энергийн "валют". Хоёр дахь нь электроникийн хуулиудын дагуу мембранаар дамжин өнгөрөх ионы гүйдлийн тодорхойлолтод үндэслэсэн бөгөөд эквивалент хүчийг тооцоолох боломжийг олгодог. цахилгаан хэлхээнейрон, дараа нь ATP зарцуулалт руу хөрвүүлэгддэг.

Эдгээр "хамгийн оновчтой" параметрийн утгуудыг туршилтаар хэмжсэнтэй харьцуулж, хэр ялгаатай болохыг тодорхойлох шаардлагатай. Ялгаатай байдлын ерөнхий зураг нь зэрэглэлийг харуулах болно оновчлолӨгөгдсөн мэдрэлийн эсийг бүхэлд нь: бодит, туршилтаар хэмжсэн параметрийн утга нь тооцоолсон утгатай хэр давхцаж байна. Ялгаа нь бага байх тусам нейрон оновчтой хэмжээнд ойртож, илүү эрч хүчтэй ажилладаг. Нөгөөтэйгүүр, тодорхой үзүүлэлтүүдийн харьцуулалт нь энэ нейрон нь ямар чанарын хувьд "хамгийн тохиромжтой" -д ойр байгааг харуулах болно.

Дараа нь нейронуудын энергийн үр ашгийн хүрээнд тархинд мэдээллийг кодлох, дамжуулах хоёр үйл явцыг авч үздэг. Энэ бол мэдрэлийн импульс буюу үйл ажиллагааны потенциал бөгөөд түүгээр дамжуулан мэдээлэл авах боломжтой илгээсэнТодорхой зайд (микрометрээс нэг ба хагас метр хүртэл) "хаяг хүлээн авагч" ба бодит мэдээллийн суурь болох синаптик дамжуулалт. шилжүүлэгнэг мэдрэлийн эсээс нөгөөд шилжих дохио.

Үйлдлийн боломж

Үйлдлийн боломж (ПД) - мэдрэлийн эсүүд бие биедээ илгээдэг дохио. PD нь ялгаатай: хурдан ба удаан, жижиг, том. Тэдгээр нь ихэвчлэн урт дарааллаар (үгийн үсэг гэх мэт) эсвэл богино өндөр давтамжийн "багцууд" (Зураг 2) хэлбэрээр зохион байгуулагддаг.

Зураг 2. Төрөл бүрийн мэдрэлийн эсүүд өөр өөр дохио үүсгэдэг. Төвд- хөхтөн амьтны тархины уртааш хэсэг. Оруулга нь электрофизиологийн аргаар бүртгэгдсэн янз бүрийн төрлийн дохиог харуулдаг. А - Кортикал ( Тархины кортекс) пирамид мэдрэлийн эсүүд нь бага давтамжийн дохиог хоёуланг нь дамжуулж чаддаг. Тогтмол буудах), богино тэсрэх, тэсрэх дохио ( Тэсрэлтийн гал). б - Тархины Пуркинже эсийн хувьд ( Тархи) нь зөвхөн маш өндөр давтамжтай тэсрэлт үйлдлээр тодорхойлогддог. В - Таламусын мэдрэлийн эсүүд ( Таламус) үйл ажиллагааны хоёр горимтой: тэсрэлт ба тоник ( Тоник галлах). Г - оосорны дунд хэсгийн мэдрэлийн эсүүд ( MHb, Дунд зэргийн хабенула) эпиталамус нь бага давтамжийн тоник дохио үүсгэдэг.

Үйлдлийн потенциал гэж юу вэ?

1. Мембран ба ионууд.Нейроны сийвэнгийн мембран нь эс ба эсийн гаднах орчны хооронд бодисын жигд бус хуваарилалтыг хадгалж байдаг (Зураг 3). б). Эдгээр бодисуудын дунд жижиг ионууд байдаг бөгөөд эдгээрээс K + ба Na + нь PD-ийг тодорхойлоход чухал үүрэгтэй.
   Эс дотор Na+ ион цөөхөн байдаг ч гадна талд нь их байдаг. Үүнээс болж тэд торонд орохыг байнга хичээдэг. Эсрэгээр нь эсийн дотор маш олон К+ ионууд байдаг бөгөөд тэд үүнийг орхихыг хичээдэг. Ионууд үүнийг бие даан хийж чадахгүй, учир нь мембран нь тэдгээрийг нэвтрүүлэхгүй. Ионууд мембранаар дамжин өнгөрөхийн тулд тусгай уураг нээх шаардлагатай байдаг. ионы сувгуудмембранууд.



Зураг 3. Нейрон, ионы суваг, үйл ажиллагааны боломж. А - Хархны тархины бор гадар дахь лааны эсийг сэргээн босгох. Цэнхэрдендрит ба нейроны бие нь өнгөтэй (төв хэсэгт цэнхэр толбо), улаан- аксон (олон төрлийн мэдрэлийн эсүүдэд аксон нь дендритээс хамаагүй илүү салаалсан байдаг). НогоонТэгээд час улаан сумнуудМэдээллийн урсгалын чиглэлийг заана: дендрит ба нейроны бие үүнийг хүлээн авч, аксон нь бусад мэдрэлийн эсүүд рүү илгээдэг. б - Нейроны мембран нь бусад эсийн нэгэн адил ионы суваг агуулдаг. Ногоон аяга- Na + ионууд, цэнхэр- K+ ионууд. В - Пуркинже нейроны үйл ажиллагааны потенциал (AP) үүсэх үед мембраны потенциалын өөрчлөлт. Ногоон бүс: Na сувгууд нээлттэй, Na + ионууд нейронд нэвтэрч, деполяризаци үүсдэг. Цэнхэр бүс: K суваг нээлттэй, K+ гарч, реполяризаци үүсдэг. Ногоон ба хөх өнгийн бүсүүдийн давхцал нь Na+ орж, K+ гарах үетэй тохирч байна.

2. Ионы суваг.Сувгийн олон янз байдал асар их. Зарим нь мембраны потенциалын өөрчлөлтийн хариуд нээгддэг, бусад нь лиганд (жишээ нь синапс дахь нейротрансмиттер) холбогдсон үед, бусад нь мембран дахь механик өөрчлөлтийн үр дүнд нээгддэг. Суваг нээх нь түүний бүтцийг өөрчлөх явдал бөгөөд үүний үр дүнд ионууд дамжин өнгөрч болно. Зарим суваг нь зөвхөн тодорхой төрлийн ионыг нэвтрүүлэх боломжийг олгодог бол зарим нь холимог дамжуулалтаар тодорхойлогддог.
   AP үүсэхэд мембраны потенциалыг "мэдрэх" сувгууд гол үүрэг гүйцэтгэдэг. хүчдэлээс хамааралтайионы сувгууд. Тэд мембраны потенциалын өөрчлөлтийн хариуд нээгддэг. Тэдгээрийн дотроос зөвхөн Na + ионыг нэвтрүүлэх боломжийг олгодог хүчдэлийн хамгаалалттай натрийн суваг (Na суваг), зөвхөн K + ионыг нэвтрүүлэх боломжийг олгодог хүчдэлийн хамгаалалттай калийн суваг (K суваг) зэргийг сонирхож байна.

AP нь мембраны потенциалын далайцын алхам алхмаар харьцангуй хүчтэй өөрчлөлт юм.

3. Ионы гүйдэл ба PD. PD-ийн үндэс нь ионы гүйдэл юм - мембраны ионы сувгаар ионуудын хөдөлгөөн. Ионууд цэнэглэгддэг тул тэдгээрийн гүйдэл нь нейроны дотор болон гаднах цэвэр цэнэгийн өөрчлөлтөд хүргэдэг бөгөөд энэ нь мембраны потенциалыг нэн даруй өөрчлөхөд хүргэдэг.
   AP үүсэх нь дүрмээр бол аксоны эхний сегмент - нейроны биетэй зэргэлдээх хэсэгт тохиолддог. Олон Na сувгууд энд төвлөрдөг. Хэрэв тэдгээр нь нээгдвэл Na + ионуудын хүчтэй гүйдэл аксон руу гүйх болно деполяризацимембранууд - мембраны потенциалын бууралт үнэмлэхүй үнэ цэнэ(Зураг 3 В). Дараа нь та анхны утга руугаа буцах хэрэгтэй - реполяризаци. Үүнийг K + ионууд хариуцдаг. K сувгууд нээгдэх үед (AP дээд хязгаараас өмнөхөн) K+ ионууд эсээс гарч, мембраныг дахин туйлшруулж эхэлнэ.
   Деполяризаци ба реполяризаци нь AP-ийн үндсэн хоёр үе шат юм. Тэдгээрээс гадна өөр хэд хэдэн зүйл байдаг бөгөөд шаардлагагүй тул энд авч үзэхгүй байна. Дэлгэрэнгүй тодорхойлолт PD үүслийг, -ээс олж болно. Товч тодорхойлолт PD нь биомолекулын талаархи нийтлэлүүдэд бас байдаг.
4. Анхны аксоны сегмент ба AP эхлэл.Аксоны эхний сегмент дээр Na сувгийг нээхэд юу нөлөөлдөг вэ? Дахин хэлэхэд, мембраны потенциалын өөрчлөлт нь нейроны дендритүүдийн дагуу "ирж байна" (Зураг 3). А). Энэ - постсинаптик потенциал (PSP), синаптик дамжуулалтын үр дүнд үүсдэг. Энэ үйл явцыг үндсэн бичвэрт илүү дэлгэрэнгүй тайлбарласан болно.
5. PD явуулах.Ойролцоох Na-сувгууд нь аксоны эхний сегмент дэх AP-д хайхрамжгүй хандах болно. Тэд мөн мембраны потенциалын өөрчлөлтийн хариуд нээгдэх бөгөөд энэ нь мөн AP үүсгэдэг. Сүүлийнх нь эргээд нейроны биеэс цааш, цаашлаад аксоны дараагийн хэсэгт ижил төстэй "урвал" үүсгэх болно. Ийм зүйл болдог хийхАксоны дагуух AP, . Эцсийн эцэст энэ нь синапсийн өмнөх терминалуудад хүрнэ ( час улаан сумнуудЗураг дээр. 3 А), синаптик дамжуулалтыг үүсгэж болох газар.
6. AP үүсгэх эрчим хүчний зарцуулалт нь синапсуудын үйл ажиллагаанаас бага байдаг.Гол энергийн "валют" болох аденозин трифосфатын (ATP) хэдэн молекул PD үнэтэй вэ? Нэгэн тооцоогоор хархны тархины бор гадаргын пирамид нейронуудын хувьд секундэд 4 AP үүсгэх эрчим хүчний зарцуулалт нь нейроны нийт эрчим хүчний хэрэглээний ⅕ орчим байдаг. Хэрэв бид бусад дохионы процесс, тухайлбал синаптик дамжуулалтыг харгалзан үзвэл эзлэх хувь нь ⅘ болно. Хөдөлгөөний үйл ажиллагааг хариуцдаг тархины бор гадаргын хувьд нөхцөл байдал ижил төстэй байна: гаралтын дохиог үүсгэх эрчим хүчний зарцуулалт нь нийт дүнгийн 15%, тэн хагас нь оролтын мэдээллийг боловсруулахад зарцуулагддаг. Тиймээс PD нь хамгийн их эрчим хүч шаарддаг процессоос хол байна. Синапсын ажилд хэд дахин их энерги шаардагддаг. Гэсэн хэдий ч энэ нь PD үүсгэх процесс нь эрчим хүчний хэмнэлтийн шинж чанарыг харуулдаггүй гэсэн үг биш юм.

Шинжилгээ янз бүрийн төрөлмэдрэлийн эсүүд (Зураг 4) нь сээр нуруугүйтний мэдрэлийн эсүүд нь эрчим хүчний хэмнэлттэй байдаггүйг харуулсан бол зарим сээр нуруутан амьтдын мэдрэлийн эсүүд бараг төгс байдаг. Энэхүү судалгааны үр дүнгээс үзэхэд хамгийн эрчим хүчний хэмнэлттэй нь санах ой, сэтгэл хөдлөлийг бий болгоход оролцдог гиппокампийн интернейрон, түүнчлэн таламусаас тархины бор гадар руу мэдрэхүйн мэдээллийн гол урсгалыг дамжуулдаг таламокортик реле нейронууд байв.

Зураг 4. Янз бүрийн мэдрэлийн эсүүд өөр өөр аргаар үр дүнтэй байдаг.Зураг нь янз бүрийн төрлийн нейронуудын эрчим хүчний хэрэглээний харьцуулалтыг харуулж байна. Эрчим хүчний хэрэглээг загварт анхны (бодит) параметрийн утгын дагуу тооцдог. хар баганууд), нэг талаас нейрон нь өгөгдсөн үүргээ гүйцэтгэдэг, нөгөө талаас хамгийн бага энерги зарцуулдаг оновчтой хувилбаруудтай ( саарал баганууд). Эдгээрээс хамгийн үр дүнтэй нь хоёр төрлийн сээр нуруутан амьтдын мэдрэлийн эсүүд болж хувирав: гиппокампийн интернейронууд ( хархны гиппокампал интернейрон, RHI) ба таламокортик мэдрэлийн эсүүд ( хулганы таламокортик реле эс, MTCR), учир нь тэдний хувьд анхны загвар дахь эрчим хүчний хэрэглээ нь оновчтой хувилбарын эрчим хүчний хэрэглээтэй хамгийн ойр байдаг. Үүний эсрэгээр сээр нуруугүйтний мэдрэлийн эсүүд үр ашиг багатай байдаг. Домог: С.А. (далайн амьтан аксон) - далайн амьтан аварга аксон; C.A. (наймалж аксон) - наймалж аксон; MFS (хулгана хурдан оргилдог кортикал интернейрон) - хулганы хурдан кортикал интернейрон; Б.К. (зөгийн бал мөөгний бие Kenyon эс) - Зөгийн мөөгний Кенион эс.

Тэд яагаад илүү үр дүнтэй байдаг вэ? Учир нь тэдгээр нь Na- болон K-гүйдлийн давхцал багатай байдаг. PD үүсэх үед эдгээр гүйдэл нэгэн зэрэг байх хугацаа үргэлж байдаг (Зураг 3). В). Энэ тохиолдолд бараг ямар ч цэнэг дамжуулахгүй, мембраны потенциалын өөрчлөлт хамгийн бага байна. Гэхдээ ямар ч байсан, энэ хугацаанд "ашиггүй" байсан ч эдгээр урсгалыг "төлөх" хэрэгтэй. Тиймээс түүний үргэлжлэх хугацаа нь хэр удаан үргэлжлэхийг тодорхойлдог эрчим хүчний нөөцдэмий үрэгдэж байна. Энэ нь богино байх тусам эрчим хүчний хэрэглээ илүү үр дүнтэй байдаг. Удаан байх тусмаа үр дүн багатай. Зүгээр л дээр дурдсан хоёр төрлийн мэдрэлийн эсийн хувьд хурдан ионы сувгийн ачаар энэ хугацаа маш богино бөгөөд AP нь хамгийн үр дүнтэй байдаг.

Дашрамд хэлэхэд, интернейрон нь тархины бусад мэдрэлийн эсүүдээс хамаагүй илүү идэвхтэй байдаг. Үүний зэрэгцээ тэдгээр нь жижиг орон нутгийн сүлжээг бүрдүүлдэг нейронуудын уялдаа холбоотой, синхрон ажилд маш чухал юм. Магадгүй AP интернейронуудын эрчим хүчний өндөр үр ашиг нь тэдний өндөр идэвхжилд дасан зохицох, бусад мэдрэлийн эсүүдийн ажлыг зохицуулах үүрэг юм.

Синапс

Нэг мэдрэлийн эсээс нөгөөд дохио дамжуулах нь мэдрэлийн эсүүдийн хоорондох тусгай холбоогоор явагддаг синапс . Бид зөвхөн авч үзэх болно химийн синапсууд (өөр бас байна уу цахилгаан), мэдрэлийн системд маш түгээмэл байдаг тул эсийн бодисын солилцоо, шим тэжээлийн хангамжийг зохицуулахад чухал үүрэгтэй.

Аксоны пресинаптик төгсгөлд AP нь нейротрансмиттерийг эсийн гаднах орчинд - хүлээн авагч нейрон руу хүргэдэг. Сүүлийнх нь үүнийг тэсэн ядан хүлээж байна: дендритүүдийн мембран дахь рецепторууд - тодорхой төрлийн ионы суваг - нейротрансмиттерийг холбож, нээж, өөр өөр ионуудыг дамжин өнгөрөх боломжийг олгодог. Энэ нь жижиг хүүхэд төрүүлэхэд хүргэдэг постсинаптик потенциал(PSP) дендрит мембран дээр. Энэ нь AP-тай төстэй боловч далайцын хувьд хамаагүй бага бөгөөд бусад сувгуудын нээлтийн улмаас үүсдэг. Эдгээр жижиг PSP-ийн ихэнх нь тус бүр өөрийн синапсаас гаралтай, дендрит мембраны дагуу нейроны бие рүү "гүйдэг" ( ногоон сумнуудЗураг дээр. 3 А) ба аксоны эхний сегментэд хүрч, тэдгээр нь Na сувгийг нээж, AP үүсгэхэд "өдөөн хатгадаг".

Ийм синапс гэж нэрлэдэг сэтгэл хөдөлгөм : Тэд мэдрэлийн эсийг идэвхжүүлж, AP үүсэхийг дэмждэг. Мөн түүнчлэн дарангуйлагч синапсууд. Тэд эсрэгээрээ дарангуйллыг дэмжиж, AP үүсэхээс сэргийлдэг. Ихэнхдээ нэг нейрон нь хоёулаа синапстай байдаг. Дарангуйлах ба өдөөх хоёрын тодорхой харьцаа нь тархины хэвийн үйл ажиллагаа, өндөр танин мэдэхүйн үйл ажиллагааг дагалддаг тархины хэмнэл үүсэхэд чухал ач холбогдолтой.

Хачирхалтай нь, синапс дахь нейротрансмиттерийг ялгаруулах нь огт тохиолддоггүй - энэ бол магадлалын процесс юм. Нейронууд энергийг ийм байдлаар хэмнэдэг: синаптик дамжуулалт нь мэдрэлийн эсийн нийт эрчим хүчний зарцуулалтын тал орчим хувийг бүрдүүлдэг. Хэрэв синапсууд үргэлж ажилладаг бол бүх энерги нь тэдний үйл ажиллагааг хангахад зарцуулагдах бөгөөд бусад процессуудад нөөц байхгүй болно. Нэмж дурдахад нейротрансмиттер ялгарах магадлал бага (20-40%) нь синапсуудын энергийн хамгийн өндөр үр ашигтай нийцдэг. Ашигтай мэдээллийн хэмжээг энэ тохиолдолд зарцуулсан энергийн харьцаа хамгийн их, . Тиймээс "бүтэлгүйтлүүд" нь синапс, үүний дагуу бүх тархины үйл ажиллагаанд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг нь харагдаж байна. Синапсууд заримдаа ажиллахгүй байх үед дохио дамжуулах талаар санаа зовох хэрэггүй, учир нь нейронуудын хооронд ихэвчлэн олон синапс байдаг бөгөөд тэдгээрийн дор хаяж нэг нь ажиллах болно.

Синаптик дамжуулалтын өөр нэг онцлог нь ирж буй дохионы модуляцийн давтамжийн дагуу мэдээллийн ерөнхий урсгалыг бие даасан бүрэлдэхүүн хэсгүүдэд хуваах явдал юм. Энэ нь постсинаптик мембран дээрх янз бүрийн рецепторуудын нэгдлээс болж үүсдэг. Зарим рецепторууд маш хурдан идэвхждэг: жишээ нь. AMPA рецепторууд (AMPA нь α-аас гаралтай. а мино-3-гидрокси-5- м этил-4-изоксазол х ропионик а cid). Зөвхөн ийм рецепторууд нь постсинаптик нейрон дээр байгаа бол өндөр давтамжийн дохиог (жишээлбэл, 2-р зураг гэх мэт) тодорхой хүлээн авах боломжтой. В). Хамгийн тод жишээ- дууны эх үүсвэрийн байршлыг тодорхойлох, үнэн зөв танихад оролцдог сонсголын системийн мэдрэлийн эсүүд богино дуу чимээтовшилтын төрөл, ярианд өргөнөөр илэрхийлэгддэг. NMDA рецепторууд (NMDA - эхлэн Н -м этил- Д -а спартат) илүү удаан байдаг. Эдгээр нь мэдрэлийн эсүүдэд бага давтамжийн дохиог сонгох боломжийг олгодог (Зураг 2). Г), мөн түүнчлэн өндөр давтамжийн цуврал үйл ажиллагааны потенциалыг нэгдмэл зүйл гэж үздэг - синаптик дохиог нэгтгэх гэж нэрлэдэг. Илүү удаан метаботроп рецепторууд байдаг бөгөөд тэдгээр нь нейротрансмиттерийг холбохдоо эсийн доторх "хоёр дахь элч" -ийн гинжин хэлхээнд дохио дамжуулдаг бөгөөд олон төрлийн эсийн үйл явцыг тохируулдаг. Жишээлбэл, G уурагтай холбоотой рецепторууд өргөн тархсан байдаг. Төрлөөс хамааран тэд жишээлбэл, мембран дахь сувгийн тоог зохицуулдаг эсвэл тэдгээрийн ажиллагааг шууд зохицуулдаг.

Хурдан AMPA, удаашралтай NMDA болон метаботроп рецепторуудын янз бүрийн хослолууд нь нейронуудад үйл ажиллагаандаа хамгийн хэрэгтэй мэдээллийг сонгож ашиглах боломжийг олгодог. Мөн "хэрэггүй" мэдээлэл арилдаг бөгөөд үүнийг нейрон "хүлээн" авдаггүй. Энэ тохиолдолд та шаардлагагүй мэдээллийг боловсруулахад эрчим хүч үрэх шаардлагагүй болно. Энэ бол нейрон хоорондын синаптик дамжуулалтыг оновчтой болгох өөр нэг тал юм.

Өөр юу гэж?

Тархины эсийн энергийн үр ашгийг мөн тэдгээрийн морфологитой холбон судалдаг. Судалгаанаас үзэхэд дендрит ба аксоны салаа замбараагүй, мөн эрчим хүчийг хэмнэдэг. Жишээлбэл, аксон нь AP-ээр дамжин өнгөрөх замын нийт урт нь хамгийн бага байхаар салбарладаг. Энэ тохиолдолд аксон дагуу AP дамжуулах эрчим хүчний зарцуулалт хамгийн бага байна.

Нейроны эрчим хүчний хэрэглээг дарангуйлах ба өдөөх синапсуудын тодорхой харьцаагаар бууруулдаг. Энэ нь жишээлбэл, шууд хамааралтай. ишеми(судас дахь цусны урсгалын эмгэгийн улмаас үүссэн эмгэгийн эмгэг) тархины. Энэ эмгэгийн үед бодисын солилцооны хамгийн идэвхтэй мэдрэлийн эсүүд хамгийн түрүүнд бүтэлгүйтдэг. Cortex-д тэдгээр нь бусад олон пирамид мэдрэлийн эсүүд дээр дарангуйлах синапс үүсгэдэг дарангуйлагч интернейроноор төлөөлдөг. Интернейрон үхсэний үр дүнд пирамид мэдрэлийн эсийн дарангуйлал буурдаг. Үүний үр дүнд энэ нь нэмэгддэг ерөнхий түвшинСүүлчийн үйл ажиллагаа (синапсуудыг идэвхжүүлэх нь илүү олон удаа галладаг, AP нь илүү олон удаа үүсдэг). Үүний дараа нэн даруй тэдний эрчим хүчний хэрэглээ нэмэгдэж, ишемийн нөхцөлд мэдрэлийн эсийн үхэлд хүргэдэг.

Эмгэг судлалын эмгэгийг судлахдаа хамгийн их энерги зарцуулдаг процесс болох синаптик дамжуулалтыг анхаарч үздэг. Жишээлбэл, Паркинсон, Хантингтон, Альцгеймерийн өвчинд гол үүрэг гүйцэтгэдэг митохондрийн синапсуудын үйл ажиллагаа эсвэл тээвэрлэлт тасалддаг. ATP синтез, . Паркинсоны өвчний хувьд энэ нь моторын үйл ажиллагаа, булчингийн аяыг зохицуулахад чухал ач холбогдолтой хар субстанцийн эрчим хүч их зарцуулдаг мэдрэлийн эсүүд тасалдсан, үхсэнтэй холбоотой байж болно. Хантингтоны өвчний үед хантингтин мутант уураг нь шинэ митохондриуудыг синапс руу дамжуулах механизмыг тасалдуулж, улмаар "энергийн өлсгөлөн" болж, нейронуудын эмзэг байдал, хэт их идэвхжилд хүргэдэг. Энэ бүхэн нь мэдрэлийн эсийн үйл ажиллагааг тасалдуулж, улмаар судал, тархины бор гадаргын хатингаршил үүсгэдэг. Альцгеймерийн өвчний үед амилоид товруу хуримтлагдсанаас болж митохондрийн үйл ажиллагааны алдагдал (синапсын тоо буурахтай зэрэгцэн) үүсдэг. Сүүлийнх нь митохондрид үзүүлэх нөлөө нь исэлдэлтийн стресс, түүнчлэн апоптоз - мэдрэлийн эсийн үхэлд хүргэдэг.

Дахин нэг удаа бүх зүйлийн талаар

20-р зууны төгсгөлд тархийг судлах арга бий болсон бөгөөд үүнд хоёр чухал шинж чанарууд: хэр их нейрон (эсвэл мэдрэлийн сүлжээ, эсвэл синапс) хэрэгтэй мэдээллийг кодлож, дамжуулж, хэр их энерги зарцуулдаг, . Тэдний харьцаа нь нейрон, мэдрэлийн сүлжээ, синапсуудын эрчим хүчний үр ашгийн нэг төрлийн шалгуур юм.

Тооцооллын нейробиологид энэхүү шалгуурыг ашиглах нь тодорхой үзэгдэл, үйл явц, . Ялангуяа синапс дахь нейротрансмиттер ялгарах магадлал бага, мэдрэлийн эсийг дарангуйлах ба өдөөх хоорондын тодорхой тэнцвэрт байдал, рецепторуудын тодорхой хослолын улмаас зөвхөн тодорхой төрлийн ирж буй мэдээллийг сонгох зэрэг нь үнэ цэнэтэй эрчим хүчний нөөцийг хэмнэхэд тусалдаг. .

Түүгээр ч зогсохгүй дохиоллын үйл явцын эрчим хүчний хэрэглээг (жишээлбэл, үүсгэх, үйл ажиллагааны потенциал дамжуулах, синаптик дамжуулалт) тодорхойлох нь шим тэжээлийн хангамжийн эмгэгийн эмгэгийн үед тэдгээрийн аль нь хамгийн түрүүнд хохирохыг олж мэдэх боломжийг олгодог. Синапсын үйл ажиллагаанд хамгийн их энерги шаардагддаг тул ишеми, Альцгеймер, Хантингтон зэрэг эмгэгийн үед хамгийн түрүүнд бүтэлгүйтдэг. Үүнтэй адилаар янз бүрийн төрлийн мэдрэлийн эсийн эрчим хүчний хэрэглээг тодорхойлох нь эмгэгийн үед тэдгээрийн аль нь бусдаас өмнө үхэхийг тодорхойлоход тусалдаг. Жишээлбэл, ижил ишемитэй бол бор гадаргын мэдрэлийн эсүүд эхлээд бүтэлгүйтдэг. Эдгээр мэдрэлийн эсүүд нь эрчимтэй бодисын солилцооны улмаас хөгшрөлт, Альцгеймерийн өвчин, шизофрени өвчний үед хамгийн эмзэг эсүүд юм.

Талархал

Өгүүллийг уншихад дэмжлэг, урам зориг өгсөн эцэг эх, Ольга Натальевич, Александр Жуков, эгч дүүс Люба, Алена, шинжлэх ухааны удирдагч Алексей Браже, лабораторийн гайхалтай найзууд Эвелина Никелспарг, Ольга Слатинская нартаа чин сэтгэлээсээ талархаж байна. Мөн нийтлэлийн редактор Анна Петренко, Биомолекул сэтгүүлийн ерөнхий редактор Антон Чугунов нарт тэмдэглэл, санал, тайлбар өгсөнд маш их талархаж байна.

Уран зохиол

1. Уйтгартай тархи;
2. СЕЙМУР С.КЕТИ. (1957). ТАРХИНЫ ЕРӨНХИЙ БОЛОВСРОЛЫН БАЙДАЛ. Мэдрэлийн системийн бодисын солилцоо. 221-237;
3. Л.Соколоф, М.Рейвич, К.Кеннеди, М.Х.Дес Розиерс, С.С.Патлак, нар. аль.. (1977). ОРОН НУТГИЙН ТАРХИНД ГЛЮКОЗЫН АШИГЛАЛТИЙГ ХЭМЖҮҮЛЭХ ДЕоксиглюкозын АРГА: УХААРАЛТАЙ БОЛОН МЭДЭЭГҮЙЦЭТГЭГДСЭН АЛБИНО ХАРХНЫ ОНОЛ, ЖУРАМ, Хэвийн үнэлэмж. J Neurochem. 28 , 897-916;
4. Магистретти П.Ж. (2008). Тархины энергийн солилцоо. Үндсэн мэдрэлийн шинжлэх ухаанд // Ed by. Squire L.R., Berg D., Bloom F.E., du Lac S., Ghosh A., Spitzer N. San Diego: Academic Press, 2008. P. 271–297;
5. Пьер Ж.Магистретти, Игорь Алламан. (2015). Тархины энергийн солилцоо, функциональ дүрслэлийн талаархи эсийн хэтийн төлөв. Нейрон. 86 , 883-901;
6. Уильям Б Леви, Роберт А.Бакстер. (1996). Эрчим хүчний хэмнэлттэй мэдрэлийн кодууд. Мэдрэлийн тооцоолол. 8 , 531-543;
7. Sharp P.E. болон Green C. (1994). Чөлөөт хөдөлж буй хархны дэд хэсгийн нэг эсийн галын хэлбэрийн орон зайн хамаарал. J. Neurosci. 14 , 2339–2356;
8. Х.Ху, Ж.Ган, П.Жонас. (2014). Хурдан, парвалбумин+ GABAergic interneurons: Үүрэн дизайнаас эхлээд микро схемийн функц хүртэл. Шинжлэх ухаан. 345 , 1255263-1255263;
9. Оливер Канн, Исмини Е Папагеоргиу, Андреас Драгун. (2014). Өндөр энергитэй дарангуйлагч интернейрон нь кортикал сүлжээнд мэдээлэл боловсруулах төв элемент юм. J Cereb Blood Flow Metab. 34 , 1270-1282;
10. Дэвид Атвелл, Саймон Б.Лафлин. (2001). Тархины саарал бодис дахь дохиоллын эрчим хүчний төсөв. J Cereb Blood Flow Metab. 21 , 1133-1145;
11. Генри Маркрам, Мария Толедо-Родригес, Юн Ван, Анируд Гупта, Гилад Силберберг, Кайжи Ву. (2004).

Хиймэл оюун ухаан, мэдрэлийн сүлжээ, машин сургалт - эдгээр бүх түгээмэл ойлголтууд үнэндээ юу гэсэн үг вэ? Би өөрөө ч гэсэн ихэнх мэдлэггүй хүмүүсийн хувьд тэд үргэлж гайхалтай зүйл мэт санагддаг байсан ч үнэн хэрэгтээ тэдний мөн чанар нь гадаргуу дээр байдаг. Би бичих санаа надад эртнээс төрсөн энгийн хэлээрхиймэл мэдрэлийн сүлжээний тухай. Өөрөө олж мэд, энэ технологи нь юу болох, хэрхэн ажилладаг талаар бусдад хэлж, түүний түүх, хэтийн төлөвийг анхаарч үзээрэй. Энэ нийтлэлд би хогийн ургамал руу орохгүй байхыг хичээсэн, гэхдээ энэ тухай энгийн бөгөөд түгээмэл ярихыг хичээсэн ирээдүйтэй чиглэлөндөр технологийн ертөнцөд.

Бага зэрэг түүх

Тархины үйл явцыг дуурайх оролдлого хийх явцад анх удаа хиймэл мэдрэлийн сүлжээ (ANN) гэсэн ойлголт гарч ирэв. Энэ салбарт гарсан анхны томоохон нээлт бол 1943 онд McCulloch-Pitts мэдрэлийн сүлжээний загварыг бий болгосон гэж үзэж болно. Эрдэмтэд анх удаа хиймэл мэдрэлийн эсийн загварыг бүтээжээ. Тэд мөн логик үйлдлүүдийг гүйцэтгэх эдгээр элементүүдийн сүлжээг зохион бүтээхийг санал болгов. Гэхдээ хамгийн чухал нь ийм сүлжээ нь суралцах чадвартай гэдгийг эрдэмтэд нотолсон.

Дараагийн чухал алхам бол 1949 онд Дональд Хебб 1949 онд ANN-ийг тооцоолох анхны алгоритмыг боловсруулсан нь дараагийн хэдэн арван жилийн үндсэн суурь болсон юм. 1958 онд Фрэнк Розенблатт тархины үйл явцыг дуурайдаг парцептрон системийг бүтээжээ. Нэгэн цагт энэ технологи нь ямар ч аналоггүй байсан бөгөөд мэдрэлийн сүлжээнд суурь хэвээр байна. 1986 онд бараг нэгэн зэрэг, бие биенээсээ үл хамааран Америк, Зөвлөлтийн эрдэмтэд олон давхаргат перцептроныг сургах үндсэн аргыг эрс сайжруулсан. 2007 онд мэдрэлийн сүлжээ дахин төрөлтийг мэдэрсэн. Их Британийн компьютерийн эрдэмтэн Жеффри Хинтон анх олон давхаргат мэдрэлийн сүлжээнд зориулсан гүнзгий суралцах алгоритмыг боловсруулсан бөгөөд одоо жишээ нь өөрөө жолооддог машиныг ажиллуулдаг болжээ.

Гол зүйлийн талаар товчхон

IN ерөнхий утгаарааМэдрэлийн сүлжээ нь амьтны организм дахь мэдрэлийн эсийн сүлжээний зарчим дээр ажилладаг математик загварууд юм. ANN нь программчлагдах ба техник хангамжийн шийдлүүдэд хэрэгжиж болно. Аливаа зүйлийг ойлгоход хялбар болгохын тулд нейроныг олон оролт, нэг гаралтын нүхтэй эс гэж үзэж болно. Хэрхэн олон ирж буй дохиог гаралтын дохио болгон бүрдүүлэхийг тооцооллын алгоритмаар тодорхойлно. Нейроны оролт бүрт үр дүнтэй утгуудыг нийлүүлж, дараа нь нейрон хоорондын холболтын дагуу тараана (синопс). Синапс нь нэг параметртэй байдаг - жин нь нэг нейроноос нөгөөд шилжих үед оролтын мэдээлэл өөрчлөгддөг. Мэдрэлийн сүлжээний үйл ажиллагааны зарчмыг төсөөлөх хамгийн хялбар арга бол өнгө холих явдал юм. Цэнхэр, ногоон, улаан мэдрэлийн эсүүд өөр өөр жинтэй байдаг. Илүү жинтэй нейроны мэдээлэл дараагийн нейронд давамгайлах болно.

Мэдрэлийн сүлжээ нь өөрөө ийм олон нейронуудын (процессоруудын) систем юм. Тус тусад нь эдгээр процессорууд нь маш энгийн (a Хувийн компьютер), гэхдээ том системд холбогдсон үед мэдрэлийн эсүүд маш нарийн төвөгтэй ажлуудыг гүйцэтгэх чадвартай байдаг.

Хэрэглээний талбараас хамааран мэдрэлийн сүлжээг янз бүрээр тайлбарлаж болно.Жишээ нь, машин сургалтын үүднээс авч үзвэл ANN нь хэв маягийг таних арга юм. Математикийн үүднээс авч үзвэл энэ нь олон параметртэй бодлого юм. Кибернетикийн үүднээс авч үзвэл робот техникийн дасан зохицох хяналтын загвар. Хиймэл оюун ухааны хувьд ANN нь тооцооллын алгоритм ашиглан байгалийн оюун ухааныг загварчлах үндсэн бүрэлдэхүүн хэсэг юм.

Мэдрэлийн сүлжээний ердийн тооцооллын алгоритмаас гол давуу тал нь сурах чадвар юм. Энэ үгийн ерөнхий утгаараа суралцах нь мэдрэлийн эсүүдийн хоорондын зөв холболтын коэффициентийг олох, түүнчлэн өгөгдлийг нэгтгэн дүгнэх, оролт, гаралтын дохионы хоорондох нарийн төвөгтэй хамаарлыг тодорхойлох явдал юм. Үнэн хэрэгтээ мэдрэлийн сүлжээг амжилттай сургах нь сургалтын багцад байхгүй өгөгдөл дээр үндэслэн систем зөв үр дүнг тодорхойлох боломжтой болно гэсэн үг юм.

Одоогийн нөхцөл байдал

Энэхүү технологи нь хичнээн ирээдүйтэй байсан ч ANN нь хүний ​​тархи, сэтгэн бодох чадвараас маш хол хэвээр байна. Гэсэн хэдий ч мэдрэлийн сүлжээг хүний ​​үйл ажиллагааны олон салбарт аль хэдийн ашиглаж байна. Одоогоор тэд өндөр ухаалаг шийдвэр гаргах чадваргүй байгаа ч өмнө нь шаардлагатай байсан хүнийг орлуулах боломжтой. ANN-ийн хэрэглээний олон талбараас дурдвал: бие даан суралцах үйлдвэрлэлийн процессын систем, нисгэгчгүй тээврийн хэрэгсэл, дүрс таних систем, аюулгүй байдлын ухаалаг систем, робот техник, чанарын хяналтын систем, дуут харилцан үйлчлэлийн интерфейс, аналитик систем гэх мэт. Мэдрэлийн сүлжээний ийм өргөн хэрэглээ нь бусад зүйлсийн дунд үүссэнтэй холбоотой юм янз бүрийн аргаар ANN сургалтыг хурдасгах.

Өнөөдөр мэдрэлийн сүлжээний зах зээл асар том - тэрбум, тэрбум доллар. Практикаас харахад дэлхийн ихэнх мэдрэлийн сүлжээний технологиуд бие биенээсээ бага зэрэг ялгаатай. Гэсэн хэдий ч мэдрэлийн сүлжээг ашиглах нь маш үнэтэй үйл ажиллагаа бөгөөд ихэнх тохиолдолд зөвхөн томоохон компаниуд үүнийг төлж чаддаг. Мэдрэлийн сүлжээг хөгжүүлэх, сургах, турших нь их хэмжээний тооцоолох хүч шаарддаг бөгөөд мэдээллийн технологийн зах зээлийн томоохон тоглогчид үүнийг хангалттай эзэмшдэг нь ойлгомжтой. Энэ чиглэлийн хөгжлийг тэргүүлэгч гол компаниудын дунд Google DeepMind хэлтэс, Microsoft Research хэлтэс, IBM, Facebook, Baidu зэрэг багтана.

Мэдээжийн хэрэг, энэ бүхэн сайн байна: мэдрэлийн сүлжээ хөгжиж, зах зээл өсч байна, гэхдээ өнөөг хүртэл гол асуудал шийдэгдээгүй байна. Хүн төрөлхтөн хүний ​​тархины чадавхид ойртсон технологийг ч бүтээж чадаагүй. Хүний тархи болон хиймэл мэдрэлийн сүлжээний үндсэн ялгааг авч үзье.

Мэдрэлийн сүлжээ яагаад хүний ​​тархинаас хол байдаг вэ?

Системийн зарчим, үр ашгийг эрс өөрчилдөг хамгийн чухал ялгаа нь хиймэл мэдрэлийн сүлжээ болон нейронуудын биологийн сүлжээнд өөр өөр дохио дамжуулах явдал юм. Үнэн хэрэгтээ ANN-д нейронууд бодит утгууд, өөрөөр хэлбэл тоонуудыг дамжуулдаг. Хүний тархинд импульс нь тогтмол далайцаар дамждаг бөгөөд эдгээр импульс нь бараг агшин зуурт байдаг. Энэ нь хүний ​​мэдрэлийн эсийн сүлжээний олон давуу талыг бий болгодог.

Нэгдүгээрт, тархины холбооны шугамууд нь ANN-ээс хамаагүй илүү үр ашигтай, хэмнэлттэй байдаг. Хоёрдугаарт, импульсийн хэлхээ нь технологийг хэрэгжүүлэхэд хялбар байдлыг хангадаг: нарийн төвөгтэй тооцоолох механизмын оронд аналог хэлхээг ашиглахад хангалттай. Эцсийн эцэст импульсийн сүлжээнүүд нь аудио хөндлөнгийн оролцооноос хамгаалагдсан байдаг. Бодит тоо нь чимээ шуугиантай байдаг бөгөөд энэ нь алдаа гарах магадлалыг нэмэгдүүлдэг.

Доод шугам

Мэдээжийн хэрэг, сүүлийн арван жилд мэдрэлийн сүлжээг хөгжүүлэхэд бодит өсөлт гарсан. Энэ нь юуны түрүүнд ANN сургалтын үйл явц илүү хурдан, хялбар болсонтой холбоотой юм. Мөн "урьдчилан бэлтгэгдсэн" мэдрэлийн сүлжээг идэвхтэй хөгжүүлж эхэлсэн бөгөөд энэ нь технологийг нэвтрүүлэх үйл явцыг ихээхэн хурдасгах боломжтой юм. Мэдрэлийн сүлжээ хэзээ нэгэн цагт хүний ​​тархины чадавхийг бүрэн хуулбарлаж чадах эсэхийг хэлэхэд эрт байгаа бол ойрын арван жилд ANN нь одоо байгаа мэргэжлүүдийн дөрөвний нэг нь хүнийг орлох магадлал улам бүр үнэн болж байна. .

Илүү ихийг мэдэхийг хүссэн хүмүүст зориулав

• Мэдрэлийн агуу дайн: Google үнэхээр юу хийж байна вэ?
• Танин мэдэхүйн компьютерууд бидний ирээдүйг хэрхэн өөрчилж чадах вэ?

Хиймэл мэдрэлийн сүлжээ нь амьд организмын мэдрэлийн эсийн ажлыг дуурайдаг загвар бөгөөд холбогдсон, харилцан үйлчлэлцдэг хиймэл нейронуудын систем юм. Хиймэл мэдрэлийн эс нь биологийн мэдрэлийн эсийн үйл ажиллагааг хялбаршуулдаг. Хиймэл нейрон бүр өөр өөр эрчимтэй оролтын дохиог дамжуулдаг олон тооны оролттой, нэмэгч ба идэвхжүүлэх функцээс бүрдсэн биетэй, дохионы эрчим нь оролтын дохиог боловсруулсны үр дүн болох нэг гаралттай байдаг.

Ихэвчлэн хиймэл мэдрэлийн сүлжээг давхаргаар загварчилдаг: нейронуудын эхний давхарга нь оролтын өгөгдлийг хүлээн авч, дараа нь нэг буюу хэд хэдэн далд давхаргыг ашигладаг бөгөөд эцэст нь гаралтын давхарга нь үр дүнг харуулдаг. Цифрийг таних жишээ рүү буцах нь: хэрэв бид функцүүдийн тоог 100 дарааллаар нь авбал оролтын давхарга нь 100 нейроноос бүрдэх ба дараа нь мэдрэлийн сүлжээний хэд хэдэн далд давхарга дагах ба гаралтын давхарга нь 10 нейрон агуулж болно. . Нэлээд энгийн тооцоолох нэгжүүдийн энэхүү энгийн бөгөөд гоёмсог зохион байгуулалт нь сургалтын тусгай аргуудын хамт өгөгдөл боловсруулах томоохон боломжийг нээж өгдөг.

Тэд хэрхэн бэлтгэгдсэн бэ?

Багштай сургалт.Энэ тохиолдолд сүлжээ нь тодорхой сургалтын багцын өгөгдлийг оролт болгон тэжээдэг. Бидний жишээнд эдгээр нь оролтын нейронуудын дохионы эрч хүч болгон хувиргадаг объектуудын онцлог юм. Дараа нь дохионуудыг нэгтгэж, далд мэдрэлийн эсүүдийг идэвхжүүлдэг. Мэдрэлийн сүлжээний гаралтын давхаргад хүрэх хүртэл энэ процесс давхрагад давтана. Нейроны дохиог тодорхой асуултын хариулт, жишээлбэл, дүрс нь тодорхой ангилалд хамаарах эсэх талаар тайлбарлаж болно. Хэрэв энэ хариулт зөв бол дараагийн жишээ рүү шилжинэ үү, эс тэгвээс алдааг буцаах процесс явагдана. Үүнийг дараах байдлаар тайлбарлаж болно: багш энэ хариултанд үнэлгээ өгсөн тул та шинэ дүрмийг сурах хэрэгтэй. Хэрэв мэдрэлийн сүлжээний параметрүүдийг зөв сонгосон бол хангалттай тооны сургалтын дээжийг оролт болгон боловсруулсны дараа мэдрэлийн сүлжээ нь танил бус объектуудыг ангилах чадвартай болно. Бидний жишээн дээр бид 0-ээс 9 хүртэлх тооны зургийг олон удаа бичсэн, цуглуулж болно өөр өөр хүмүүс. Энэ нь сургалтын багц болно. Үүнийг хоёр хэсэгт хуваадаг: нэг нь ангилагчийг сургахад ашигладаг, хоёр дахь нь - хяналтын багц - ангилагчийн ажлын чанарыг шалгах, алдааг тооцоолоход зориулагдсан.

Багшгүйгээр сурах.Шинэ өгөгдлийн дээж ирэхэд мэдрэлийн сүлжээ нь өмнө нь боловсруулсан түүврээс хамгийн "ижил төстэй" түүврийг олохыг оролдож, бүхэл бүтэн бүлгийн түүврийн талаархи санаагаа "нэгдүүлдэг". Хэрэв үнэхээр өвөрмөц зүйл тохиолдвол сүлжээ шинэ кластер сонгож байна гэж ойлгож болно. Энд үр дүнг хэн ч хянадаггүй. Энэ нь өгөгдлийн бүтцийг ойролцоогоор тооцоолоход хэрэглэгддэг. Өөрөөр хэлбэл, бид сүлжээнд гар бичмэлийн 10,000 зургийг үзүүлсэн бөгөөд энэ нь тэдгээрийг ойролцоогоор 20-30 өөр төрлийн объект болгон задлах боломжтой гэж хэлсэн. Энэ үнэн үү? Магадгүй тэр гар бичмэлийн хэв маяг, тоо бичих онцлогийг зөв олж авсан байх. Үүнийг бид практикт ашиглаж болох уу? Үргэлж биш, эцэст нь тоонуудыг танихын тулд ангилагчийн төсөөллийг 10 ангиллын тоогоор хязгаарлах хэрэгтэй. Хяналтгүй сургалтыг их хэмжээний түүхий болон системгүй өгөгдлийн хамаарлыг олоход ашигладаг. Жишээлбэл, анагаах ухаанд. Өвчтөн бүрийн маш олон тооны шинж чанарууд байдаг: цусан дахь сахарын хэмжээ, цусны даралт, өндөр, жин, нас, муу зуршил, удамшлын өвчин. Загваруудыг гараар тодорхойлох нь маш хэцүү бөгөөд цаг хугацаа их шаарддаг. Гэх мэтчилэн - өгөгдлийн дүн шинжилгээ нь зүрх судасны өвчин нь зарим эм уухтай холбоотой байж болохыг харуулж байна.

Тархины мэдрэлийн холболтууд нь нарийн төвөгтэй зан үйлийг өдөөдөг. Нейронууд нь сүлжээнд холбогдсон үед л нөлөө үзүүлэх боломжтой жижиг тооцоолох машинууд юм.

Зан үйлийн хамгийн энгийн элементүүдийг (жишээлбэл, рефлекс) хянах нь олон тооны мэдрэлийн эсийг шаарддаггүй, гэхдээ рефлексүүд ч гэсэн рефлексийг өдөөж байгааг мэддэг хүн дагалддаг. Мэдрэхүйн өдөөлтийг ухамсартайгаар хүлээн авах (мөн мэдрэлийн системийн бүх дээд функцууд) нь мэдрэлийн эсүүдийн хоорондох асар олон тооны холболтоос хамаардаг.

Мэдрэлийн холбоо нь биднийг хэн болохыг харуулдаг. Тэдний чанар нь дотоод эрхтнүүдийн үйл ажиллагаа, оюуны чадвар, сэтгэл хөдлөлийн тогтвортой байдалд нөлөөлдөг.

"Утас тавих"

Тархины мэдрэлийн холболтууд нь мэдрэлийн системийн утас юм. Мэдрэлийн системийн үйл ажиллагаа нь мэдрэлийн эсүүдийн мэдээллийг хүлээн авах, боловсруулах, бусад эсүүдэд дамжуулах чадвар дээр суурилдаг.

Мэдээлэл нь хүний ​​​​зан үйлээр дамждаг бөгөөд түүний биеийн үйл ажиллагаа нь мэдрэлийн эсүүдээр дамжуулан импульс дамжуулах, хүлээн авахаас бүрэн хамаардаг.

Нейрон нь аксон ба дендрит гэсэн хоёр төрлийн процесстой. Нейрон нь үргэлж нэг аксонтой байдаг бөгөөд түүгээр дамжуулан нейрон нь бусад эсүүдэд импульс дамжуулдаг. Энэ нь дендритээр дамжин импульс хүлээн авдаг бөгөөд үүнээс хэд хэдэн байж болно.

Бусад нейронуудын олон (заримдаа хэдэн арван мянган) аксонууд дендриттэй "холбогдсон" байдаг. Дендрит ба аксон нь синапсаар холбогддог.

Нейрон ба синапсууд

Дендрит ба аксоны хоорондох зай нь синапс юм. Учир нь аксон нь импульсийн "эх сурвалж", дендрит нь "хүлээн авагч", синаптик ан цав нь харилцан үйлчлэлийн газар юм: аксон ирдэг нейроныг пресинаптик гэж нэрлэдэг; Дендрит үүсдэг нейрон нь постсинаптик юм.

Синапс нь аксон ба нейроны биеийн хооронд, хоёр аксон эсвэл хоёр дендрит хооронд үүсч болно. Олон синаптик холболтууд нь дендрит нуруу ба аксоноор үүсдэг. Нуруу нь маш хуванцар, олон хэлбэртэй, хурдан алга болж, үүсдэг. Тэд химийн болон физикийн нөлөөнд (гэмтэл, халдварт өвчин) мэдрэмтгий байдаг.

Синапсын хувьд мэдээллийг ихэвчлэн зуучлагчаар дамжуулдаг. химийн бодисууд). Дамжуулагчийн молекулууд нь пресинаптик эс дээр гарч, синаптик ан цавыг гаталж, постсинаптик эсийн мембран рецепторуудтай холбогддог. Зуучлагч нь өдөөгч эсвэл дарангуйлах (дарангуйлах) дохиог дамжуулж болно.

Тархины мэдрэлийн холболтууд нь синаптик холболтоор мэдрэлийн эсүүдийн холболт юм. Синапс нь мэдрэлийн системийн үйл ажиллагаа, бүтцийн нэгж юм. Синаптик холболтын тоо нь тархины үйл ажиллагааны гол үзүүлэлт юм.

Рецепторууд

Мансууруулах бодис, архины донтолтын талаар ярих бүрт рецепторууд дурсагддаг. Хүн яагаад дунд зэргийн зарчмыг баримтлах хэрэгтэй вэ?

Постсинаптик мембран дээрх рецептор нь дамжуулагч молекулуудад тохируулагдсан уураг юм. Хүн зохиомлоор (жишээлбэл, эмтэй) синапсын ан цав руу дамжуулагчийг ялгаруулахыг өдөөдөг бол синапс нь тэнцвэрийг сэргээхийг оролддог: энэ нь рецепторуудын тоо эсвэл тэдгээрийн мэдрэмжийг бууруулдаг. Үүнээс болж синапс дахь дамжуулагчийн концентрацийн байгалийн түвшин нь мэдрэлийн бүтцэд нөлөө үзүүлэхээ больсон.

Жишээлбэл, никотин тамхи татдаг хүмүүс рецепторуудын мэдрэмтгий байдлыг ацетилхолинд өөрчилдөг, рецепторуудын мэдрэмжгүй байдал (мэдрэмж буурах) тохиолддог. Ацетилхолины байгалийн түвшин нь мэдрэх чадвар буурсан рецепторуудад хангалтгүй байдаг. Учир нь Ацетилхолин нь төвлөрөл, тайтгарлын мэдрэмжтэй холбоотой олон үйл явцад оролцдог бөгөөд тамхи татдаг хүн никотингүйгээр мэдрэлийн системийн сайн нөлөөг авч чадахгүй.

Гэсэн хэдий ч рецепторын мэдрэмж аажмаар сэргээгддэг. Хэдийгээр авч болох юм урт хугацаанд, синапс хэвийн байдалдаа орж, хүн гуравдагч этгээдийн өдөөгчийг шаарддаггүй.

Мэдрэлийн сүлжээг хөгжүүлэх

Мэдрэлийн холболтын урт хугацааны өөрчлөлт нь янз бүрийн өвчинд тохиолддог (сэтгэцийн болон мэдрэлийн - шизофрени, аутизм, эпилепси, Хантингтон, Альцгеймер, Паркинсоны өвчин). Синаптик холболт, мэдрэлийн эсийн дотоод шинж чанар өөрчлөгдөж, энэ нь мэдрэлийн системийг тасалдуулахад хүргэдэг.

Нейроны үйл ажиллагаа нь синаптик холболтыг хөгжүүлэх үүрэгтэй. "Ашиглах эсвэл алдах" нь тархины цаад зарчим юм. Нейронууд хэдий чинээ олон удаа "үйлддэг" бол тэдгээрийн хооронд илүү олон холболт байдаг; цөөн байх тусам холболт бага байдаг. Нейрон бүх холболтоо алдвал үхдэг.

Хэзээ дундаж түвшиннейроны идэвхжил буурч (жишээлбэл, гэмтлийн улмаас), мэдрэлийн эсүүд шинэ холбоо барих, мэдрэлийн эсийн үйл ажиллагаа синапсуудын тоогоор нэмэгддэг. Үүний эсрэгээр: үйл ажиллагааны түвшин ердийн түвшнээс дээш болмогц синаптик холболтын тоо буурдаг. Гомеостазын ижил төстэй хэлбэрүүд нь ихэвчлэн байгальд байдаг, жишээлбэл, биеийн температур, цусан дахь сахарын хэмжээг зохицуулахад байдаг.

М.Буц М.Буц тэмдэглэв:

Шинэ синапс үүсэх нь мэдрэлийн эсүүд цахилгааны үйл ажиллагааны тодорхой түвшинг хадгалах хүсэл эрмэлзэлтэй холбоотой юм.

Мэдрэлийн тархины симуляцийн төсөлд оролцож буй Хенри Маркрам мэдрэлийн холболтын тасалдал, засвар, хөгжлийг судлах салбарын хэтийн төлөвийг онцолж байна. Судлаачдын баг аль хэдийн 31 мянган хархны мэдрэлийн эсийг дижитал хэлбэрт шилжүүлжээ. Хархны тархины мэдрэлийн холболтыг доорх видеонд үзүүлэв.

Нейропластик чанар

Тархины мэдрэлийн холболтыг хөгжүүлэх нь шинэ синапсуудыг бий болгох, одоо байгаа зүйлийг өөрчлөхтэй холбоотой юм. Өөрчлөлт хийх боломж нь синаптик уян хатан чанараас шалтгаална - постсинаптик эс дээрх рецепторуудыг идэвхжүүлсний хариуд синапсийн "хүч" -ийн өөрчлөлт.

Хүн тархины уян хатан байдлын ачаар мэдээллийг санаж, сурч чаддаг. Нейропластик шинж чанараас шалтгаалан тархины гэмтэл, мэдрэлийн дегенератив өвчний улмаас тархины мэдрэлийн холболтыг тасалдуулах нь үхэлд хүргэдэггүй.

Нейропластик байдал нь амьдралын шинэ нөхцөл байдалд нийцүүлэн өөрчлөх хэрэгцээ шаардлагаас үүдэлтэй боловч хүний ​​асуудлыг шийдэж, бий болгож чаддаг. Жишээлбэл, тамхи татах үед синапсийн хүч өөрчлөгдөх нь бас тусгал юм.Мэдрэлийн сүлжээн дэх синапсын дасан зохицох чадваргүй өөрчлөлтүүдтэй холбоотойгоор мансууруулах бодис, хий үзэгдэлтэй холбоотой эмгэгийг арилгахад маш хэцүү байдаг.

Нейропластик чанарт нейротрофик хүчин зүйлс ихээхэн нөлөөлдөг. Гуляева мэдрэлийн холболтын янз бүрийн эмгэгүүд нь нейротрофины түвшин буурахтай холбоотой байдаг гэдгийг онцлон тэмдэглэв. Нейротрофины түвшинг хэвийн болгох нь тархины мэдрэлийн холболтыг сэргээхэд хүргэдэг.

Тархины өвчнийг эмчлэхэд ашигладаг бүх үр дүнтэй эмүүд, тэдгээрийн бүтцээс үл хамааран, хэрэв тэдгээр нь үр дүнтэй бол тэд нэг механизмаар эсвэл өөр нэг механизмаар нейротрофийн хүчин зүйлийн орон нутгийн түвшинг хэвийн болгодог.

Нейротрофины түвшинг оновчтой болгох нь тархинд шууд хүргэх замаар хараахан боломжгүй юм. Гэхдээ хүн бие махбодийн болон танин мэдэхүйн стрессээр дамжуулан нейротрофины түвшинд шууд бусаар нөлөөлж чаддаг.

Биеийн тамирын дасгал

Судалгааны тоймоос харахад дасгал хөдөлгөөн сэтгэл санаа, танин мэдэхүйг сайжруулдаг. Эдгээр нөлөө нь BDNF-ийн түвшин өөрчлөгдөж, зүрх судасны эрүүл мэнд сайжирсантай холбоотой болохыг нотлох баримт харуулж байна.

BDNF-ийн өндөр түвшин нь орон зайн чадвар сайтай, BDNF-ийн үе шаттай, бага түвшин, ялангуяа өндөр настай хүмүүст гипокампийн хатингаршил, санах ойн сулралтай холбоотой байсан бөгөөд энэ нь Альцгеймерийн өвчний үед тохиолддог танин мэдэхүйн асуудалтай холбоотой байж болох юм.

Альцгеймерийн өвчнөөс урьдчилан сэргийлэх, эмчлэх боломжийг судлахдаа судлаачид биеийн тамирын дасгал сургуулилт нь хүмүүст зайлшгүй шаардлагатай байдаг талаар байнга ярьдаг. Тиймээс тогтмол алхах нь гиппокампусын хэмжээд нөлөөлж, ой санамжийг сайжруулдаг болохыг судалгаагаар тогтоожээ.

Бие махбодийн үйл ажиллагаа нь нейрогенезийн хурдыг нэмэгдүүлдэг. Шинэ мэдрэлийн эсүүд гарч ирэх нь дахин суралцах (шинэ туршлага олж авах, хуучин зүйлийг арилгах) чухал нөхцөл юм.

Танин мэдэхүйн ачаалал

Тархины мэдрэлийн холболтууд нь хүнийг өдөөгчөөр баяжуулсан орчинд байх үед үүсдэг. Шинэ туршлага нь мэдрэлийн холболтыг нэмэгдүүлэх түлхүүр юм.

Тархинд байгаа арга хэрэгслээр асуудал шийдэгдээгүй тохиолдолд шинэ туршлага бол зөрчил юм. Тиймээс тэрээр нурууны нягтрал, дендрит, синапсуудын тоо нэмэгдэж байгаатай холбоотой шинэ холболт, зан үйлийн шинэ хэв маягийг бий болгох ёстой.

Шинэ ур чадвар эзэмших нь шинэ нуруу үүсэх, хуучин нуруу-аксон холболтыг тогтворгүй болгоход хүргэдэг. Хүн шинэ зуршилтай болж, хуучин зуршил нь алга болдог. Зарим судалгаагаар танин мэдэхүйн эмгэг (ADHD, аутизм, сэтгэцийн хомсдол) нь нугасны эмгэгтэй холбоотой байдаг.

Нуруу нь маш хуванцар байдаг. Нурууны тоо, хэлбэр, хэмжээ нь урам зориг, суралцах, санах ойтой холбоотой байдаг.

Тэдний хэлбэр, хэмжээг өөрчлөхөд шаардагдах хугацааг шууд утгаараа хэдэн цагаар хэмждэг. Гэхдээ энэ нь шинэ холболтууд хурдан алга болно гэсэн үг юм. Тиймээс урт, ховор тохиолддог танин мэдэхүйн ачааллыг богино боловч байнга давтахыг илүүд үзэх нь дээр.

Амьдралын хэв маяг

Хоолны дэглэм нь танин мэдэхүйн үйл ажиллагааг сайжруулж, тархины мэдрэлийн холболтыг гэмтлээс хамгаалж, өвчнөөс эдгэрэх, хөгшрөлтийн үр дагаврыг арилгахад тусалдаг. Тархины эрүүл мэнд нь дараахь зүйлд эерэг нөлөө үзүүлдэг.

- омега-3 (загас, маалингын үр, киви, самар);

- куркумин (карри);

- флавоноид (какао, ногоон цай, цитрус, хар шоколад);

- В бүлгийн витамин;

- витамин Е (авокадо, самар, газрын самар, бууцай, улаан буудайн гурил);

- холин (тахианы мах, түгалын мах, өндөгний шар).

Жагсаалтад орсон ихэнх бүтээгдэхүүн нь нейротрофинд шууд бусаар нөлөөлдөг. Хоолны дэглэмийн эерэг нөлөө нь биеийн тамирын дасгал хийснээр нэмэгддэг. Үүнээс гадна хоолны дэглэм дэх илчлэгийн дунд зэргийн хязгаарлалт нь нейротрофиныг илэрхийлэхийг өдөөдөг.

Ханасан өөх тос, цэвэршүүлсэн сахарыг хасах нь мэдрэлийн холболтыг сэргээх, хөгжүүлэхэд тустай. Элсэн чихэр нэмсэн хоол хүнс нь нейротрофины түвшинг бууруулдаг бөгөөд энэ нь нейропластикт сөргөөр нөлөөлдөг. Мөн хоол хүнсэнд агуулагдах ханасан өөх тосны өндөр агууламж нь тархины гэмтлийн дараа тархины сэргэлтийг саатуулдаг.

Мэдрэлийн холболтод нөлөөлдөг сөрөг хүчин зүйлүүдийн дунд: тамхи татах, стресс. Тамхи татах ба урт хугацааны стрессВ Сүүлийн үедмэдрэлийн дегенератив өөрчлөлттэй холбоотой. Хэдийгээр богино хугацааны стресс нь нейропластикийн хурдасгуур болдог.

Мэдрэлийн холболтын үйл ажиллагаа нь нойрноос хамаарна. Магадгүй жагсаасан бусад хүчин зүйлсээс ч илүү байж болох юм. Учир нь нойр өөрөө “тархины уян хатан байдлын төлөө бидний төлдөг үнэ” (Нойр бол тархины уян хатан чанарт төлдөг үнэ юм. Ch. Cirelli - Ch. Cirelli).

Дүгнэлт

Тархины мэдрэлийн холболтыг хэрхэн сайжруулах вэ? Эерэг нөлөөхангах:

• биеийн тамирын дасгал;
• сорилт, бэрхшээл;
• Сайн унтах;
• тэнцвэртэй хоолны дэглэм.

Сөрөг нөлөө:

• өөх тос, элсэн чихэр;
• тамхи татах;
• урт хугацааны стресс.

Тархи нь маш хуванцар боловч түүнээс ямар нэг зүйлийг "баримлах" нь маш хэцүү байдаг. Тэр хэрэггүй зүйлд эрч хүчээ үрэх дургүй. Шинэ холболтын хамгийн хурдан хөгжил нь хүн мэдэгдэж буй аргуудыг ашиглан асуудлыг шийдэж чадахгүй байгаа зөрчилдөөнтэй нөхцөлд тохиолддог.

Биологийн нейрон нь 3-аас 100 микрон диаметртэй, цөм, процесс агуулсан биеэс бүрдэнэ. Хоёр төрлийн процесс байдаг. Аксонихэвчлэн нейроны биеэс өдөөхөд зохицсон урт процесс. ДендритДүрмээр бол мэдрэлийн эсэд нөлөөлдөг өдөөлт ба дарангуйлагч синапс үүсэх гол газар болох богино, өндөр салаалсан процессууд (өөр өөр мэдрэлийн эсүүд нь аксон ба дендритүүдийн урттай өөр өөр харьцаатай байдаг).

Нейрон нь хэд хэдэн дендриттэй байж болох бөгөөд ихэвчлэн зөвхөн нэг аксон байдаг. Нэг нейрон нь бусад 20 мянган мэдрэлийн эсүүдтэй холбогдож болно. Хүний тархины бор гадар нь хэдэн арван тэрбум мэдрэлийн эсийг агуулдаг.

Биологийн нейронмэдрэлийн системийн эсийн чухал элемент, тархины барилгын материал юм. Мэдрэлийн эсүүд нь зорилго, байршлаас хамааран хэд хэдэн хэлбэрээр байдаг боловч ерөнхийдөө бүтцийн хувьд ижил төстэй байдаг.

Цагаан будаа. 12.4 Нейроны хэлхээ

Нейрон бүр нь дендритүүдээс бүрдсэн тусгай оролтын бүтцээр дамжуулан бусад мэдрэлийн эсүүдээс дохио хүлээн авдаг мэдээлэл боловсруулах төхөөрөмж юм. Хэрэв нийт оролтын дохио нь босго түвшингээс хэтэрвэл эс нь дохиог цааш нь аксон руу, дараа нь дохионы гаралтын бүтцэд дамжуулж, үүнээс бусад мэдрэлийн эсүүд рүү дамждаг. Цахилгаан долгион ашиглан дохиог дамжуулдаг. (Хүний амьдралын туршид мэдрэлийн эсийн тоо нэмэгддэггүй, харин суралцах үр дүнд тэдгээрийн хоорондын холболтын тоо нэмэгддэг).

Хүний мэдрэхүйн эрхтнүүдолон холболтоор холбогдсон олон тооны мэдрэлийн эсүүдээс бүрддэг. Мэдрэхүйн эрхтэнд рецептор ба замууд орно. Секундэд 5-125 метр хурдтай тархдаг цахилгаан химийн дохио нь рецепторуудад үүсдэг. Рецепторууд кодлодог янз бүрийн төрөлдохиог бүх нийтийн импульсийн давтамжийн код болгон хувиргадаг.

Нэгж цаг тутамд мэдрэлийн импульсийн тоо нь нөлөөллийн эрчтэй пропорциональ байна. Мэдрэхүйн эрхтнүүд нь мэдрэмжийн доод ба дээд хязгаартай байдаг. Хүний мэдрэхүйн эрхтнүүдийн өдөөлтөд үзүүлэх хариу урвалыг (E) Вебер-Фехнерийн хуулиар ойролцоогоор илэрхийлж болно.

Мэдээжийн хэрэг, хэрэв бид чимээ шуугианы нөлөөг харгалзан үзвэл ийм мэдрэхүйн эрхтнүүдийн мэдээллийн чадавхийг үнэлэх боломжийг олгодог Шенноны томъёонд хүрч чадна. Боловсрол, сургалтаар дамжуулан мэдрэхүйн мэдрэмжийг нэмэгдүүлэх боломжтой. Түүнээс гадна хүн давтамж ба далайцын хослолыг ялгаж чаддаг, орчин үеийн техникийн төхөөрөмжүүдэд хүрэх боломжгүй хэмжээгээр. Гэхдээ мэдрэхүй нь хязгаарлагдмал давтамж, далайцын хүрээнд ажилладаг.

Өдөөгдсөн төлөвт шилжих үед гаралтын процесст (аксон) өдөөх импульс үүсч, түүний дагуу 1-ээс 100 м / с хурдтайгаар тархдаг; Тархалтын процесс нь натри, калийн ионуудтай харьцуулахад аксон мембраны орон нутгийн дамжуулалтын өөрчлөлт дээр суурилдаг. Нейронуудын хооронд шууд цахилгаан холбоо байхгүй. Аксоноос дохиог өөр мэдрэлийн эсийн оролтын процесс (дендрит) руу шилжүүлэх нь тусгай бүсэд - синапс, хоёр мэдрэлийн эсийн төгсгөлүүд хоорондоо ойртдог химийн аргаар явагддаг. Зарим синапсууд нь тусгай шинж чанартай бөгөөд урвуу туйлшралын дохиог үүсгэдэг бөгөөд өдөөх дохиог сулруулдаг.

Одоогийн байдлаар тархины үйл ажиллагааны дэлхийн талыг эрчимтэй судалж байна - түүний мэргэшил том талбайнууд, тэдгээрийн хоорондох функциональ холболтууд гэх мэт. Үүний зэрэгцээ, хэдэн арван мянган мэдрэлийн эсийг агуулсан мэдрэлийн сүлжээний хэсгүүдэд мэдээллийг дунд түвшинд хэрхэн боловсруулдаг талаар бага мэддэг.

Заримдаа тархийг ердийн компьютерээс мэдэгдэхүйц ялгаатай асар том тооцоолох машинтай адилтгадаг. их тообүрдүүлэгч элементүүд. Өдөөлтийн импульс бүр мэдээллийн нэгжийг агуулдаг гэж үздэг бөгөөд нейронууд нь компьютертэй адил логик шилжүүлэгчийн үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ үзэл бодол буруу байна. Тархины ажил нь огт өөр зарчим дээр суурилдаг. Энэ нь компьютерийн цахилгаан хэлхээтэй төстэй мэдрэлийн эсүүдийн хоорондох холболтын хатуу бүтэцтэй байдаггүй. Түүний бие даасан элементүүдийн (нейрон) найдвартай байдал нь орчин үеийн компьютерийг бүтээхэд ашигладаг элементүүдээс хамаагүй бага юм. Нэлээд олон тооны нейрон агуулсан ийм хэсгүүдийг устгах нь тархины энэ хэсэгт мэдээлэл боловсруулах үр ашигт бага нөлөө үзүүлдэг. Биеийн хөгшрөлтийн үед зарим мэдрэлийн эсүүд үхдэг. Уламжлалт зарчмаар бүтээгдсэн ямар ч компьютер ийм их хэмжээний гэмтэлтэй ажиллаж чадахгүй.

Орчин үеийн компьютерууд үйлдлүүдийг дарааллаар гүйцэтгэдэг бөгөөд нэг мөчлөгт нэг үйлдэл хийдэг. Тооноос гаргаж авсан санах ой, байрлуулсан CPU, заасан дагуу түүнд ямар нэгэн үйлдэл хийдэг хөтөлбөрзаавар, үр дүн нь санах ойд дахин хадгалагдана. Ерөнхийдөө, тусдаа үйлдэл хийх үед цахилгаан дохио нь холболтын утаснуудын дагуу тодорхой зайд явах ёстой бөгөөд энэ нь компьютерийн хурдыг хязгаарлаж болно.

Жишээлбэл, дохио нь 30 см зайд дамждаг бол дохионы давталтын хурд 1 GHz-ээс хэтрэхгүй байх ёстой. Хэрэв үйлдлүүдийг дарааллаар гүйцэтгэвэл ийм компьютерийн хурдны хязгаар нь секундэд тэрбум үйлдлээс хэтрэхгүй байх болно. Бодит байдал дээр гүйцэтгэл нь компьютерийн бие даасан элементүүдийн ажиллах хурдаар хязгаарлагддаг. Тиймээс орчин үеийн компьютеруудын хурд нь онолын хязгаартаа аль хэдийн ойртсон байна. Гэхдээ энэ хурд нь нарийн төвөгтэй системүүдийн менежментийг зохион байгуулах, "хиймэл оюун ухаан"-ын асуудлыг шийдвэрлэх гэх мэт бүрэн хангалтгүй юм.

Хэрэв бид дээрх үндэслэлийг хүний ​​тархинд хүргэх юм бол үр дүн нь утгагүй болно. Эцсийн эцэст мэдрэлийн утаснуудын дагуу дохионы тархалтын хурд нь компьютерээс хэдэн арван, хэдэн зуун сая дахин бага байдаг. Хэрэв тархи орчин үеийн компьютерийн зарчмаар ажилладаг байсан бол түүний хурдны онолын хязгаар нь секундэд хэдэн мянган үйлдэл хийх болно. Гэхдээ энэ нь тархины үйл ажиллагааны өндөр үр ашигтай байдлыг тайлбарлахад хангалтгүй нь тодорхой юм.

Мэдээжийн хэрэг, тархины үйл ажиллагаа зэрэгцээ мэдээлэл боловсруулахтай холбоотой.Өнөөдрийг хүртэл байгууллага зэрэгцээ тооцоолохнь компьютерт аль хэдийн ашиглагдаж байна, тухайлбал матриц процессорууд нь өөрийн санах ойтой энгийн процессоруудын сүлжээ юм. Зэрэгцээ тооцоолох техник нь энгийн процессор нь зөвхөн хүрээлэн буй орчны жижиг элементийн төлөв байдлын талаар "мэддэг" явдал юм. Энэ мэдээлэлд үндэслэн процессор бүр дараагийн удаад өөрийн элементийн төлөвийг тооцдог. Энэ тохиолдолд дохионы тархалтын хурдтай холбоотой гүйцэтгэлийн хязгаарлалт байхгүй. Матриц процессорын ажиллагаа нь орон нутгийн гэмтэлд тэсвэртэй.

Зэрэгцээ тооцоолох санааг хөгжүүлэх дараагийн үе шат бол компьютерийн сүлжээг бий болгох явдал байв. Ийм төрлийн компьютерийн "нийтлэл" нь "өөрийн амьдралаар амьдардаг" олон эст организмтай төстэй юм. Үүний зэрэгцээ, компьютерийн сүлжээний үйл ажиллагаа нь компьютерийн нэгдэл хэлбэрээр ажиллах нь компьютер бүр хэрхэн бүтэцлэгдсэн, эсвэл түүний доторх ямар процессууд мэдээлэл боловсруулалтыг хангаж байгаагаас хамаардаггүй. Хэд хэдэн үйлдэл хийж, санах ойд хэд хэдэн хэмжигдэхүүнүүдийн агшин зуурын утгыг хадгалах чадвартай маш олон тооны энгийн компьютеруудаас бүрдсэн сүлжээг төсөөлж болно.

Математикийн үүднээс авч үзвэл, урвалын энгийн репертуар бүхий элементүүдээс бүрдэх ийм сүлжээг ихэвчлэн гэж үздэг. үүрэн автомат. Тархи нь үйлдлүүдийг дараалан гүйцэтгэдэг уламжлалт компьютерээс илүү зарчим, бүтцийн хувьд матриц процессортой илүү ойр байдаг. Гэсэн хэдий ч хүний ​​тархи болон аливаа зэрэгцээ компьютерийн хооронд үндсэн ялгаа бий. Тархины мэдрэлийн сүлжээ нь ямар ч тооцоололд огт оролцдоггүй нь үнэн юм. Хийсвэр сэтгэлгээ (тоотой харьцах ба математик тэмдэгтүүд) нь тархины үйл ажиллагааны үндсэн механизмын хоёрдогч юм. Жишээлбэл, муур шувууг үсрэлтээр гүйцэж түрүүлэхэд тархи нь үсрэлтийн зам болон бусад үйлдлийг дүрсэлсэн шугаман бус дифференциал тэгшитгэлийн системийг хэдхэн секундын дотор шийддэг гэж төсөөлөхөд хэцүү байдаг.

Энэ сэдвээр А.Эйнштейний дараах мэдэгдлийг дурдаж болно: “Үг хэллэг нь миний сэтгэн бодох механизмд ямар ч үүрэг гүйцэтгэдэггүй бололтой. Бодит байдал дээр сэтгэлгээний элементүүд болох тодорхой шинж тэмдгүүд, дур зоргоороо олшруулж, нэгтгэж болох бага багаар тодорхой дүр төрхтэй биет биетүүд ... Энгийн үгсхоёрдугаар шатанд л сонгох ёстой...”

Тархи нь асар том "аналог" машин шиг ажилладаг дэлхиймэдрэлийн эсийн үйл ажиллагааны орон зайн цаг хугацааны хэв маягт тусгагдсан байдаг. Тархины үйл ажиллагааны ижил төстэй механизм нь биологийн хувьслын явцад үүсч болно.

Хамгийн энгийн амьтдын хувьд мэдрэлийн системийн гол үүрэг нь гадаад ертөнцөөс үүссэн мэдрэмжийг тодорхой моторын үйл ажиллагаа болгон хувиргах явдал юм. Асаалттай эрт үе шатуудхувьсал, дүрс-мэдрэмж ба дүрс-хөдөлгөөний хоорондын холбоо нь нейрон хоорондын холболтын анхны бүтцэд шууд, хоёрдмол утгагүй, удамшлын хувьд тогтсон байдаг. Хожуу үе шатанд энэ холболт илүү төвөгтэй болж, суралцах чадвар гарч ирдэг. Зургийн мэдрэмж нь үйл ажиллагааны төлөвлөгөөтэй хатуу холбоотой байхаа больсон. Нэгдүгээрт, үүнийг завсрын боловсруулалт хийж, санах ойд хадгалагдсан зургуудтай харьцуулна. Бид хувьслын шатаар дээшлэх тусам зургийн завсрын боловсруулалт улам бүр төвөгтэй болж байна. Эцэст нь удаан хугацааны хөгжлийн дараа бидний сэтгэх гэж нэрлэдэг үйл явц үүсдэг.

"Үүрэн автомат" зарчмыг хэв маягийг танихад ашиглаж болно.Хэрэв зургийг оролт руу нь оруулах үед санах ойд хадгалагдсан өөрт хамгийн ойр байгаа зургийг автоматаар сонгож гаргавал систем нь ассоциатив санах ойтой байдаг.