Нейронная связь это: Нейронные связи мозга — что это такое и как создавать новые связи

Нейронные связи мозга — что это такое и как создавать новые связи

Это знаменитое выражение, что «нервные клетки не восстанавливаются» я помню еще со студенческой скамьи. Однако жизнь и вечный стресс были знакомы мне с самого раннего детства. Все время были переживания, эмоциональные потрясения. И даже сейчас, моя коллега всегда говорит: «Когда-то наступит или нет в вашем «королевстве» спокойное время?» Наверное, лучше его и не ждать! А тем временем нервные клетки умирают от неспокойствия и вечного стресса, но можно построить новые нейронные связи мозга … статья вот об этом!

3 причины почему умирают нервные клетки

С момента, когда я начала заниматься личностным ростом прошло много времени, более 10 лет. Были разные коучи, но все они твердили, что необходимо постоянное развитие, что нельзя стоять на месте. Необходимо всегда учиться чему-то новому. А это и было как раз «построение нейронных связей мозга». Почему и зачем это необходимо делать?

Закладка нервной системы происходит еще в утробе матери. Поэтому очень важно, как вы вынашивали своего ребенка, хотели ли его появления, как разговаривали с ним, что ели и получали ли достаточное количество кислорода при беременности.

Очень важно, как ребенок родился, как протекали роды. Потому что гибель нервных клеток происходит именно в момент появления ребенка на свет.

Да и потом, вся его жизнь будет зависеть от того, как все было заложено при его рождении. Об этом рассказывают все психологи и обязательно задают вопросы о детстве, об отношениях с родителями. «Все мы родом из детства»… это вот об этом! И первые нейронные связи тоже там, в детстве.

Однако и сами по себе нервные клетки умирают по естественной причине. Старение организма, например.

И все же есть три причины для гибели нервных клеток:

При «вечном стрессе» погибают не только нервные клетки, но и замедляется процесс образования новых клеток.

Стрессовые ситуации во время внутриутробного развития понижают количество нервных клеток во взрослой жизни.

• Неправильное питание

«Мозги заплыли жиром», так тоже иногда говорят. Поскольку повышенный холестерин не приносит здоровья сосудам, питающим головной мозг и нервные клетки мозга. И нейронные связи построить сложнее, так как тучные люди от природы могут быть ленивы.

• Экология, которая сильно подрывает здоровье человека

Как мы писали ранее, что жизнь в мегаполисе негативно влияет на состояние нервной системы. Однако, возможностей для развития и личностного роста в мегаполисе в разы больше, чем в небольшом городе. Хотя развитие дистанционных систем обучения в период карантина поменяло многое. И нейронные связи мозга сейчас можно развивать из любой точки земного шара.

И все же как это происходит? Каково строение нейрона, что все-таки есть возможность построить новые нейронные связи.

Что такое нейрон, его строение

В журнале «Наука и жизнь» №9 за 2020г. вышла интересная статья о мифе про умирание нервных клеток доктора медицинских наук В. Гриневича. И дано опровержение этого факта.

Но давайте вначале обратимся к строению нейрона, единицы нервной клетки.

Строение нейрона

Нервная клетка представляет собой тельце с ядром, один длинный аксон и разветвленные короткие корешки дендрита. Нейроны передают нервные импульсы от одного к другому. Нейронов в головном мозге очень много, приблизительно 100 миллиардов.

Нейроны отличаются друг от друга по размеру, разветвленности дендрита и длине аксона.

Мне очень понравилось выражение в статье о пластичности нервных клеток. Но, это скорее, не пластичность, а факт того, что дендрит имеет такое свойство как «разветвленность», и тем самым с помощью этого и идет увеличение или, как говорят часто психологи «построение новых нейронных связей мозга».

Также есть еще один способ построения новый нейронных связей головного мозга, этот способ открыла наука нейробиология. Научные данные доказывают, что нервные клетки восстанавливаются с помощью замещающих систем, например, с помощью других нейрональных стволовых клеток, и даже в этом процессе могут участвовать и стволовые клетки крови.

Процесс этот так и назвали нейрогенез. За этим будущее! Только все это делают ученые с помощью сложных операций и лекарственных препаратов.

А что подвластно нам, что мы сами можем предпринять, если необходимо чтобы в нашем организме появились новые нейронные связи мозга?

Эксперимент мирового уровня доказывает данный факт

Появление новых нейронных связей головного мозга доказывает эксперимент профессора из Канады Г. Хютера. Он в своем выступлении на Всемирном конгрессе психиатров рассказал о своем эксперименте.

Приглашаем Вас на бесплатный вебинар «Мозг-суперсила, которую мы не используем». Вы узнаете все о возможностях мозга, как развивать память и внимание, избавиться от хаоса в голове и сделать квантовый скачок в собственной жизни в непростой период.

Многие послушницы монастыря в Канаде дожили до 100 лет в полном здравии как психического состояния, так и в умственном плане. В их мозгу при медицинском обследовании не обнаружили характерных для старости дегенеративных изменений. Профессор Г. Хюнтер предположил, что для сохранения пластичности мозга и появлению новых нейронных связей мозга необходимы всего 7 факторов.

7 факторов для построения новых нейронных связей головного мозга

• Доброжелательное отношение с близкими, бережное отношение к «родственным связям».
• Необходимо иметь хорошие коммуникативные способности, уметь «обходить свои и чужие острые углы», которые у нас и у всех есть.
• Необходимо иметь устойчивое мировоззрение, и не «кидаться из одной крайности в другую», считаю это «осознанным отношением к жизни». Когда ты не перекладываешь свои ошибки на других людей, а берешь за них ответственность на себя.
• Умение принимать действительность такой как она есть. Наверное, многие хотели полететь в космос или стать великими балеринами. Но реальность сейчас показывает, что это не получилось по многим причинам. Значит, эту реальность спокойно стоит принять. И не корить себя каждый раз, что «вот если бы были деньги, муж или например, наследство, то я бы сделала все по-другому» … это вот об этом!
• Необходимо всю жизнь учиться чему-то новому, и еще эти знания применять в жизни. Понятно, что учиться балетному искусству вы в 60 лет вряд ли будете, но научиться просто хорошо двигаться в танце под музыку можете. Еще и здоровье, и ориентация в пространстве станут лучше. Стоит найти то занятие, которое вы почему-то всю жизнь откладывали. Например, приготовить что-то интересное или печь хлеб. Это принесет вам не только реализацию себя в жизни, но вы можете стать востребованным и принесете пользу окружающим.
• Сбалансированное питание в разы улучшит самочувствие и не даст вам набрать лишний вес. Пересмотрите свой рацион, ешьте небольшими порциями и считайте калории. А для поддержания здоровья стоит принимать периодически полезные БАДы с минералами и витаминами. Они улучшат самочувствие и вашу жизненную активность.
• Долой стресс из жизни, либо не «принимайте все же близко к сердцу» какие-то стрессовые ситуации. Выражение, что «все болезни от нервов» имеет там корни. И нервные клетки погибают от длительного стресса.

Книга про нейронные связи головного мозга от известного нейробиолога Венди Сузуки в помощь

Мне в этой книге понравился совет о том, что нужно самому искать занятие физическими нагрузками «по душе». Бегать, гулять с друзьями или уединенно в парке или по берегу моря, неважно, главное, чтобы были физические нагрузки.

Авторская методика аэробных занятий от Венди Сузуки способна поменять вашу жизнь и образ мыслей. Рекомендую почитать ее книгу «Странная девочка, которая влюбилась в мозг».

Сделать свою жизнь счастливее можете только вы сами. Физические нагрузки хотя бы 10 минут в день, а лучше не менее 30 минут, причем ежедневно, дадут вам большой заряд энергии и позитива.

Венди Сузуки занималась со своими студентами во время занятий в аудитории, а потом благодаря этому исследованию доказала, что выброс нейромедиаторов (гормонов удовольствия) усиливают способности мозга и участвуют в построении новых нейронных связей мозга.

Вывод о новых нейронных связях мозга

Мозгу всегда в любом возрасте нужно давать нагрузку, как умственную, так и физическую. Иначе он атрофируется. А нервные клетки все-таки «восстанавливаются» благодаря появлению новых нейронных связей!

Как работает наш мозг или как смоделировать душу? / Хабр

Здравствуй, Geektimes! В ранее опубликованной статье, была представлена модель нервной системы, опишу теорию и принципы, которые легли в её основу.

Теория основана на анализе имеющейся информации о биологическом нейроне и нервной системе из современной нейробиологии и физиологии мозга.

Сначала приведу краткую информацию об объекте моделирования, вся информация изложена далее, учтена и использована в модели.

НЕЙРОН

Нейрон является основным функциональным элементом нервной системы, он состоит из тела нервной клетки и её отростков. Существуют два вида отростков: аксоны и дендриты. Аксон – длинный покрытый миелиновой оболочкой отросток, предназначенный для передачи нервного импульса на далекие расстояния. Дендрит – короткий, ветвящийся отросток, благодаря которым происходит взаимосвязь с множеством соседних клеток.

ТРИ ТИПА НЕЙРОНОВ

Нейроны могут сильно отличаться по форме, размерам и конфигурации, не смотря на это, отмечается принципиальное сходство нервной ткани в различных участках нервной системе, отсутствуют и серьезные эволюционные различия. Нервная клетка моллюска Аплизии может выделять такие же нейромедиаторы и белки, что и клетка человека.

В зависимости от конфигурации выделяют три типа нейронов:

а) рецепторные, центростремительные, или афферентные нейроны, данные нейроны имеют центростремительный аксон, на конце которого имеются рецепторы, рецепторные или афферентные окончания. Эти нейроны можно определить, как элементы, передающие внешние сигналы в систему.

б) интернейроны (вставочные, контактные, или промежуточные) нейроны, не имеющие длинных отростков, но имеющие только дендриты. Таких нейронов в человеческом мозгу больше чем остальных. Данный вид нейронов является основным элементом рефлекторной дуги.

в) моторные, центробежные, или эфферентные, они имеют центростремительный аксон, который имеет эфферентные окончания передающий возбуждение мышечным или железистым клеткам. Эфферентные нейроны служат для передачи сигналов из нервной среды во внешнюю среду.

Обычно в статьях по искусственным нейронным сетям оговаривается наличие только моторных нейронов (с центробежным аксоном), которые связаны в слои иерархической структуры. Подобное описание применимо к биологической нервной системе, но является своего рода частным случаем, речь идет о структурах, базовых условных рефлексов. Чем выше в эволюционном значении нервная система, тем меньше в ней превалируют структуры типа «слои» или строгая иерархия.

ПЕРЕДАЧА НЕРВНОГО ВОЗБУЖДЕНИЯ

Передача возбуждения происходит от нейрона к нейрону, через специальные утолщения на концах дендритов, называемых синапсами. По типу передачи синапсы разделяют на два вида: химические и электрические. Электрические синапсы передают нервный импульс непосредственно через место контакта. Таких синапсов в нервных системах очень мало, в моделях не будут учитываться. Химические синапсы передают нервный импульс посредством специального вещества медиатора (нейромедиатора, нейротрансмиттера), данный вид синапса широко распространен и подразумевает вариативность в работе.
Важно отметить, что в биологическом нейроне постоянно происходят изменения, отращиваются новые дендриты и синапсы, возможны миграции нейронов. В местах контактов с другими нейронами образуются новообразования, для передающего нейрона — это синапс, для принимающего — это постсинаптическая мембрана, снабжаемая специальными рецепторами, реагирующими на медиатор, то есть можно говорить, что мембрана нейрона — это приемник, а синапсы на дендритах — это передатчики сигнала.

СИНАПС

При активации синапса он выбрасывает порции медиатора, эти порции могут варьироваться, чем больше выделится медиатора, тем вероятнее, что принимаемая сигнал нервная клетка будет активирована. Медиатор, преодолевая синоптическую щель, попадает на постсинаптическую мембрану, на которой расположены рецепторы, реагирующие на медиатор. Далее медиатор может быть разрушен специальным разрушающим ферментом, либо поглощен обратно синапсом, это происходит для сокращения времени действия медиатора на рецепторы.

Так же помимо побудительного воздействия существуют синапсы, оказывающие тормозящее воздействие на нейрон. Обычно такие синапсы принадлежат определенным нейронам, которые обозначаются, как тормозящие нейроны.

Синапсов связывающих нейрон с одной и той же целевой клеткой, может быть множество. Для упрощения примем, всю совокупность, оказываемого воздействия одним нейроном, на другой целевой нейрон за синапс с определённой силой воздействия. Главной характеристикой синапса будет, является его сила.

СОСТОЯНИЕ ВОЗБУЖДЕНИЯ НЕЙРОНА

В состоянии покоя мембрана нейрона поляризована. Это означает, что по обе стороны мембраны располагаются частицы, несущие противоположные заряды. В состоянии покоя наружная поверхность мембраны заряжена положительно, внутренняя – отрицательно. Основными переносчиками зарядов в организме являются ионы натрия (Na+), калия (K+) и хлора (Cl-).
Разница между зарядами поверхности мембраны и внутри тела клетки составляет мембранный потенциал. Медиатор вызывает нарушения поляризации – деполяризацию. Положительные ионы снаружи мембраны устремляются через открытые каналы в тело клетки, меняя соотношение зарядов между поверхностью мембраны и телом клетки.

Изменение мембранного потенциала при возбуждении нейрона

Характер изменений мембранного потенциала при активации нервной ткани неизменен. Независимо от того кокой силы воздействия оказывается на нейрон, если сила превышает некоторое пороговое значение, ответ будет одинаков.

Забегая вперед, хочу отметить, что в работе нервной системы имеет значение даже следовые потенциалы (см. график выше). Они не появляются, вследствие каких-то гармонических колебаний уравновешивающих заряды, являются строгим проявлением определённой фазы состояния нервной ткани при возбуждении.

ТЕОРИЯ ЭЛЕКТРОМАГНИТНОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ

Итак, далее приведу теоретические предположения, которые позволят нам создавать математические модели. Главная идея заключается во взаимодействии между зарядами формирующихся внутри тела клетки, во время её активности, и зарядами с поверхностей мембран других активных клеток. Данные заряды являются разноименными, в связи этим можно предположить, как будут располагаться заряды в теле клетки под воздействием зарядов других активных клеток.

Можно сказать, что нейрон чувствует активность других нейронов на расстоянии, стремится направить распространения возбуждения в направлении других активных участков.

В момент активности нейрона можно рассчитать определённую точку в пространстве, которая определялась бы, как сумма масс зарядов, расположенных на поверхностях других нейронов. Указанную точку назовем точкой паттерна, её месторождение зависит от комбинации фаз активности всех нейронов нервной системы. Паттерном в физиологии нервной системы называется уникальная комбинация активных клеток, то есть можно говорить о влиянии возбуждённых участков мозга на работу отдельного нейрона.

Нужно представлять работу нейрона не просто как вычислителя, а своего рода ретранслятор возбуждения, который выбирает направления распространения возбуждения, таким образом, формируются сложные электрические схемы. Первоначально предполагалось, что нейрон просто избирательно отключает/включает для передачи свои синапсы, в зависимости от предпочитаемого направления возбуждения. Но более детальное изучение природы нейрона, привело к выводам, что нейрон может изменять степень воздействия на целевую клетку через силу своих синапсов, что делает нейрон более гибким и вариативным вычислительным элементом нервной системы.

Какое же направление для передачи возбуждения является предпочтительным? В различных экспериментах связанных с образованием безусловных рефлексов, можно определить, что в нервной системе образуются пути или рефлекторные дуги, которые связывают активируемые участки мозга при формировании безусловных рефлексов, создаются ассоциативные связи. Значит, нейрон должен передавать возбуждения к другим активным участкам мозга, запоминать направление и использовать его в дальнейшем.

Представим вектор начало, которого находится в центре активной клети, а конец направлен в точку паттерна определённую для данного нейрона. Обозначим, как вектор предпочитаемого направления распространения возбуждения (T, trend). В биологическом нейроне вектор Т может проявляться в структуре самой нейроплазмы, возможно, это каналы для движения ионов в теле клетки, или другие изменения в структуре нейрона.

Нейрон обладает свойством памяти, он может запоминать вектор Т, направление этого вектора, может меняться и перезаписываться в зависимости от внешних факторов. Степень с которой вектор Т может подвергается изменениям, называется нейропластичность.

Этот вектор в свою очередь оказывает влияние на работу синапсов нейрона. Для каждого синапса определим вектор S начало, которого находится в центре клетки, а конец направлен в центр целевого нейрона, с которым связан синапс. Теперь степень влияния для каждого синапса можно определить следующим образом: чем меньше угол между вектором T и S, тем больше синапс будет, усиливается; чем меньше угол, тем сильнее синапс будет ослабевать и возможно может прекратить передачу возбуждения. Каждый синапс имеет независимое свойство памяти, он помнит значение своей силы. Указанные значения изменяются при каждой активизации нейрона, под влиянием вектора Т, они либо увеличиваются, либо уменьшаются на определённое значение.

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ

Входные сигналы (x1, x2,…xn) нейрона представляют собой вещественные числа, которые характеризуют силу синапсов нейронов, оказывающих воздействие на нейрон.

Положительное значение входа означает побудительное воздействие, оказываемое на нейрон, а отрицательное значение – тормозящее воздействие.

Для биологического нейрона не имеет значение, откуда поступил возбуждающий его сигнал, результат его активности будет идентичен. Нейрон будет активизирован, когда сумма воздействий на него будет превышать определённое пороговое значение. Поэтому, все сигналы проходят через сумматор (а), а поскольку нейроны и нервная система работают в реальном времени, следовательно, воздействие входов должно оцениваться в короткий промежуток времени, то есть воздействие синапса имеет временный характер.

Результат сумматора проходит пороговую функцию (б), если сумма превосходит пороговое значение, то это приводит к активности нейрона.

При активации нейрон сигнализирует о своей активности системе, передовая информацию о своём положении в пространстве нервной системы и заряде, изменяемом во времени (в).

Через определённое время, после активации нейрон передает возбуждение по всем имеющимся синапсам, предварительно производя пересчет их силы. Весь период активации нейрон перестает реагировать на внешние раздражители, то есть все воздействия синапсов других нейронов игнорируются. В период активации входит так же период восстановления нейрона.

Происходит корректировка вектора Т (г) с учётом значения точки паттерна Pp и уровнем нейропластичности. Далее происходит переоценка значений всех сил синапсов в нейроне(д).

Обратите внимание, что блоки (г) и (д) выполняются параллельно с блоком (в).

ЭФФЕКТ ВОЛНЫ

Если внимательно проанализировать предложенную модель, то можно увидеть, что источник возбуждения должен оказывать большее влияние на нейрон, чем другой удалённый, активный участок мозга. Следовательно возникает вопрос: почему же все равно происходит передача в направлении другого активного участка?
Данную проблему я смог определить, только создав компьютерную модель. Решение подсказал график изменения мембранного потенциала при активности нейрона.
Усиленная реполяризация нейрона, как говорилось ранее, имеет важное значение для нервной системы, благодаря ей создается эффект волны, стремление нервного возбуждения распространятся от источника возбуждения.
При работе с моделью я наблюдал два эффекта, ели пренебречь следовым потенциалом или сделать его недостаточно большим, то возбуждение не распространяется от источников, а в большей степени стремится к локализации. Если сделать следовой потенциал сильно большим, то возбуждение стремится «разбежаться» в разные стороны, не только от своего источника, но и от других.

КОГНИТИВНАЯ КАРТА

Используя теорию электромагнитного взаимодействия, можно объяснить многие явления и сложные процессы, протекающие в нервной системе. К примеру, одним из последних открытий, которое широко обсуждается в науках о мозге, является открытие когнитивных карт в гиппокампе.
Гиппокамп – это отдел мозга, которому отвечает за кратковременную память. Эксперименты на крысах выявили, что определённому месту в лабиринте соответствует своя локализованная группа клеток в гиппокампе, причем, не имеет значение, как животное попадает в это место, все равно будет активирован соответствующий этому месту участок нервной ткани. Естественно, животное должно помнить данный лабиринт, не стоит рассчитывать на топологическое соответствие пространства лабиринта и когнитивной карты.

Каждое место в лабиринте представляется в мозге, как совокупность раздражителей различного характера: запахи, цвет стен, возможные примечательные объекты, характерные звуки и т. д. Указанные раздражители отражаются на коре, различных представительствах органов чувств, в виде всплесков активности в определённых комбинациях. Мозг одновременно обрабатывает информацию в нескольких отделах, зачастую информационные каналы разделяются, одна и та же информация поступает в различные участки мозга.

Активация нейронов места в зависимости от положения в лабиринте (активность разных нейронов показана разным цветом). источник

Гиппокамп расположен в центре мозга, вся кара и её области удалены от него, на одинаковые расстояния. Если определить для каждой уникальной комбинации раздражителей точку масс зарядов поверхностей нейронов, то можно увидеть, что указанные точки будут различны, и будут находиться примерно в центре мозга. К этим точкам будет стремиться и распространятся возбуждение в гиппокампе, формируя устойчивые участки возбуждения. Более того, поочередная смена комбинаций раздражителей, будет приводить к смещению точки паттерна. Участки когнитивной карты будут ассоциативно связываться друг с другом последовательно, что приведет к тому, что животное, помещенное в начало знакомого ей лабиринта, может вспомнить весь последующий путь.

Заключение

У многих возникнет вопрос, где в данной работе предпосылки к элементу разумности или проявления высшей интеллектуальной деятельности?
Важно отметить, что феномен человеческого поведения, есть следствие функционирования биологической структуры. Следовательно, чтобы имитировать разумное поведение, необходимо хорошо понимать принципы и особенности функционирования биологических структур. К сожалению, в науке биологии пока не представлен четкий алгоритм: как работает нейрон, как понимает, куда необходимо отращивать свои дендриты, как настроить свои синапсы, что бы в нервной системе смог сформироваться простой условный рефлекс, на подобие тех, которые демонстрировал и описывал в своих работах академик И.П. Павлов.
С другой стороны в науке об искусственном интеллекте, в восходящем (биологическом) подходе, сложилось парадоксальная ситуация, а именно: когда используемые в исследованиях модели основаны на устаревших представлениях о биологическом нейроне, консерватизм, в основе которого берётся персептрон без переосмысления его основных принципов, без обращения к биологическому первоисточнику, придумывается все более хитроумные алгоритмы и структуры, не имеющих биологических корней.
Конечно, никто не уменьшает достоинств классических нейронных сетей, которые дали множество полезных программных продуктов, но игра с ними не является путем к созданию интеллектуально действующей системы.
Более того, не редки заявления, о том, что нейрон подобен мощной вычислительной машине, приписывают свойство квантовых компьютеров. Из-за этой сверхсложности, нервной системе приписывается невозможность её повторения, ведь это соизмеримо с желанием смоделировать человеческую душу. Однако, в реальности природа идет по пути простоты и элегантности своих решений, перемещение зарядов на мембране клетки может служить, как для передачи нервного возбуждения, так и для трансляции информации о том, где происходит данная передача.
Несмотря на то, что указанная работа демонстрирует, как образуются элементарные условные рефлексы в нервной системе, она приближает к пониманию того, что такое интеллект и разумная деятельность.

Существуют еще множество аспектов работы нервной системы: механизмы торможения, принципы построения эмоций, организация безусловных рефлексов и обучение, без которых невозможно построить качественную модель нервной системы. Есть понимание, на интуитивном уровне, как работает нервная система, принципы которой возможно воплотить в моделях.

Создание первой модели помогли отработать и откорректировать представление об электромагнитном взаимодействии нейронов. Понять, как происходит формирование рефлекторных дуг, как каждый отдельный нейрон понимает, каким образом ему настроить свои синапсы для получения ассоциативных связей.

На данный момент я начал разрабатывать новую версию программы, которая позволит смоделировать многие другие аспекты работы нейрона и нервной системы.

Прошу принять активное участие в обсуждении выдвинутых здесь гипотез и предположений, так как я могу относиться к своим идеям предвзято. Ваше мнение очень важно для меня.

Нейроны – что это. Виды и функции нейронов головного мозга

О неисчерпаемых возможностях нашего мозга написаны горы литературы. Он способен перерабатывать огромное количество информации, которое не под силу даже современным компьютерам. Более того, мозг в нормальных условиях работает без перебоев в течение 70-80 и более лет. И с каждым годом продолжительность его жизни, а значит, и жизни человека все увеличивается.

Эффективную работу этого важнейшего и во многом таинственного органа обеспечивают в основном два вида клеток: нейроны и глиальные. Именно нейроны отвечают за получение и обработку информации, память, внимание, мышление, воображение и творчество.

Нейрон и его строение

Часто можно слышать, что умственные способности человека гарантирует наличие серого вещества. Что это за вещество и почему оно серое? Такой цвет имеет кора головного мозга, состоящая из микроскопических клеток. Это нейроны или нервные клетки, которые обеспечивают работу нашего мозга и управление всем организмом человека.

Как устроена нервная клетка

Нейрон, как и любая живая клетка, состоит из ядра и клеточного тела, которое называют сома. Размер самой клетки микроскопический – от 3 до 100 мкм. Однако это не мешает нейрону быть настоящим хранилищем разнообразной информации. Каждая нервная клетка содержит в себе полный набор генов – инструкций по производству белков. Одни из белков участвуют в передаче информации, другие создают защитную оболочку вокруг самой клетки, третьи участвуют в процессах памяти, четвертые обеспечивают смену настроения и т. д.

Даже небольшой сбой в одной из программ по производству какого-то белка может привести к тяжелым последствиям, заболеванию, нарушению психической деятельности, слабоумию и т. д.

Каждый нейрон окружен защитной оболочкой из глиальных клеток, они буквально заполняют все межклеточное пространство и составляют 40 % от вещества головного мозга. Глия или совокупность глиальных клеток выполняет очень важные функции: защищает нейроны от неблагополучных внешних воздействий, поставляет нервным клеткам питательные вещества и выводит продукты их жизнедеятельности.

Глиальные клетки стоят на страже здоровья и целостности нейронов, поэтому не допускают проникновение в нервные клетки многих посторонних химических веществ. В том числе и лекарственных препаратов. Поэтому эффективность различных лекарств, призванных усилить деятельность мозга, совершенно непредсказуема, и действуют они по-разному на каждого человека.

Дендриты и аксоны

Несмотря на сложность устройства нейрона, сам по себе он не играет существенной роли в работе мозга. Наша нервная деятельность, в том числе мыслительная активность – это результат взаимодействия множества нейронов, обменивающихся сигналами. Прием и передача этих сигналов, точнее, слабых электрических импульсов происходит с помощью нервных волокон.

Нейрон имеет несколько коротких (около 1 мм) разветвленных нервных волокон – дендритов, названных так из-за схожести с деревом. Дендриты отвечают за прием сигналов от других нервных клеток. А в качестве передатчика сигналов выступает аксон. Это волокно у нейрона только одно, зато оно может достигать в длину до 1,5 метров. Соединяясь с помощью аксонов и дендритов, нервные клетки образуют целые нейронные сети. И чем сложнее система взаимосвязей, тем сложнее наша психическая деятельность.

Работа нейрона

В основе сложнейшей деятельности нашей нервной системы – обмен слабыми электрическими импульсами между нейронами. Но проблема в том, что изначально аксон одной нервной клетки и дендриты другой не соединены, между ними находится пространство, заполненное межклеточным веществом. Это так называемая синаптическая щель, и преодолеть ее сигнал не может. Представьте, что два человека тянут друг к другу руки и совсем чуть-чуть не дотягиваются.

Эта проблема решается нейроном просто. Под воздействием слабого электрического тока возникает электрохимическая реакция и формируется белковая молекула – нейротрансмиттер. Эта молекула и перекрывает синаптическую щель, став своеобразным мостиком для прохождения сигнала. Нейротрансмиттеры выполняют и еще одну функцию – они связывают нейроны, и чем чаще проходит сигнал по этой нервной цепи, тем сильнее эта связь. Представьте брод через реку. Проходя по нему, человек бросает в воду камень, и затем каждый следующий путник поступает так же. В результате возникает прочный, надежный переход.

Такое соединение между нейронами называют синапсом, и оно играет важную роль в деятельности мозга. Считается, что даже наша память – это результат работы синапсов. Эти связи обеспечивают большую скорость прохождения нервных импульсов – сигнал по цепи нейронов движется со скоростью 360 км/час или 100 м/сек. Можно посчитать, за какое время в головной мозг попадет сигнал от пальца, который вы случайно укололи иголкой. Есть старая загадка: «Что быстрее всего на свете?». Ответ: «Мысль». И это очень было точно подмечено.

Виды нейронов

Нейроны находятся не только в головном мозге, где они, взаимодействуя, образуют центральную нервную систему. Нейроны расположены во всех органах нашего тела, в мышцах и связках на поверхности кожи. Особенно много их в рецепторах, то есть органах чувств. Разветвленная сеть нервных клеток, которая пронизывает все тело человека – это периферическая нервная система, которая выполняет не менее важные функции, чем центральная. Все разнообразие нейронов разделяют на три основных группы:

• Аффекторные нейроны получают информацию от органов чувств и в виде импульсов по нервным волокнам поставляют ее к головному мозгу. Эти нервные клетки имеют самые длинные аксоны, так как их тело находится в соответствующем отделе головного мозга. Существует строгая специализация, и звуковые сигналы поступают исключительно в слуховой отдел мозга, запахи – в обонятельный, световые – в зрительный и т. д.
• Промежуточные или вставочные нейроны занимаются обработкой информации, поступившей от аффекторов. После того как информация оценена, промежуточные нейроны подают команду расположенным на периферии нашего тела органам чувств и мышцам.
• Эфферентные или эффекторные нейроны передают эту команду от промежуточных в виде нервного импульса к органам, мышцам и т. д.

Самой сложной и наименее понятной является работа промежуточных нейронов. Они отвечают не только за рефлекторные реакции, такие, например, как отдергивание руки от горячей сковородки или моргание при вспышке света. Эти нервные клетки обеспечивают такие сложнейшие психические процессы, как мышление, воображение, творчество. И как мгновенный обмен нервными импульсами между нейронами превращается в яркие образы, фантастические сюжеты, гениальные открытия, да и просто в размышления о тяжелом понедельнике? Это главная тайна головного мозга, к разгадке которой ученые даже пока не приблизились.

Единственное, что удалось выяснить, что разные виды мыслительной деятельности связаны с активностью разных групп нейронов. Мечты о будущем, заучивание стихотворения, восприятие близкого человека, обдумывание покупок – все это отражается в нашем мозге как вспышки активности нервных клеток в различных точках коры головного мозга.

Функции нейронов

Учитывая, что нейроны обеспечивают работу всех систем организма, функции нервных клеток должны быть очень разнообразны. К тому же все они пока еще даже до конца и не выяснены. Среди множества различных классификаций этих функций мы выберем одну, наиболее понятную и близкую к проблемам психологической науки.

Функция передачи информации

Это основная функция нейронов, с которой связаны и другие, хоть и не менее значимые. Эта же функция является и наиболее изученной. Все внешние сигналы, поступающие на органы, попадают в головной мозг, где обрабатываются. А затем в результате обратной связи в виде импульсов-команд переносятся по эфферентным нервным волокнам обратно к органам чувств, мышцам и т. д.

Такая постоянная циркуляция информации происходит не только на уровне периферической нервной системы, но и в головном мозге. Связи между нейронами, обменивающимися информацией, образуют необычайно сложные нейронные сети. Представьте только: в головном мозге насчитывается не менее 30 млрд нейронов, и каждый из них может иметь до 10 тысяч связей. В середине XX века кибернетики пытались создать электронную вычислительную машину, работающую по принципу головного мозга человека. Но это им не удалось – процессы, происходящие в центральной нервной системе, оказались слишком сложными.

Функция сохранения опыта

Нейроны отвечают за то, что мы называем памятью. Точнее, как выяснили нейрофизиологи, сохранение следов проходивших по нейронным цепям сигналов является своеобразным побочным эффектом деятельности мозга. Основа памяти – это те самые белковые молекулы – нейротрансмиттеры, которые возникают в качестве связующих мостиков между нервными клетками. Поэтому специального отдела мозга, отвечающего за хранение информации, нет. А если вследствие травмы или болезни происходит разрушение нервных связей, то человек может частично утратить память.

Интегративная функция

Это обеспечение взаимодействия между разными отделами головного мозга. Мгновенные «вспышки» передающихся и принимающихся сигналов, очаги повышенного возбуждения в коре головного мозга – это и есть рождение образов, чувств и мыслей. Сложные нервные связи, объединяющие между собой различные участки коры больших полушарий и проникающие в подкорковую зону, являются продуктом нашей психической деятельности. И чем больше возникает таких связей, тем лучше память и продуктивнее мышление. То есть, по сути, чем больше мы думаем, тем умнее становимся.

Функция производства белков

Деятельность нервных клеток не ограничивается информационными процессами. Нейроны – это настоящие фабрики белков. Это те самые нейротрансмиттеры, которые не только выполняют функцию «мостика» между нейронами, но и играют огромную роль в регуляции работы нашего организма в целом. В настоящее время насчитывается около 80 видов этих белковых соединений, выполняющих разнообразные функции:

• Норадреналин, иногда его называют гормоном ярости или стресса. Он тонизирует организм, повышает работоспособность, заставляет чаще биться сердце и готовит организм к немедленным действиям по отражению опасности.
• Допамин – это главный тоник нашего организма. Он участвует в активизации деятельности всех систем, в том числе во время пробуждения, при физических нагрузках и созд

Искусственная нейронная сеть — Википедия

Материал из Википедии — свободной энциклопедии

Схема простой нейросети. Зелёным цветом обозначены входные нейроны, голубым — скрытые нейроны, жёлтым — выходной нейрон

Иску́сственная нейро́нная се́ть (ИНС) — математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сети У. Маккалока и У. Питтса^[1]. После разработки алгоритмов обучения получаемые модели стали использовать в практических целях: в задачах прогнозирования, для распознавания образов, в задачах управления и др.

ИНС представляет собой систему соединённых и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов). Такие процессоры обычно довольно просты (особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональных компьютерах). Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. И, тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие по отдельности простые процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи.

Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение. Это значит, что в случае успешного обучения сеть сможет вернуть верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке, а также неполных и/или «зашумленных», частично искажённых данных.

Сущность кода

Глава 10. Нейронные сети

«Вы не можете обработать меня нормальным мозгом».

— Чарли Шин

Мы подошли к концу нашей истории. Это последняя официальная глава этой книги (хотя я предполагаю дополнительный дополнительный материал для веб-сайта и, возможно, новые главы в будущем). Мы начали с неодушевленных объектов, живущих в мире сил, и дали этим объектам желания, автономию и способность действовать в соответствии с системой правил.Затем мы позволили этим объектам жить в популяции и развиваться с течением времени. Теперь мы спрашиваем: каков процесс принятия решений каждым объектом? Как он может корректировать свой выбор, обучаясь со временем? Может ли вычислительная сущность обработать свою среду и принять решение?

Человеческий мозг можно описать как биологическую нейронную сеть — взаимосвязанную сеть нейронов, передающих сложные образцы электрических сигналов. Дендриты получают входные сигналы и на основе этих входных сигналов запускают выходной сигнал через аксон.Или что-то типа того. Как на самом деле работает человеческий мозг — это сложная и сложная загадка, которую мы, конечно же, не будем пытаться подробно рассматривать в этой главе.

Рисунок 10.1

Хорошая новость заключается в том, что разработка привлекательных анимированных систем с кодом не требует научной строгости или точности, как мы узнали из этой книги. Нас может просто вдохновить идея функции мозга.

В этой главе мы начнем с концептуального обзора свойств и характеристик нейронных сетей и построим простейший возможный пример такой (сеть, состоящая из одного нейрона).После этого мы рассмотрим стратегии создания объекта «Мозг», который можно вставить в наш класс Vehicle и использовать для определения рулевого управления. Наконец, мы также рассмотрим методы визуализации и анимации сети нейронов.

10.1 Искусственные нейронные сети: введение и применение

Ученые-информатики давно вдохновлялись человеческим мозгом. В 1943 году нейробиолог Уоррен С. Маккалок и логик Уолтер Питтс разработали первую концептуальную модель искусственной нейронной сети.В своей статье «Логический расчет идей, неизбежных в нервной деятельности» они описывают концепцию нейрона, отдельной клетки, живущей в сети клеток, которая получает входные данные, обрабатывает эти входные данные и генерирует выходные данные.

Их работа, а также работа многих ученых и исследователей, последовавших за ней, не предназначались для точного описания того, как работает биологический мозг. Скорее, искусственная нейронная сеть (которую мы теперь будем просто называть «нейронной сетью») была разработана как вычислительная модель, основанная на мозге для решения определенных видов проблем.

Вероятно, для вас совершенно очевидно, что есть проблемы, которые невероятно просто решить для компьютера, но сложно для вас. Возьмите, например, квадратный корень из 964 324. Быстрая строка кода дает значение 982, число Processing, вычисленное менее чем за миллисекунду. С другой стороны, есть проблемы, которые невероятно просто решить для вас или меня, но не так просто для компьютера. Покажите любому малышу картинку с котенком или щенком, и он очень быстро скажет вам, какой из них какой.Поприветствуйте меня и пожмите мне руку однажды утром, и вы сможете выбрать меня из толпы на следующий день. Но нужна машина для выполнения одной из этих задач? Ученые уже всю свою карьеру посвятили исследованию и внедрению сложных решений.

Наиболее распространенным применением нейронных сетей в вычислительной технике сегодня является выполнение одной из этих задач, «простых для человека, сложных для машины», часто называемых распознаванием образов. Приложения варьируются от оптического распознавания символов (превращение отпечатанных или рукописных отсканированных изображений в цифровой текст) до распознавания лиц.У нас нет времени или необходимости использовать здесь некоторые из этих более сложных алгоритмов искусственного интеллекта, но если вы заинтересованы в исследовании нейронных сетей, я бы порекомендовал книгу Стюарта Дж. Рассела «Искусственный интеллект: современный подход» . и Питер Норвиг и AI для разработчиков игр Дэвид М. Бург и Гленн Симанн.

Рисунок 10.2

Стимулирование образования новых нейронных связей в мозге взрослого человека — ScienceDaily

Команда ученых из Университета Айдахо нашла способ стимулировать образование новых нейронных связей в мозге взрослого человека в исследовании, которое в конечном итоге может помочь людям избавиться от памяти потеря, травма мозга и другие недуги центральной нервной системы.

Питер Г. Фюрст, доцент кафедры биологических наук и программы медицинского образования WWAMI, и группа, в которую входил ведущий автор, докторант Аарон Симмонс, смогли стимулировать рост новых нейронных связей у мышей, которые необходимы чтобы соединить клетки в нейронные цепи. Их исследование, в котором участвовали ученые из Университета Луисвилля и Университета Пуэрто-Рико-Хумакао, озаглавлено «Контроль роста дендритных и аксональных стволов, опосредованный DSCAM, усиливает мозаичность и подавляет синаптическую пластичность.»Он был опубликован сегодня в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences .

«Эта статья представляет собой исследование факторов, которые мешают взрослым нейронам создавать новые связи», — сказал Фюрст. «Регулирование этого процесса важно для предотвращения некоторых расстройств, таких как аутизм, но оно также связано с неспособностью взрослой нервной системы быстро оправиться от повреждений».

Исследователи изучили популяцию клеток, которая обладает необычной способностью устанавливать новые связи во взрослой жизни, но в нормальных условиях не вырастает необходимых аксонов или дендритов.Команда смогла генетически манипулировать популяцией клеток у мышей, чтобы вызвать рост аксонов и дендритов. Они обнаружили, что это вызывает образование стабильных функциональных связей с новыми клетками.

«Идея состоит в том, что можно было бы стимулировать нервную систему на установление новых связей, если бы произошла какая-то травма», — сказал Фюрст. «Возможно, это способ реактивировать клетку для создания тех новых связей, которые мы можем использовать клинически».

Их усилия включали исследования в рамках региональной программы медицинского образования WWAMI в Вашингтонском университете и могли иметь широкие разветвления для других неврологических состояний взрослых, которые мешают человеческому мозгу устанавливать эти необходимые связи во взрослом возрасте.

«У детей на раннем этапе развития очень легко заводить новые связи, но взрослые теряют эту способность, и мы хотим понять, почему это так», — сказал он.

Генетические манипуляции, использованные на мышах в рамках исследования, не работают на людях. Вместо этого Фуэрст и его команда хотели бы затем протестировать низкомолекулярные препараты, которые регулируют эти процессы центральной нервной системы, которые в настоящее время используются для борьбы с раком у людей, чтобы увидеть, могут ли они помочь нервной системе установить новые связи у мышей.

«Эти вклады Питера и его команды прямо здесь, в Университете Айдахо, помогают продвигать глобальные неврологические исследования», — сказала Джанет Нельсон, вице-президент по исследованиям и экономическому развитию. «Я взволнован потенциальным влиянием этого исследования на понимание мозга и улучшение здоровья человека».

История Источник:

Материалы предоставлены Университетом Айдахо . Примечание. Содержимое можно редактировать по стилю и длине.

определение нейронной связи и синонимы нейронной связи (английский)

нейронная связь: определение нейронной связи и синонимы нейронной связи (английский)

арабский
болгарский
китайский язык
хорватский
Чешский
Датский
Голландский
английский
эстонский
Финский
французкий язык
Немецкий
Греческий
иврит
хинди
Венгерский
исландский
индонезийский
Итальянский
Японский
корейский язык
Латышский
Литовский язык
Малагасийский
норвежский язык
Персидский
Польский
португальский
румынский
русский
сербский
словацкий
словенский
испанский
Шведский
Тайский
турецкий
вьетнамский

арабский
болгарский
китайский язык
хорватский
Чешский
Датский
Голландский
английский
эстонский
Финский
французкий язык
Немецкий
Греческий
иврит
хинди
Венгерский
исландский
индонезийский
Итальянский
Японский
корейский язык
Латышский
Литовский язык
Малагасийский
норвежский язык
Персидский
Польский
португальский
румынский
русский
сербский
словацкий
словенский
испанский
Шведский
Тайский
турецкий
вьетнамский

содержание сенсагента

• определения
• синонимы
• антонимы
• энциклопедия

Решение для веб-мастеров

Александрия

Всплывающее окно с информацией (полное содержание Sensagent), вызываемое двойным щелчком по любому слову на вашей веб-странице.Предоставьте контекстные объяснения и перевод с вашего сайта !

Попробуйте здесь или получите код

SensagentBox

С помощью SensagentBox посетители вашего сайта могут получить доступ к надежной информации на более чем 5 миллионах страниц, предоставленных Sensagent.com. Выберите дизайн, который подходит вашему сайту.

Бизнес-решение

Улучшите содержание своего сайта

Добавьте новый контент на свой сайт из Sensagent by XML.

Сканировать продукты или добавлять

Получите доступ к XML, чтобы найти лучшие продукты.

Индексирование изображений и определение метаданных

Получите доступ к XML, чтобы исправить значение ваших метаданных.

Напишите нам, чтобы описать вашу идею.

Lettris

Lettris — любопытная игра-клон-тетрис, в которой все кубики имеют одинаковую квадратную форму, но разное содержание. На каждом квадрате есть буква. Чтобы квадраты исчезли и сэкономили место для других квадратов, вам нужно собрать английские слова (left, right, up, down) из падающих квадратов.

болт

Boggle дает вам 3 минуты, чтобы найти как можно больше слов (3 буквы и более) в сетке из 16 букв. Вы также можете попробовать сетку из 16 букв. Буквы должны располагаться рядом, и более длинные слова оцениваются лучше. Посмотрите, сможете ли вы попасть в Зал славы сетки!

Английский словарь
Основные ссылки

WordNet предоставляет большинство определений на английском языке.
Английский тезаурус в основном является производным от The Integral Dictionary (TID).
English Encyclopedia лицензирована Википедией (GNU).

Перевод

Измените целевой язык, чтобы найти перевод.
Советы: просмотрите семантические поля (см. От идей к словам) на двух языках, чтобы узнать больше.

5447 онлайн посетителей

вычислено за 0,156 с

.