«В основе наших сложных вычислений в мозге лежит относительно простая математическая логика», говорит доктор Джо Тсьен, нейробиолог из медицинского колледжа Джорджии при Augusta University. Он говорит о своей «теории соединения», фундаментальном принципе сборки и отношений миллиардов наших нейронов.
«Интеллект — это во многом работа с неопределенностью и бесконечными возможностями», говорит Тсьен. Он рождается, когда группа похожих нейронов формирует некое разнообразие групп, которые обрабатывают базовые вещи: распознают пищу, жилье, друзей и врагов. Эти группы затем сбиваются в функциональные мотивы подключения (ФМП), чтобы обрабатывать каждую возможность из этих основ, например, делают вывод, что рис является часть важной продуктовой группы, которая подошла бы в качестве гарнира на День Благодарения. Чем сложнее мысль, тем больше нейронов сбивается в группу (или «клику», как ее называет ученый).
Это означает, к примеру, что мы не только узнаем офисный стул, но и офис, в котором мы видели стул, и знаем, что на этом стуле мы сидели в этом офисе.
«Вы знаете, что это офис, будь он у вас дома или в Белом доме», говорит Тсьен, отмечая, что способность к концептуализации знаний — одна из многих вещей, которая отличает нас от компьютеров.Тсьен впервые опубликовал свою теорию в октябре 2015 года в журнале Тенденци в области нейробиологии. Теперь он и его коллеги задокументировали работу этого алгоритма в семи различных областях мозга, связанных с этими основами вроде пищи и страха у мышей и хомяков. Их обоснование было опубликовано в журнале Frontiers in Systems Neuroscience.
«Чтобы этот принцип был универсальным, он должен работать во многих нейронных схемах, поэтому мы выбрали семь различных областей головного мозга и неожиданно увидели этот принцип действующим во всех этих областях», говорит он.Человеческий мозг, кажется, не мог бы работать без сложнейшей организации — она крайне необходима 86 миллиардам нейронов, при том что у каждого нейрона может быть десятки тысяч синапсов, а между всеми этими нейронами — триллионы взаимодействий. И поверх всех этих бесчисленных соединений имеется реальность бесконечного числа вещей, которые каждый из нас, предположительно, может постигать и изучать.
Нейробиологи и компьютерные эксперты давно задаются вопросом, как мозг способен не только держать конкретную информацию, подобно компьютеру, но и — в отличие от даже самых современных технологий — классифицировать и обобщать информацию в абстрактные знания и понятия.
«Многие люди давно предполагали, что должен быть базовый принцип дизайна, из которого вытекает интеллект и развивается мозг, подобно двойной спирали ДНК и генетическому коду, которые присущи всем организмам», говорит Тсьен. «Мы пришли к тому, что мозг может работать, исходя из удивительно простой математической логики».
N — это число нейронных групп, соединенных всевозможными способами; 2 — означает, что нейроны в этой группе получают или не получают вводные данные; i — это информация, которую они получают; -1 — это математическая часть, позволяющая вам учесть все возможности.
Для проверки теории они поместили электроды в области мозга, чтобы «послушать» реакции нейронов или потенциал их действия и изучить уникальные формы волн, рождающиеся в результате эти действий. Они давали животным различные комбинации из четырех различных продуктов, вроде обычного печенья для грызунов, сахарных шариков, риса и молока, и, как и предсказывала теория соединения, ученые смогли идентифицировать все 15 различных групп нейронов, которые отвечают на потенциальное разнообразие комбинаций пищи.
Ученые также выяснили, что размер имеет значение, поскольку хотя мозг человека и животного имеет шестислойную кору — наружный слой мозга, который играет ключевую роль в высших функциях мозга вроде обучения и памяти, — дополнительная продольная длина человеческого мозга обеспечивает более широкие возможности для клик и ФМП, говорит Тсьен. И хотя общий обхват мозга слона определенно больше, чем человеческого мозга, большинство его нейронов находятся в мозжечке, который намного меньше коры мозга. Мозжечок более активно участвует в мышечной координации, чем можно объяснить ловкость огромного млекопитающего при его гигантских размерах.
