Continuous attractor networks
Карта в голове.
Etak-навигация.
Геометрия мысли.
Искажение пространства.
Карта социальной иерархии.
Моральное познание.
Две системы.
Эвристическое использование пространства для структурирования и осмысления времени.
Интуиция геометрии.
Каждый момент.
Пространственное и временное представления.
Intelligence and embodiment hypothesis.
Теория Continuous attractor networks (CAN) предполагает, что нейронные сети самоорганизуются и что активность определяется не сенсорным или моторным входом, а особым способом соединения клеток в сети.
Теория CAN предполагает, что ячейки сетки с похожими функциями, ячейки которые активны и физически расположены в пространстве, не далеко друг от друга, тесно связаны усиливающим образом. Активные клетки в удаленных местах, слабо связаны взаимно подавляющим образом.
Результаты серии экспериментов "Toroidal topology of population activity in grid cells" показывают, что паттерн ячеек сети создается внутренними связями между ячейками сети, а не вводом данных из сенсорных систем извне. Результаты подтверждают предсказания о динамике мозга, сделанные теорией CAN.
Функции мозга высокого уровня являются результатом координации активности многих тысяч нейронов в нейронных сетях. Для ячеек решетки эти диалоги в нейронной сети приводят к нашему пониманию местоположения, нашей способности ориентироваться и нашим ментальным картам.
Клетки мозга работают коллективно, большие сети нейронов производят свойства, которые нельзя вывести из активности отдельных клеток. Эти коллективные коды являются ключом ко всем высокоуровневым когнитивным функциям мозга.
Анализ данных ячеек нейронной сети показал, что коллективная нейронная активность имеет форму поверхности "пончика".
Для бодрствующей крысы активность перемещалась по пончику синхронно с движением животного по комнате. В любой момент времени можно было описать сетевую активность крысы по координатам на этом пончике. Одно дело наблюдать "пончик" у активных животных, но и во сне был тот же "пончик". Теоретически лабиринт должен был нарушить закономерность, но был "пончик".
Только одна теоретическая модель предсказала, какой должна быть активность ячеек сети независимо от состояния животного - теория CAN.
Из этого следуют два вывода:
• Единственный способ получить гексагональные структуры ячеек сетки из одиночных ячеек - это движение совместной сетевой активности по поверхности "пончика".
• Структура деятельности является результатом внутренних правил сетей мозга. Таким образом, "пончик" остается вне зависимости от того, где находится животное или что оно делает, использует ли оно ячейки сети для навигации во внешней среде или нет.
"Пончик" существует в связи между клетками и сетевая активность ячеек сети всегда разворачивается на поверхности "пончика".
Самоорганизованная, хорошо структурированная коллективная нейронная активность, которая генерируется независимо от окружающей среды, возникает из предварительных конфигураций в самой энторинальной коре и согласуется с внешним миром.
/Источник/.
Картинка кликабельна