О кодировании
Я нечасто пишу об идеях в обзорных статьях, поскольку обычно в них нет ничего принципиально нового. Однако, иногда сопоставление фактов позволяет составить более-менее полную картину, на которой оказывается огромное количество пустых мест, которые хочется заполнить. Кому хочется увидеть оригинальный обзор, советую посмотреть эту статью на архиве: https://www.biorxiv.org/content/early/2017/07/26/168237
Пожалуй, одна из самых скользких тем в современной нейронауки после сознания – это кодирование информации в нервной системе. Даже на курсах по нейробиологии все старательно обходят эту тему стороной до тех пор, пока у студентов не накопиться достаточное количество знаний. Но я все же попробую рассказать в чем дело.
Направление, работающее над декодированием информации в нервной системе с помощью внешних устройств тема популярная и вполне успешная. Чего стоит хотя бы видео, где человек или обезьяна управляет рукой робота (https://www.youtube.com/watch?v=ogBX18maUiM&t=29s, https://www.youtube.com/watch?v=wxIgdOlT2cY), чтобы достать определенный предмет. Посмотрев на это казалось бы можно сделать вывод, что мы уже разгадали нейронный код, раз непосредственно с помощью активности мозга можем управлять внешними устройствами. Но так может показаться только на первый взгляд, собака зарыта глубже.
Для начала можно вспомнить откуда произошел сам термин кодирование. В теории информации, которую разработал Клод Шеннон это одно из базовых понятий. В ней информацию обычно связывают с энтропией. Чем более непредсказуемо сообщение, тем больше в нем информации. Например, в последовательности 385038 информации будет больше, чем 33333 потому что ничего нового после первой 3-ки во втором сообщении нет. Теорию информации часто применяют и в нейронауке, когда говорят о кодировании.
Обычно канал связи состоит из трех частей: источника сигнала, самого канала и получателя сигнала. Когда сигнал идет от источника в канал, как например, из вашего голоса в телефон, происходит кодирование, а когда сигнал из канала к получателю на другом конце, происходит декодирование. В обоих случаях источник и получатель имеют на руках нужную им информацию в форме звуков или символов, которая в лучшем случае проходит без потерь (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB_%D1%81%D0%B2%D1%8F%D0%B7%D0%B8). В случае нервной системы, пример довольно просто подобрать. Например, свет (сигнал) преобразуется, т. е. кодируется в виде нервных импульсов или спайков в сетчатке, затем спайки оправляются в таламус, а от туда в первичную зрительную кору (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%97%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BA%D0%BE%D1%80%D0%B0).
Собственно, со всеми чувствами происходит принципиально тоже самое, отличаются лишь механизмы кодирования сигнала: палочки и колбочки в сетчатке, волосковые клетки в улитке, механорецепторы, на коже и другие сенсоры. Дырка в концепции кодирования возникает, когда мы начинаем буквально применять идею информационного канала для нейронов. В случае кодирования звука в телефоне на обоих концах находятся люди, которые говорят на одном языке. Смысл по-прежнему рождается в их головах, а не где-то между ними. Если же мы говорим о сигналах, которыми обмениваются нейроны между собой, то на каком языке они говорят? Более того, адекватно ли использовать метафору человеческого языка для описания информационных процессов в нейронах, которые просто клетки, а не организмы? Метафоры, конечно, помогают нам лучше понять мир вокруг, но могут и завести нас не туда, если мы принимаем их буквально (http://press.uchicago.edu/ucp/books/book/chicago/M/bo3637992.html).
Для того, чтобы интерпретировать активность нейронов необходимо связать их с характеристиками внешнего мира. В лабораториях обычно такими характеристиками являются свойства стимула, которые предъявляет экспериментатор. Например, в зрительной коре кошки (и всех млекопитающих) есть нейроны, которые отвечают на темную полоску света на экране, показанную под определенным углом. За открытие таких клеток Дэвид Хьюбелл и Торстен Визель получили Нобелевскую премию в 1981 году. Именно эту связь между нервной активностью и объективными свойствами мира как раз труднее всего уловить в экспериментах и анализе данных из мозга. Поэтому, когда это действительно кому-то удается, люди получают Нобелевские премии. Сама идея кодирования не заканчивается нейронами, которые отвечают за определенные характеристики стимула. На уровне мозга проблема остается, откуда мозг может «знать» об объективных характеристиках стимула, как, например, угол наклона полоски, если он никогда не видел эти характеристики непосредственно, а только через свет который попадает на сетчатку?
У этого понятия есть даже название - проблема обоснования символов, на английском symbol grounding problem (https://en.wikipedia.org/wiki/Symbol_grounding_problem). Ее можно перефразировать так: каким образом нервные стимулы, которые получает организм начинают что-либо для него значить? Один из казалось бы простых способов решить эту проблему - сказать, что это происходит на определенном этапе обработки информации внутри мозга. Но концептуально это тоже самое, что предложить идею еще одного наблюдателя в наблюдателе, так называемый Картезианский Театр. (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%B0%D1%80%D1%82%D0%B5%D0%B7%D0%B8%D0%B0%D0%BD%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D1%82%D0%B5%D0%B0%D1%82%D1%80).
Согласно этому взгляду, где-то глубоко в мозге есть окончательное представление о том, что из себя представляют внешние характеристики стимула у еще одного наблюдателя. Именно он смотрит на сигналы от органов чувств и собирает из них смысл. Казалось бы проблема смысла решена, но резонный вопрос что же находится в голове у гомункулуса и как он рождает смысл из символов? Очевидно, что проблема таким образом не решается. Перекладывая это на активность нейронов, можно сформулировать вопрос так. В какой момент нервная активность начинает значить что-либо для организма. Почему буквы, которые вы читаете собираются в текст, а текст в смысл, который значит нечто большее чем просто возбуждение активности на сетчатке?
Полного ответа на этот вопрос пока нет. Но с точки зрения нейробиологии на него можно дать частичный ответ. Коротко - информация значит что-то только в связке с другой информацией, поступающей из органов чувств и хранящейся в долговременной памяти. Например, в какой-то момент мы все не могли читать и пока мама не научила, буквы были просто паттернами возбуждения в зрительной коре и были таким же картинами, как и все остальное. Если хочется почувствовать себя как в раньше, можно посмотреть книгу Codex Seraphinianus (https://ru.wikipedia.org/wiki/Codex_Seraphinianus). Текст в ней не значит ничего кроме красивых закорючек на бумаге, такого языка не существует.
В тот момент, когда мы научились ассоциировать буквы со звуками, а звуки с понятиями, которые тоже представляли из себя звуки, запахи и картинки, стало ясно что из себя представляют буквы. Из них потом мы научились собирать слова, из слов предложения и так далее. Для животных, которые не читают, сенсорная информация тоже значит что-то в связке с другой информацией, которую они получают от органов чувств. Более того, концепция того, что биологические системы создают внутреннюю модель, переменными которой является информация от органов чувств, была высказана еще Робертом Розеном https://en.wikipedia.org/wiki/Robert_Rosen_(theoretical_biologist).
Более практическое понятие о внутренней модели используют при разработке интерфейсов мозг-компьютер. Там это называется сенсоро-моторной или внутренней моделью, которую можно оценить с помощью анализа сигналов в мозге (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/11099043). Также это можно сделать, натренировав рекуррентную нейросеть (https://arxiv.org/abs/1608.06315).
Возвращаясь к теме кодирования. Использовать понятие нейронного кода буквально приводит к противоречиям. Это ведет нас к метафоре того, что нейроны «кодируют» информацию с помощью импульсов на каком-то понятным только им языке. Разные нейроны отвечают по-разному на одни и те же стимулы, т. е. говорят на разных языках? В рамках парадигмы кодирования это приводит к мысли о том, что мозг скорее похож на большую Вавилонскую башню, где каждый нейрон говорит на своем языке. Каким же образом им удается столь эффективно работать, если они говорят на разных языках. Понятно, что противоречия при буквальной интерпретации понятия «кодирования информации» в мозге только усиливаются.
Все же, не смотря на всю кажущуюся серьезность этой проблемы, она остается проблемой концептуальной. Можно назвать спайки потенциалами действия вместо сообщений, как предлагает автор. Интерфейсы мозг-компьютер от этого не изменяться, равно как и алгоритмы обработки сигнала. Тем не менее, анализ метафоры кодирования позволяет нам лучше понять что мы имеем в виду когда говорим о нейронном коде. И если он не разгадан до сих пор, возможно проблема кодирования поставлена некорректно и просто не может быть разгадана в такой постановке.
#нейротоля
Я нечасто пишу об идеях в обзорных статьях, поскольку обычно в них нет ничего принципиально нового. Однако, иногда сопоставление фактов позволяет составить более-менее полную картину, на которой оказывается огромное количество пустых мест, которые хочется заполнить. Кому хочется увидеть оригинальный обзор, советую посмотреть эту статью на архиве: https://www.biorxiv.org/content/early/2017/07/26/168237
Пожалуй, одна из самых скользких тем в современной нейронауки после сознания – это кодирование информации в нервной системе. Даже на курсах по нейробиологии все старательно обходят эту тему стороной до тех пор, пока у студентов не накопиться достаточное количество знаний. Но я все же попробую рассказать в чем дело.
Направление, работающее над декодированием информации в нервной системе с помощью внешних устройств тема популярная и вполне успешная. Чего стоит хотя бы видео, где человек или обезьяна управляет рукой робота (https://www.youtube.com/watch?v=ogBX18maUiM&t=29s, https://www.youtube.com/watch?v=wxIgdOlT2cY), чтобы достать определенный предмет. Посмотрев на это казалось бы можно сделать вывод, что мы уже разгадали нейронный код, раз непосредственно с помощью активности мозга можем управлять внешними устройствами. Но так может показаться только на первый взгляд, собака зарыта глубже.
Для начала можно вспомнить откуда произошел сам термин кодирование. В теории информации, которую разработал Клод Шеннон это одно из базовых понятий. В ней информацию обычно связывают с энтропией. Чем более непредсказуемо сообщение, тем больше в нем информации. Например, в последовательности 385038 информации будет больше, чем 33333 потому что ничего нового после первой 3-ки во втором сообщении нет. Теорию информации часто применяют и в нейронауке, когда говорят о кодировании.
Обычно канал связи состоит из трех частей: источника сигнала, самого канала и получателя сигнала. Когда сигнал идет от источника в канал, как например, из вашего голоса в телефон, происходит кодирование, а когда сигнал из канала к получателю на другом конце, происходит декодирование. В обоих случаях источник и получатель имеют на руках нужную им информацию в форме звуков или символов, которая в лучшем случае проходит без потерь (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB_%D1%81%D0%B2%D1%8F%D0%B7%D0%B8). В случае нервной системы, пример довольно просто подобрать. Например, свет (сигнал) преобразуется, т. е. кодируется в виде нервных импульсов или спайков в сетчатке, затем спайки оправляются в таламус, а от туда в первичную зрительную кору (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%97%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BA%D0%BE%D1%80%D0%B0).
Собственно, со всеми чувствами происходит принципиально тоже самое, отличаются лишь механизмы кодирования сигнала: палочки и колбочки в сетчатке, волосковые клетки в улитке, механорецепторы, на коже и другие сенсоры. Дырка в концепции кодирования возникает, когда мы начинаем буквально применять идею информационного канала для нейронов. В случае кодирования звука в телефоне на обоих концах находятся люди, которые говорят на одном языке. Смысл по-прежнему рождается в их головах, а не где-то между ними. Если же мы говорим о сигналах, которыми обмениваются нейроны между собой, то на каком языке они говорят? Более того, адекватно ли использовать метафору человеческого языка для описания информационных процессов в нейронах, которые просто клетки, а не организмы? Метафоры, конечно, помогают нам лучше понять мир вокруг, но могут и завести нас не туда, если мы принимаем их буквально (http://press.uchicago.edu/ucp/books/book/chicago/M/bo3637992.html).
Для того, чтобы интерпретировать активность нейронов необходимо связать их с характеристиками внешнего мира. В лабораториях обычно такими характеристиками являются свойства стимула, которые предъявляет экспериментатор. Например, в зрительной коре кошки (и всех млекопитающих) есть нейроны, которые отвечают на темную полоску света на экране, показанную под определенным углом. За открытие таких клеток Дэвид Хьюбелл и Торстен Визель получили Нобелевскую премию в 1981 году. Именно эту связь между нервной активностью и объективными свойствами мира как раз труднее всего уловить в экспериментах и анализе данных из мозга. Поэтому, когда это действительно кому-то удается, люди получают Нобелевские премии. Сама идея кодирования не заканчивается нейронами, которые отвечают за определенные характеристики стимула. На уровне мозга проблема остается, откуда мозг может «знать» об объективных характеристиках стимула, как, например, угол наклона полоски, если он никогда не видел эти характеристики непосредственно, а только через свет который попадает на сетчатку?
У этого понятия есть даже название - проблема обоснования символов, на английском symbol grounding problem (https://en.wikipedia.org/wiki/Symbol_grounding_problem). Ее можно перефразировать так: каким образом нервные стимулы, которые получает организм начинают что-либо для него значить? Один из казалось бы простых способов решить эту проблему - сказать, что это происходит на определенном этапе обработки информации внутри мозга. Но концептуально это тоже самое, что предложить идею еще одного наблюдателя в наблюдателе, так называемый Картезианский Театр. (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%B0%D1%80%D1%82%D0%B5%D0%B7%D0%B8%D0%B0%D0%BD%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D1%82%D0%B5%D0%B0%D1%82%D1%80).
Согласно этому взгляду, где-то глубоко в мозге есть окончательное представление о том, что из себя представляют внешние характеристики стимула у еще одного наблюдателя. Именно он смотрит на сигналы от органов чувств и собирает из них смысл. Казалось бы проблема смысла решена, но резонный вопрос что же находится в голове у гомункулуса и как он рождает смысл из символов? Очевидно, что проблема таким образом не решается. Перекладывая это на активность нейронов, можно сформулировать вопрос так. В какой момент нервная активность начинает значить что-либо для организма. Почему буквы, которые вы читаете собираются в текст, а текст в смысл, который значит нечто большее чем просто возбуждение активности на сетчатке?
Полного ответа на этот вопрос пока нет. Но с точки зрения нейробиологии на него можно дать частичный ответ. Коротко - информация значит что-то только в связке с другой информацией, поступающей из органов чувств и хранящейся в долговременной памяти. Например, в какой-то момент мы все не могли читать и пока мама не научила, буквы были просто паттернами возбуждения в зрительной коре и были таким же картинами, как и все остальное. Если хочется почувствовать себя как в раньше, можно посмотреть книгу Codex Seraphinianus (https://ru.wikipedia.org/wiki/Codex_Seraphinianus). Текст в ней не значит ничего кроме красивых закорючек на бумаге, такого языка не существует.
В тот момент, когда мы научились ассоциировать буквы со звуками, а звуки с понятиями, которые тоже представляли из себя звуки, запахи и картинки, стало ясно что из себя представляют буквы. Из них потом мы научились собирать слова, из слов предложения и так далее. Для животных, которые не читают, сенсорная информация тоже значит что-то в связке с другой информацией, которую они получают от органов чувств. Более того, концепция того, что биологические системы создают внутреннюю модель, переменными которой является информация от органов чувств, была высказана еще Робертом Розеном https://en.wikipedia.org/wiki/Robert_Rosen_(theoretical_biologist).
Более практическое понятие о внутренней модели используют при разработке интерфейсов мозг-компьютер. Там это называется сенсоро-моторной или внутренней моделью, которую можно оценить с помощью анализа сигналов в мозге (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/11099043). Также это можно сделать, натренировав рекуррентную нейросеть (https://arxiv.org/abs/1608.06315).
Возвращаясь к теме кодирования. Использовать понятие нейронного кода буквально приводит к противоречиям. Это ведет нас к метафоре того, что нейроны «кодируют» информацию с помощью импульсов на каком-то понятным только им языке. Разные нейроны отвечают по-разному на одни и те же стимулы, т. е. говорят на разных языках? В рамках парадигмы кодирования это приводит к мысли о том, что мозг скорее похож на большую Вавилонскую башню, где каждый нейрон говорит на своем языке. Каким же образом им удается столь эффективно работать, если они говорят на разных языках. Понятно, что противоречия при буквальной интерпретации понятия «кодирования информации» в мозге только усиливаются.
Все же, не смотря на всю кажущуюся серьезность этой проблемы, она остается проблемой концептуальной. Можно назвать спайки потенциалами действия вместо сообщений, как предлагает автор. Интерфейсы мозг-компьютер от этого не изменяться, равно как и алгоритмы обработки сигнала. Тем не менее, анализ метафоры кодирования позволяет нам лучше понять что мы имеем в виду когда говорим о нейронном коде. И если он не разгадан до сих пор, возможно проблема кодирования поставлена некорректно и просто не может быть разгадана в такой постановке.
#нейротоля
About coding
I rarely write about ideas in review articles, because usually they’re nothing fundamentally new. However, sometimes a comparison of the facts allows you to create a more or less complete picture, which reveals a huge number of empty places that you want to fill. Whoever wants to see the original review, I advise you to see this article in the archive: https://www.biorxiv.org/content/early/2017/07/26/168237
Perhaps one of the most slippery topics in modern neuroscience after consciousness is the coding of information in the nervous system. Even in neurobiology courses, everyone carefully avoids this topic until students have accumulated a sufficient amount of knowledge. But I’ll try to tell you what’s the matter.
The direction working on decoding information in the nervous system using external devices is a popular and quite successful topic. What is at least a video where a person or a monkey controls the arm of a robot (https://www.youtube.com/watch?v=ogBX18maUiM&t=29s, https://www.youtube.com/watch?v=wxIgdOlT2cY) to get a certain item. Looking at this, it would seem we can conclude that we have already guessed the neural code, since we can directly control external devices using brain activity. But it may seem so only at first glance, the dog is buried deeper.
To begin with, we can recall where the term coding itself came from. In the theory of information developed by Claude Shannon, this is one of the basic concepts. In it, information is usually associated with entropy. The more unpredictable the message, the more information it contains. For example, in the sequence 385038 there will be more information than 33333 because there is nothing new after the first 3 in the second message. Information theory is often used in neuroscience when it comes to coding.
Typically, a communication channel consists of three parts: the signal source, the channel itself and the signal receiver. When the signal goes from the source to the channel, such as from your voice to the phone, encoding occurs, and when the signal from the channel to the receiver at the other end, decoding occurs. In both cases, the source and the recipient have in their hands the information they need in the form of sounds or symbols, which in the best case passes without loss (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%B0%D0%BD % D0% B0% D0% BB_% D1% 81% D0% B2% D1% 8F% D0% B7% D0% B8). In the case of the nervous system, an example is pretty simple to pick up. For example, light (signal) is converted, i.e., encoded in the form of nerve impulses or spikes in the retina, then spikes are sent to the thalamus, and from there to the primary visual cortex (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0 % 97% D1% 80% D0% B8% D1% 82% D0% B5% D0% BB% D1% 8C% D0% BD% D0% B0% D1% 8F_% D0% BA% D0% BE% D1% 80 % D0% B0).
Actually, the same thing happens with all the senses, only the signal coding mechanisms differ: sticks and cones in the retina, hair cells in the cochlea, mechanoreceptors, on the skin and other sensors. A hole in the coding concept arises when we begin to literally apply the idea of an information channel for neurons. In the case of encoding sound in the phone at both ends are people who speak the same language. Meaning is still born in their heads, not somewhere in between. If we are talking about signals exchanged between neurons among themselves, then what language do they speak? Moreover, is it appropriate to use the metaphor of the human language to describe information processes in neurons that are just cells, not organisms? Metaphors, of course, help us better understand the world around us, but they can also lead us to the wrong place if we take them literally (http://press.uchicago.edu/ucp/books/book/chicago/M/bo3637992.html).
In order to interpret the activity of neurons, it is necessary to connect them with the characteristics of the external world. In laboratories, these are typically the characteristics of the stimulus that the experimenter presents. For example, in the visual cortex of a cat (and all mammals) there are neurons that respond to a dark streak of light on the screen, shown at a certain angle. For the discovery of such cells, David Hubell and Thorsten Wiesel received the Nobel Prize in 1981. It is this connection between nervous activity and the objective properties of the world that is most difficult to catch in experiments and analysis of data from the brain. Therefore, when someone really succeeds, people get Nobel Prizes. The very idea of coding does not end with neurons that are responsible for certain characteristics of the stimulus. At the brain level, the problem remains, how can the brain “know” about the objective characteristics of the stimulus, such as the angle of the stripe, if it has never seen these characteristics directly, but only through the light that enters the retina?
This concept even has a name - the problem of substantiating symbols, in English the symbol grounding problem (https://en.wikipedia.org/wiki/Symbol_grounding_problem). It can be rephrased as follows: how do the nerve stimuli that the body receives begin to know something for him
I rarely write about ideas in review articles, because usually they’re nothing fundamentally new. However, sometimes a comparison of the facts allows you to create a more or less complete picture, which reveals a huge number of empty places that you want to fill. Whoever wants to see the original review, I advise you to see this article in the archive: https://www.biorxiv.org/content/early/2017/07/26/168237
Perhaps one of the most slippery topics in modern neuroscience after consciousness is the coding of information in the nervous system. Even in neurobiology courses, everyone carefully avoids this topic until students have accumulated a sufficient amount of knowledge. But I’ll try to tell you what’s the matter.
The direction working on decoding information in the nervous system using external devices is a popular and quite successful topic. What is at least a video where a person or a monkey controls the arm of a robot (https://www.youtube.com/watch?v=ogBX18maUiM&t=29s, https://www.youtube.com/watch?v=wxIgdOlT2cY) to get a certain item. Looking at this, it would seem we can conclude that we have already guessed the neural code, since we can directly control external devices using brain activity. But it may seem so only at first glance, the dog is buried deeper.
To begin with, we can recall where the term coding itself came from. In the theory of information developed by Claude Shannon, this is one of the basic concepts. In it, information is usually associated with entropy. The more unpredictable the message, the more information it contains. For example, in the sequence 385038 there will be more information than 33333 because there is nothing new after the first 3 in the second message. Information theory is often used in neuroscience when it comes to coding.
Typically, a communication channel consists of three parts: the signal source, the channel itself and the signal receiver. When the signal goes from the source to the channel, such as from your voice to the phone, encoding occurs, and when the signal from the channel to the receiver at the other end, decoding occurs. In both cases, the source and the recipient have in their hands the information they need in the form of sounds or symbols, which in the best case passes without loss (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%B0%D0%BD % D0% B0% D0% BB_% D1% 81% D0% B2% D1% 8F% D0% B7% D0% B8). In the case of the nervous system, an example is pretty simple to pick up. For example, light (signal) is converted, i.e., encoded in the form of nerve impulses or spikes in the retina, then spikes are sent to the thalamus, and from there to the primary visual cortex (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0 % 97% D1% 80% D0% B8% D1% 82% D0% B5% D0% BB% D1% 8C% D0% BD% D0% B0% D1% 8F_% D0% BA% D0% BE% D1% 80 % D0% B0).
Actually, the same thing happens with all the senses, only the signal coding mechanisms differ: sticks and cones in the retina, hair cells in the cochlea, mechanoreceptors, on the skin and other sensors. A hole in the coding concept arises when we begin to literally apply the idea of an information channel for neurons. In the case of encoding sound in the phone at both ends are people who speak the same language. Meaning is still born in their heads, not somewhere in between. If we are talking about signals exchanged between neurons among themselves, then what language do they speak? Moreover, is it appropriate to use the metaphor of the human language to describe information processes in neurons that are just cells, not organisms? Metaphors, of course, help us better understand the world around us, but they can also lead us to the wrong place if we take them literally (http://press.uchicago.edu/ucp/books/book/chicago/M/bo3637992.html).
In order to interpret the activity of neurons, it is necessary to connect them with the characteristics of the external world. In laboratories, these are typically the characteristics of the stimulus that the experimenter presents. For example, in the visual cortex of a cat (and all mammals) there are neurons that respond to a dark streak of light on the screen, shown at a certain angle. For the discovery of such cells, David Hubell and Thorsten Wiesel received the Nobel Prize in 1981. It is this connection between nervous activity and the objective properties of the world that is most difficult to catch in experiments and analysis of data from the brain. Therefore, when someone really succeeds, people get Nobel Prizes. The very idea of coding does not end with neurons that are responsible for certain characteristics of the stimulus. At the brain level, the problem remains, how can the brain “know” about the objective characteristics of the stimulus, such as the angle of the stripe, if it has never seen these characteristics directly, but only through the light that enters the retina?
This concept even has a name - the problem of substantiating symbols, in English the symbol grounding problem (https://en.wikipedia.org/wiki/Symbol_grounding_problem). It can be rephrased as follows: how do the nerve stimuli that the body receives begin to know something for him
У записи 100 лайков,
18 репостов,
7611 просмотров.
18 репостов,
7611 просмотров.
Эту запись оставил(а) на своей стене Анатолий Бучин
