Beyin müxtəlif vəziyyətlərdə necə işləyir. Beynin prinsipləri

Bütövlükdə kompüter elminin tarixi ondan ibarətdir ki, elm adamları insan beyninin necə işlədiyini anlamağa və öz imkanlarında oxşar bir şeyi yenidən yaratmağa çalışırlar. Elm adamları bunu necə dəqiq öyrənirlər? Təsəvvür edək ki, 21-ci əsrdə yadplanetlilər bizim öyrəşdiyimiz kompüterləri heç görmədən Yerə gəlir və belə bir kompüterin quruluşunu öyrənməyə çalışırlar. Çox güman ki, onlar keçiricilərdəki gərginlikləri ölçməklə başlayacaqlar və məlumatların ikili formada ötürüldüyünü tapacaqlar: gərginliyin dəqiq dəyəri vacib deyil, yalnız onun mövcudluğu və ya olmaması vacibdir. O zaman bəlkə də başa düşəcəklər ki, bütün elektron sxemlər giriş və çıxışı olan eyni “məntiq qapılarından” ibarətdir və dövrə daxilində siqnal həmişə eyni istiqamətdə hərəkət edir. Əgər yadplanetlilər kifayət qədər ağıllıdırlarsa, onlar kombinasiya sxemlərinin necə işlədiyini anlaya biləcəklər - yalnız onlar nisbətən mürəkkəb hesablama cihazlarını qurmaq üçün kifayətdir. Bəlkə də yadplanetlilər saat siqnalının və əks əlaqənin rolunu anlayacaqlar; lakin çətin ki, müasir prosessoru öyrənərkən, ortaq yaddaşa malik fon Neyman arxitekturasını, proqram sayğacını, registrlər dəstini və s. tanıya bilsinlər. Fakt budur ki, qırx illik performans təqibindən sonra prosessorlarda aralarında ağıllı sinxronizasiya protokolları olan "xatirələrin" bütöv bir iyerarxiyası meydana çıxdı; filial proqnozlaşdırıcıları ilə təchiz edilmiş bir neçə paralel boru kəməri, belə ki, "proqram sayğacı" anlayışı əslində mənasını itirir; Hər bir təlimatın onunla əlaqəli öz registr məzmunu var və s. Mikroprosessoru həyata keçirmək üçün bir neçə min tranzistor kifayətdir; onun məhsuldarlığının vərdiş etdiyimiz səviyyəyə çatması üçün yüz milyonlarla pul lazımdır. Bu nümunənin məqsədi “kompüter necə işləyir?” sualına cavab verməkdir. yüz milyonlarla tranzistorun işini başa düşməyə ehtiyac yoxdur: onlar yalnız kompüterlərimizin arxitekturasının altında yatan sadə ideyanı gizlədirlər.

Neyron modelləşdirmə

İnsanın beyin qabığı təxminən yüz milyard neyrondan ibarətdir. Tarixən beynin fəaliyyətini tədqiq edən alimlər öz nəzəriyyələri ilə bütün bu nəhəng quruluşu əhatə etməyə çalışıblar. Beynin strukturu iyerarxik şəkildə təsvir olunur: qabıq loblardan, loblar “hipersütunlardan”, olar isə “kiçik sütunlardan” ibarətdir... Kiçik sütun yüzə yaxın fərdi neyrondan ibarətdir.

Kompüterin strukturuna bənzətməklə, bu neyronların böyük əksəriyyəti sürət və səmərəlilik, uğursuzluqlara qarşı müqavimət və s. üçün lazımdır; lakin beynin əsas prinsiplərini mikroskopla aşkar etmək qeyri-mümkün olduğu kimi, mikroprosessoru mikroskop altında araşdıraraq proqram sayğacını aşkar etmək mümkün deyil. Buna görə daha məhsuldar yanaşma, beyni ən aşağı səviyyədə, ayrı-ayrı neyronlar və onların sütunları səviyyəsində başa düşməyə çalışmaqdır; və sonra xassələrinə əsaslanaraq, bütün beynin necə işlədiyini təxmin etməyə çalışın. Buna bənzər bir şey, məntiq qapılarının işini başa düşən yadplanetlilər, nəticədə onlardan sadə bir prosessor qura bilər və əmin olun ki, onlar daha mürəkkəb və güclü olsalar da, imkanlarına görə real prosessorlara bərabərdirlər.

Yuxarıdakı şəkildə, bədən neyron (solda) - altındakı kiçik qırmızı ləkə; qalan bütün - dendritlər, neyronun "girişləri" və bir akson, "çıxış". Dendritlar boyunca çox rəngli nöqtələr var sinapslar, bunun vasitəsilə neyron digər neyronların aksonlarına bağlanır. Neyronların işi çox sadə şəkildə təsvir olunur: bir aksonda həddən artıq gərginlik "sıçrayış" baş verdikdə (tipik sünbül müddəti 1 ms, səviyyə 100 mV), sinaps "kırılır" və gərginlik artımı dendritə keçir. . Bu halda, dalğalanma "hamarlanır": birincisi, gərginlik 5..20 ms-də təxminən 1 mV-ə qədər artır, sonra eksponent olaraq azalır; beləliklə, partlayışın müddəti ~50ms-ə qədər uzadılır.

Qısa zaman intervalı ilə bir neyronun bir neçə sinapsı aktivləşirsə, onda onların hər biri tərəfindən neyronda həyəcanlanan "hamarlanmış partlayışlar" toplanır. Nəhayət, eyni vaxtda kifayət qədər sinaps aktivdirsə, o zaman neyrondakı gərginlik həddən yuxarı qalxır və öz aksonu ona qoşulmuş neyronların sinapslarını “kırır”.

İlk partlayışlar nə qədər güclü olarsa, hamarlanmış partlayışlar bir o qədər tez böyüyür və növbəti neyronlar işə salınana qədər gecikmə bir o qədər qısa olacaq.

Bundan əlavə, aktivləşdirilməsi "inhibitor neyronlar" var aşağı salır ona bağlı neyronlardakı ümumi gərginlik. Belə inhibitor neyronlar ümumi sayının 15..25%-ni təşkil edir.

Hər bir neyronda minlərlə sinaps var; lakin istənilən vaxt bütün sinapsların onda birindən çoxu aktiv deyil. Neyronun reaksiya müddəti - ms vahidləri; dendrit boyunca siqnalın yayılması üçün eyni gecikmə sırası, yəni. bu gecikmələr neyronun işinə əhəmiyyətli təsir göstərir. Nəhayət, bir cüt qonşu neyron, bir qayda olaraq, bir sinapsla deyil, təxminən onlarla birləşir - hər biri hər iki neyronun cəsədlərinə öz məsafəsi və buna görə də öz gecikmə müddəti ilə. Sağdakı təsvirdə qırmızı və mavi rənglərlə göstərilən iki neyron altı sinapsla bağlanır.

Hər bir sinapsın öz "müqaviməti" var, bu da daxil olan siqnalı azaldır (yuxarıdakı nümunədə - 100mV-dən 1mV-ə qədər). Bu müqavimət dinamik olaraq tənzimlənir: sinaps aktivləşdirildikdə əvvəl aksonun aktivləşdirilməsi - onda, görünür, bu sinapsdan gələn siqnal ümumi çıxışla yaxşı əlaqələndirilir ki, müqavimət azalır və siqnal neyrondakı gərginliyə daha çox töhfə verəcəkdir. Sinaps aktivləşdirilərsə dərhal sonra aksonun aktivləşməsi - onda görünür, bu sinapsdan gələn siqnal aksonun aktivləşməsi ilə bağlı deyildi, ona görə də sinapsın müqaviməti artır. Əgər iki neyron müxtəlif gecikmə müddətləri ilə bir neçə sinapsla birləşdirilirsə, o zaman müqavimətin bu tənzimlənməsi optimal gecikməni və ya gecikmələrin optimal birləşməsini seçməyə imkan verir: siqnal ən faydalı olduğu zaman gəlməyə başlayır.

Beləliklə, neyron şəbəkəsi tədqiqatçıları tərəfindən qəbul edilmiş bir neyron modeli - bir cüt neyron arasında vahid əlaqə ilə və bir neyrondan digərinə siqnalın ani yayılması ilə - bioloji mənzərədən çox uzaqdır. Bundan əlavə, ənənəvi neyron şəbəkələri işləmir vaxt fərdi partlayışlar və onlar tezlik: Neyron girişləri nə qədər tez-tez sıçrayırsa, çıxış bir o qədər tez-tez artacaq. Ənənəvi modeldə atılan neyron strukturunun təfərrüatları beynin işini təsvir etmək üçün vacibdir, yoxsa əhəmiyyətsizdir? Neyroloqlar neyronların quruluşu və davranışı ilə bağlı çoxlu müşahidələr toplayıblar - lakin bu müşahidələrdən hansı ümumi mənzərəni işıqlandırır və hansılar sadəcə "tətbiqetmə təfərrüatları"dır və - prosessordakı filial proqnozlaşdırıcısı kimi - heç bir şeyə təsir etmir. əməliyyat səmərəliliyindən başqa? Ceyms hesab edir ki, məhz neyronlar arasında qarşılıqlı əlaqənin müvəqqəti xüsusiyyətləri bizə məsələni dərk etməyə yaxınlaşmağa imkan verir; Sinxroniyanın kompüterin işləməsi üçün vacib olduğu kimi, beynin işləməsi üçün də asinxroniya vacibdir.

Başqa bir “tətbiq təfərrüatı” neyronun etibarsızlığıdır: müəyyən ehtimalla, hətta onun dendritlərindəki gərginliklərin cəmi həddi səviyyəyə çatmasa belə, kortəbii şəkildə aktivləşə bilər. Bunun sayəsində bir neyron sütununun "tədrisi" bütün sinapslarda istənilən kifayət qədər böyük müqavimətlə başlaya bilər: əvvəlcə sinapsın aktivləşdirilməsinin heç bir kombinasiyası akson aktivləşməsinə səbəb olmayacaq; sonra spontan partlayışlar bu kortəbii partlayışlardan bir qədər əvvəl aktivləşdirilmiş sinapsların müqavimətinin azalmasına səbəb olacaqdır. Bu şəkildə, neyron giriş partlayışlarının xüsusi "naxışlarını" tanımağa başlayacaq. Ən əsası, nümunələr oxşar neyronun öyrədildiyi şəxslər də tanınacaq, lakin aksondakı sünbül daha zəif və/və ya daha gec olacaq, neyron nəticəyə o qədər az “inamlı” olacaq. Bir neyron sütununu öyrətmək adi neyron şəbəkəsini öyrətməkdən qat-qat səmərəlidir: neyronlar sütunu öyrədildiyi nümunələr üçün nəzarət reaksiyasına ehtiyac duymur - əslində o, yox. tanıyır, A təsnif edir giriş nümunələri. Bundan əlavə, neyronların bir sütununu öyrətmək lokallaşdırılmış- sinaps müqavimətinin dəyişməsi onunla əlaqəli yalnız iki neyronun davranışından asılıdır, başqaları deyil. Bunun nəticəsində təlim siqnal yolu boyunca müqavimətin dəyişməsinə gətirib çıxarır, neyron şəbəkəsini öyrədərkən isə çəkilər əks istiqamətdə dəyişir: çıxışa ən yaxın neyronlardan girişə ən yaxın neyronlara qədər.

Məsələn, burada partlayış nümunəsini tanımaq üçün öyrədilmiş neyronların sütunu (8,6,1,6,3,2,5) - dəyərlər hər bir girişdə partlayış vaxtını göstərir. Təlim nəticəsində gecikmələr tanınan nümunəyə tam uyğun olaraq tənzimlənir ki, düzgün nümunənin yaratdığı aksondakı gərginlik maksimum mümkün olsun (7):

Eyni sütun oxşar giriş nümunəsinə (8,5,2,6,3,3,4) daha kiçik bir sıçrayışla (6) cavab verəcək və gərginlik nəzərəçarpacaq dərəcədə sonra eşik səviyyəsinə çatır:

Nəhayət, tormozlayıcı neyronlardan “əks əlaqəni” həyata keçirmək üçün istifadə oluna bilər: məsələn, sağdakı təsvirdə olduğu kimi, giriş uzun müddət aktiv qaldıqda çıxışda təkrarlanan partlayışları yatırtmaq üçün; və ya giriş siqnalları ilə müqayisədə çox gecikirsə, çıxışda bir sünbül sıxışdırın - təsnifatı daha "kateqorik" etmək üçün; və ya nümunənin tanınması sinir dövrəsində müxtəlif təsnifat sütunları inhibitor neyronlarla birləşdirilə bilər ki, bir təsnifatçının aktivləşdirilməsi avtomatik olaraq bütün digər təsnifatçıları sıxışdırsın.

Şəklin tanınması

MNIST verilənlər bazasından əlyazma nömrələri tanımaq üçün (boz rəngdə 28x28 piksel) Ceyms yuxarıda təsvir olunan təsnifat sütunlarından beş qatlı “konvolyusiya neyron şəbəkəsinin” analoqunu yığdı. Birinci təbəqədəki 64 sütunun hər biri orijinal təsvirdən 5x5 piksel fraqmenti emal edir; belə fraqmentlər üst-üstə düşür. İkinci təbəqənin sütunları hər biri birinci təbəqədən dörd çıxışı emal edir ki, bu da orijinal təsvirin 8x8 piksel fraqmentinə uyğundur. Üçüncü təbəqədə yalnız dörd sütun var - hər biri 16x16 piksel fraqmentə uyğundur. Dördüncü təbəqə - yekun təsnifatlandırıcı - bütün təsvirləri 16 sinfə bölür: sinif neyronlardan hansının birinci aktivləşməsinə uyğun olaraq təyin edilir. Nəhayət, beşinci qat 10 nəzarət cavabı ilə 16 sinfi əlaqələndirən klassik perseptrondur.

MNIST əsasında klassik neyron şəbəkələri 99,5% və daha yüksək dəqiqliyə nail olur; Lakin Ceymsin fikrincə, onun "hipersütun" daha az sayda iterasiyada məşq edir, çünki dəyişikliklər siqnal yolu boyunca yayılır və buna görə də daha az neyrona təsir göstərir. Klassik neyron şəbəkəsinə gəldikdə, "hipersütun" tərtibçisi yalnız neyronlar arasındakı əlaqələrin konfiqurasiyasını və hipersütunun bütün kəmiyyət xüsusiyyətlərini təyin edir - yəni. müxtəlif gecikmələrlə sinapsların müqaviməti - öyrənmə prosesi zamanı avtomatik olaraq əldə edilir. Bundan əlavə, hipersütunun işləməsi üçün oxşar imkanlara malik neyron şəbəkəsindən daha az neyron tələb olunur. Digər tərəfdən, elektron kompüterdə bu cür "analoq neyrosxemlərin" simulyasiyası bir qədər çətinləşir ki, diskret siqnallar və diskret vaxt intervalları ilə işləyən rəqəmsal sxemlərdən fərqli olaraq, gərginlik dəyişikliklərinin davamlılığı və neyronların asinxroniyası vacibdir. neyrosxemlərin işləməsi. James iddia edir ki, onun tanıyıcısının düzgün işləməsi üçün 0.1ms-lik bir simulyasiya addımı kifayətdir; lakin o, klassik neyron şəbəkəsinin təlimi və istismarı üçün nə qədər “real vaxt” tələb olunduğunu və onun simulyatorunu məşq etmək və idarə etmək üçün nə qədər vaxt lazım olduğunu dəqiqləşdirməyib. Özü də uzun müddətdir ki, təqaüdə çıxıb və asudə vaxtını analoq neyrosxemlərini təkmilləşdirməyə həsr edir.

Beynin fəaliyyəti ilə bağlı bir çox ziddiyyətli elmi nəzəriyyə və fərziyyələr mövcuddur. Bir insanın qərarının duyğuları çox vaxt bir-birinə ziddir. İnsanda duyğular instinktlər sistemi üçün proqramlaşdırılmış beynin təbiətinə görə yaranır. Belə ki, müsbət stimulları - ləzzətli yeməkləri, ləzzət mənbəyi kimi pulu, əks cinsin cazibədar nümayəndəsini görəndə beyin siqnallar istehsal edir və onları hormonal sistemə göndərir. Bir insanın reaksiyasına təsir edən kimyəvi maddələr istehsal olunur - o, qorxu, sevinc və ya heyranlıq yaşamağa başlaya bilər.

Emosional zəka üzərində işləmək daha vacibdir, çünki onu biznes, marketinq və siyasətdə tətbiq etmək olar. İnsan şüuraltı olaraq bir çox qərarlar verir. Və bu həmişə pis deyil. Nümunələr beynin arxa hissəsində formalaşır: daha əvvəl yaşanmış vəziyyətlərdə insan davranış nümunələri.

IQ: rasional düşüncə

Solun rasional hərəkətlərə görə məsuliyyət daşıdığına inanılır. Buna görə də sol yarımkürəyə analitik, sağ yarımkürəyə isə yaradıcı deyilir. Bu fərziyyə hətta tam əsaslandırıla bilməzdi. İnsan beyni daha mürəkkəbdir. Hər biri mümkün funksiyalardan birinə cavabdeh olan minlərlə sahəyə bölünür. Funksionallığı fərdin ehtiyaclarından asılı olaraq inkişaf edən bir sıra "boş" sahələr də var. Bununla belə, əksər alimlər beynin analitik sahələrinin çoxunun həqiqətən də sol yarımkürədə yerləşdiyi qənaətinə gəliblər.

Rasional düşüncənin əsası işarə sistemlərinə riayət etməkdir. Riyazi məsələləri oxuyarkən və həll edərkən sol yarımkürənin hissələri aktivləşir. Hər hansı bir yazı növü heyvanlar üçün xarakterik deyil, onların sol yarımkürələri insan beynindən daha az dərəcədə iştirak edir. İstisna yüksək məməlilərdir (delfinlər, balinalar).

Yarımkürələr arasında əlaqə

Beynin yarımkürələri ilə ayrı-ayrı sahələr arasında əlaqə neyron şəbəkələri vasitəsilə formalaşır. Bunlar elektrik beyin impulslarını ağlasığmaz sürətlə ötürən bir növ naqillərdir. İnsan təfəkkürü (zehni vektor, sürət, xarakter xüsusiyyətləri) birbaşa formalaşmış sinir əlaqələrinin mövcudluğundan asılıdır.

Dahi təzahürləri olan insanların sol və sağ yarımkürələr arasında neyronlar və sinapslar (birləşdirici "tellərin" başqa bir növü) arasında çoxlu sayda sabit əlaqələri olduğuna inanılır. Bu, onlara müəyyən işarə məlumatlarını təhlil etməyə, onu yaradıcı şəkildə şərh etməyə və başqa işarə sistemində işlənmiş formada təqdim etməyə imkan verir. Vərdişlər sabit sinir əlaqələrinin inkişafına kömək edir. Buna görə də bir çox dahilər erkən yaşda sevdikləri işlə məşğul olurdular - formalaşmış vərdişlər onlara qlobal miqyaslı əsərlər yaratmağa imkan verən sinir əlaqələrini gücləndirməyə kömək edirdi.

Mövzu ilə bağlı video

Əlaqədar məqalə

Mənbələr:

• insan beyni necə işləyir

Beyin, öz struktur xüsusiyyətlərinə malik olan və yerinə yetirdikləri funksiyalara görə düzülmüş milyardlarla sinir hüceyrəsindən ibarətdir. Orqan bütün orqanizmin fəaliyyətini, davranışını, düşüncələrini, hisslərini idarə edir. Mürəkkəb yüksək səviyyəli sinir sistemi insan orqanizmini birləşdirir və hər bir orqanın funksionallığını təmin edir.

Təlimatlar

Serebrum orqanın ən böyük hissəsidir və onun quruluşunu təşkil edir. Şöbənin xarici təbəqəsi beyin qabığı (beyin qabığı) və ya boz maddə adlanır. Daxili qıvrımlar və əyilmələr daha çox məlumatın işlənməsinə imkan vermək üçün toxumanın faydalı sahəsini artırır.

Hissə iki yarımkürəyə bölünür, bir-birinə korpus kallosum adlanan qalın sinir lifləri ilə bağlanır və bölmələrin bazasında yerləşir. Yarımkürələr də öz növbəsində beynin fəaliyyətini təmin edən 4 loba bölünür. Frontal lob düşüncə prosesləri, həmçinin qısamüddətli yaddaş və hərəkət üçün cavabdehdir. Parietal loblar insan hisslərindən alınan məlumatları emal edir. Oksipital bölgə gözlər vasitəsilə əldə edilən təsvirləri qurur və sonra bu məlumatları yaddaşla əlaqələndirir. Temporal hissə məlumatların saxlanmasını, qoxuların, dadın və səsin şərhini təmin edir.

Beyincik qırışmış toxumadan ibarətdir və beynin əsas hissəsinin bir qədər aşağıda yerləşir. Orqan bədən hərəkətlərini əlaqələndirmək və əzələlərdən, gözlərdən və qulaqlardan alınan məlumatları emal etməkdən məsuldur. Beyin sapı beyni onurğaya bağlayır və ürək döyüntüsü, qan təzyiqi və tənəffüs kimi bəzi həyati funksiyaları idarə edir. Bu bölmə də yuxu prosesində iştirak edir.

Beynin daxilində yerləşən strukturlar emosiyaları və xatirələri idarə edir və limbik sistemi təşkil edir. Talamus beyindən alınan siqnalları beyin yarımkürələrinə göndərir. Hipotalamus duyğuları emal edir, bədən istiliyini tənzimləyir və yemək və ya yatmaq kimi digər vacib ehtiyaclara cavabdehdir. Hipokampus yaddaşın beyinin müvafiq hissələrinə yayılmasından məsuldur və lazım olduqda onları geri alır.

Beyin insan orqanizminin ən mürəkkəb sistemidir və onun bütün fəaliyyətlərini idarə edir.

Bu sistemin köməyi ilə təkcə şüurlu proseslər idarə olunmur: nitq, hərəkət, duyğular. Beyin eyni zamanda bədəndə avtomatik olaraq baş verən bütün prosesləri tənzimləyir: hərəkət, qan dövranı, tarazlığın qorunması və bir çox başqaları.

Alimlər hələ də insan beyninin necə işlədiyi barədə mübahisə edirlər. Bununla belə, onlar artıq nəyisə yaxşı bilirlər.

Elektrokimyəvi maşın

İnsan beyninin çəkisi cəmi bir kiloqramdır ki, bu da təxminən 100 milyard hüceyrəyə "uyğundur". Onların çoxu - neyronlar.

Bu hüceyrələrin iş prinsipi adi elektrik açarı ilə təxminən eynidir. Neyronlar istirahət vəziyyətinə (söndürülmüş) və aktiv bir vəziyyətə (açıq) malikdirlər, burada elektrik impulsları "tel" boyunca daha da ötürülür.

Hər bir neyron hüceyrə gövdəsindən, bir "teldən" ibarətdir - akson bir növ "əlaqə" olan - sinaps. Onun vasitəsilə bir neyron başqa bir neyronla əlaqə qurur.

Bunun üçün neyronlarda xüsusi kimyəvi maddələr istehsal olunur - neyrotransmitterlər. Bunlara, məsələn, adrenalin, dopamin və başqaları daxildir. Fərqli neyronlar müxtəlif kimyəvi maddələrdən istifadə edirlər. Digər neyronları çağırmaq üçün neyrotransmitterlərin sərbəst buraxılması sinapsda baş verir.

Yeri gəlmişkən, bütün sinir hüceyrələri ümumi gücü çata bilən bir elektrik boşalması yaratmağa qadirdir. 60 vatt.

Beynin elektrik fəaliyyəti onun fəaliyyətinin vacib göstəricilərindən biridir. Xüsusi bir cihaz - elektroensefaloqraf (EEG) istifadə edərək ölçülə bilər.

İnformasiya beyinə necə daxil olur?

Bədəndən gələn bütün məlumatlar beyinə daxil olur onurğa beyni. İçərisində çoxlu sayda naqil olan qalın telefon kabelinə bənzəyir.

Onurğa beyni zədələnirsə, insan hərəkət edə bilməz və bədəninə nə baş verdiyini hiss edə bilməz. Həmçinin onurğa beyni vasitəsilə bədənə əmrlər verilir.

Ancaq gözlərdən və qulaqlardan gələn məlumatlar birbaşa ona gedir beyin, dorsaldan yan keçərək. Məhz buna görə də tamamilə iflic olan insanlar problemsiz görə bilir və eşidə bilirlər.

Onurğa beynindən gələn məlumatlar işlənir boz maddə beyin yarımkürələrinin səthində yerləşir. Ağ maddə aksonlardan ibarət olan “keçirici sistem” adlanır.

Hansı proseslər müxtəlif yarımkürələr tərəfindən idarə olunur?

Beynin əhəmiyyətli bir hissəsi iki yarımkürəyə aiddir - sağ və sol. Onlar müxtəlif funksiyaları yerinə yetirirlər.

Sağ yarımkürə məlumatların qruplaşdırılmasına, sol yarımkürə isə təhlilinə cavabdehdir. Məsələn, sağ yarımkürə avtomobili “görür” və onun həqiqətən avtomobil olduğunu tanıyır. Sol tərəf isə bunun sadəcə bir avtomobil deyil, qonşunun maşını olduğunu "müəyyən edir".

Sağ yarımkürənin mücərrəd şeylərin (rəng və forma) qavranılmasına, sol yarımkürənin isə riyazi qabiliyyətlərə, məntiqə və nitqə cavabdeh olduğu geniş yayılmışdır. Tədqiqatçılar bu cür fərqliliyin getdikcə daha çox sübutu tapırlar.

Hələlik alimlər yalnız tam əminliklə deyə bilərlər ki, sağ yarımkürə bədənin sol yarısına, sol yarımkürə isə sağa nəzarət edir.

Ən əhəmiyyətli

Beyin milyardlarla neyrondan ibarət mürəkkəb bir quruluşdur. Onların hər biri sinir impulslarını ötürən kiçik bir elektrik açarı kimi işləyir.

Bədənin xarici dünyadan bu cür "elektrik naqilləri" ilə aldığı bütün məlumatlar beyin yarımkürələrinə daxil olur və burada emal olunur.

“İnsan beyninin mifləri və reallıqları: neyron interfeyslər, süni intellekt, kiborqlar və simbiotlar” adlı mühazirədə o, beynin işindən danışıb, insanlar və maşınlar arasında qarşılıqlı əlaqənin gələcəyi haqqında fikirlərini bölüşüb.

"Johnny Mnemonic" filmindən hələ də

Beyin və zəka ətrafında bir çox mif var ki, onlar gələcəkdə sabit biliyə çevrilə bilər. Bizim işimiz bu mifləri dağıtmağa yönəlib, - Alexander Kaplan

İnsan beyni nədən ibarətdir?

Bu, 86 milyard sinir hüceyrəsidir. Onların işini başa düşmək üçün hüceyrələrin özlərini deyil, onların bir-biri ilə təmaslarını öyrənmək daha vacibdir - beynin hər bir sinir hüceyrəsi (neyron) digər hüceyrələrlə 10-15 min əlaqəyə malikdir. Bu, bir milyon milyard əməliyyat vahididir. Beynimiz 640 əzələ və 360 oynağı idarə edir.

Məsələn, 1 addım 300 əzələnin işidir, öpüş isə 34-dür.

Beynimiz Cro-Magnons ilə müqayisədə çox dəyişməyib. Beynimiz ona görə unikaldır ki, o, strukturunu xarici şərtlərə uyğun dəyişməz, ətraf mühiti özünə uyğun dəyişir.

86 milyard çoxdur, yoxsa az?

86 milyard neyron çox şeydir. Meymunlar və delfinlər kimi nisbətən ağıllı heyvanların hər birində 6-8 milyard sinir hüceyrəsi var. Əsl rekordçu fildir; beynində 250 milyard neyron var.

Bu qədər sinir hüceyrəsi varsa fil niyə musiqi yazmır, kosmosa uçmur? Fakt budur ki, bir fildə demək olar ki, bütün neyronlar beyincikdə yerləşir. Fil çox böyük bir heyvandır və hərəkət etmək üçün çoxlu əzələləri koordinasiya etməlidir. Serebellum hərəkətlərin koordinasiyasına cavabdehdir.

Alimlər sinir hüceyrələrinin sayını necə hesablayırlar?

Canlı orqanizmlərin beynində neçə sinir hüceyrəsi olduğunu necə bilək? Bütün bu hesablamaları Rio-de-Janeyrodan (Braziliya) neyroanatomiya professoru Suzanne Herculano-Husel edib. O, 2009-cu ildə tədqiqatının nəticələrini dərc edib.

Suzanne ölü beyni götürdü və smuzi kimi bir şey əldə edənə qədər qarışdırıcıda qarışdırdı. Hüceyrə nüvələri kifayət qədər güclüdür, buna görə də bıçaqların mexaniki təsirindən zədələnməyiblər. Beyin smuzinin vahid həcminə düşən sinir hüceyrələrinin sayını ölçməklə Suzanna bir insanın, filin və ya delfinin beynindəki neyronların təxmini sayını hesablaya bildi.

Cons Johnny Mnemonic filmindəki narkotik aludəçisi keçmiş hərbi delfindir. Bu delfinin inkişaf etmiş kəşfiyyatı heyvana düşmənin təhlükəsizlik sistemlərini sındırmağa imkan verdi.

Gördüklərimizi necə görürük?

Gözlərimiz əsl təbii möcüzədir. İşıq fokuslanır və təxminən 120 milyon işığa həssas “konusların” yerləşdiyi göz almasının altına düşür. Sinir hüceyrələri atəş açır və sinir kanalı vasitəsilə beynin arxasına elektrik boşalması göndərir. Amma bu boşalmalar kompüterdəki kimi heç bir görüntü daşımır. Beynin bir hissəsi konuslardan elektrik boşalması aldıqdan sonra görüntü yenidən qurulur.

Keçmiş təcrübəyə əsaslanaraq. Burada bir təhlükə var ki, bizim daxili zehni obrazlarımız real olanlara nə qədər uyğundur deyə aldana bilərik.

qırmızı nədir? Qırmızının qırmızı, yaşılın isə yaşıl olduğunu necə bilirik? Rəng sosial müqavilənin nəticəsidir. Çoxları belə düşünür.

Bizim daxili mental imic modelimiz ictimai rəydən asılıdır.

Həyatımız boyu biz ətrafımızdakı dünyanın bir modelini qururuq. Bu model inanılmaz dərəcədə mürəkkəbdir. Orada hətta fiziki qanunları da nəzərə alırıq, əks halda, məsələn, topun necə uçacağını özümüzə proqnozlaşdıra bilməzdik. Biz reallığı fərdi dünya modelimizə uyğunlaşdırırıq və dünyanın beyindəki mənzərəsi daim tamamlanır.

Hələ "Matrix" filmindən. Matrix dünyası 20-ci əsrin sonunda Yerin neyro-interaktiv modelidir. Ətraf aləmi insan beyni ilə modelləşdirmə prinsiplərinin Matrisə keçdiyini deyə bilərik.

Beynimiz bu modeli tamamlamaq ehtiyacı hiss edir. Bu istək bizi ətrafımızdakı dünyanı araşdırmağa sövq edir. Zehni modelimiz birbaşa təcrübədən təsirlənir.

Nə qədər yaddaşımız var?

Deus Ex: Mankind Divided video oyununun treyleri insanların kütləvi şəkildə müxtəlif bədən təkmilləşdirmələrindən istifadə etdikləri gələcəyi göstərir. Çoxfunksiyalı ətraf protezləri, implantlar və s.