за счет чего работает мозг
Нейроны и нейромедиаторы
Химические цепочки
Все чувства и эмоции, которые испытывают люди, возникают путем химических изменений в головном мозге. Прилив радости, который человек ощущает после получения положительной оценки, выигрыша в лотерею или при встрече с любимым, происходит вследствие сложных химических процессов в головном мозге. Мы можем испытывать огромное количество эмоций, например таких, как печаль, горе, тревога, страх, изумление, отвращение, экстаз, умиление. Если мозг дает телу команду на осуществление какого-либо действия, например, сесть, повернуться или бежать, это также обусловлено химическими процессами. «Химический язык» нашей нервной системы состоит из отдельных «слов», роль которых исполняют нейромедиаторы (их еще называют нейротрансмиттерами).
Любой нейрон может получать большое количество химических сообщений, как положительных, так и отрицательных («работай» или «стоп»), от других нейронов, которые его окружают. Эти сообщения могут конкурировать или «сотрудничать», между собой, заставляя нейрон отвечать специфическим образом. Поскольку все эти события происходят в течение очень короткого времени (считаные доли секунды), очевидно, что медиатор должен быть удален из синаптического пространства очень быстро, чтобы те же самые рецепторы могли работать снова и снова. И это удаление может происходить тремя способами. Молекулы нейромедиатора могут быть захвачены назад в то нервное окончание, из которого они были выделены, и этот процесс получил название «обратный захват» («reuptake»); нейромедиатор может быть разрушен специфическими ферментами, находящимися в готовности недалеко от рецепторов на поверхности нейрона; или активное вещество может просто рассеяться в окружающую область мозга, и быть разрушено там.
Изменение нейротрансмиссии с помощью лекарств
Рассмотрим, что происходит при изменении уровней нейромедиаторов мозга на примере трех из них (серотонин, дофамин и гамма-аминомасляная кислота (ГАМК).
Серотонин
Многие исследования показывают, что низкий уровень серотонина в головном мозге приводит к депрессии, импульсивным и агрессивным формам поведения, насилию, и даже самоубийствам. Лекарственные вещества под названием антидепрессанты создают блок на пути обратного захвата серотонина, тем самым несколько увеличивая время его нахождения в пространстве синапса. Как итог, в целом увеличивается количество серотонина, участвующего в передаче сигналов с нейрона на нейрон, и депрессия со временем проходит.
В последние годы ведутся бурные дискуссии вокруг психического расстройства, носящего название «синдром дефицита внимания с 
гиперактивностью» (СДВГ, ADHD). Это расстройство, как правило, диагностируется в детском возрасте. Таким детям очень сложно сохранять концентрацию внимания в течение длительного времени, они совершенно не могут сидеть, не двигаясь; они постоянно находятся в движении, импульсивны и чрезмерно активны. К сожалению, СДВГ диагностируют у все большего числа детей, и многие из них получают лекарства, увеличивающие деятельность медиатора дофамина. Это помогает ребенку быть готовым к работе, более внимательным и сосредоточенным, и поэтому более способным последовательно выполнять задания.
Наркотическое вещество, известное как «экстази» или МДМА, также изменяет уровень серотонина в мозге, но намного более радикально. Он заставляет выделяющие серотонин нейроны выплескивать все содержимое сразу, затапливая этим химикатом весь мозг, что, конечно, вызывает ощущение чрезвычайного счастья и гиперактивность (чрезмерную двигательную активность). Однако, за это приходится расплачиваться позже. После того как экстази израсходовал весь мозговой запас серотонина, включаются компенсаторные механизмы, быстро разрушающие избыток нейромедиатора в мозге. После того, как спустя несколько часов действие наркотика заканчивается, человек, вероятно, будет чувствовать себя подавленным. Этот период «депрессии» продлится до тех пор, пока мозг не сможет восполнить запасы и обеспечить нормальный уровень медиатора. Повторное использование на этом фоне экстази может привести к глубокой депрессии или другим проблемам, которые будут тянуться в течение долгого времени.
Дофамин
Ученые обнаружили, что люди с расстройством психики, известным как шизофрения, фактически чрезмерно чувствительны к дофамину в мозге. Как следствие, при лечении шизофрении используются лекарства, которые блокируют дофаминовые в головном мозге, таким образом, ограничивая воздействие этого нейромедиатора.
С другой стороны, вещества, известные как амфетамины, увеличивают уровень дофамина, заставляя нейроны его высвобождать, и препятствуя его обратному захвату. В некоторых странах врачи используют разумные дозы этих препаратов при лечении некоторых заболеваний, например, синдрома гиперактивности с дефицитом внимания. Тем не менее, иногда люди абсолютно необдуманно неправильно используют эти вещества, пытаясь обеспечить себе повышенный уровень бодрствования и способность решать любые задачи.
Гамма-аминомасляная кислота
Гамма-аминомасляная кислота, или ГАМК, является главным медиатором, чья роль заключается в передаче нейронам команды «стоп». Исследователи полагают, что определенные типы эпилепсии, которые характеризуются повторными припадками, затрагивающими сознание человека и его двигательную сферу, могут являться результатом снижения содержания ГАМК в головном мозге. Передающая система мозга, не имея адекватного «тормоза», входит в состояние перегрузки, когда десятки тысяч нейронов начинают сильно и одновременно посылать свои сигналы, что приводит к эпилептическому приступу. Ученые полагают, что за разрушение слишком большого количества ГАМК могут быть ответственны мозговые ферменты, в связи с чем появились лекарства, которые помогают остановить этот процесс. Время показало их эффективность в лечении не только эпилепсии, но и некоторых других нарушений работы мозга.
Гормоны
Химическое взаимодействие
Как работает мозг?
Этот пост написан по мотивам лекции Джеймса Смита, профессора Висконсинского университета в Мадисоне, специализирующегося в микроэлектронике и архитектуре вычислительных машин.
История компьютерных наук в целом сводится к тому, что учёные пытаются понять, как работает человеческий мозг, и воссоздать нечто аналогичное по своим возможностям. Как именно учёные его исследуют? Представим, что в XXI веке на Землю прилетают инопланетяне, никогда не видевшие привычных нам компьютеров, и пытаются исследовать устройство такого компьютера. Скорее всего, они начнут с измерения напряжений на проводниках, и обнаружат, что данные передаются в двоичном виде: точное значение напряжения не важно, важно только его наличие либо отсутствие. Затем, возможно, они поймут, что все электронные схемы составлены из одинаковых «логических вентилей», у которых есть вход и выход, и сигнал внутри схемы всегда передаётся в одном направлении. Если инопланетяне достаточно сообразительные, то они смогут разобраться, как работают комбинационные схемы — одних их достаточно, чтобы построить сравнительно сложные вычислительные устройства. Может быть, инопланетяне разгадают роль тактового сигнала и обратной связи; но вряд ли они смогут, изучая современный процессор, распознать в нём фон-неймановскую архитектуру с общей памятью, счётчиком команд, набором регистров и т.п. Дело в том, что по итогам сорока лет погони за производительностью в процессорах появилась целая иерархия «памятей» с хитроумными протоколами синхронизации между ними; несколько параллельных конвейеров, снабжённых предсказателями переходов, так что понятие «счётчика команд» фактически теряет смысл; с каждой командой связано собственное содержимое регистров, и т.д. Для реализации микропроцессора достаточно нескольких тысяч транзисторов; чтобы его производительность достигла привычного нам уровня, требуются сотни миллионов. Смысл этого примера в том, что для ответа на вопрос «как работает компьютер?» не нужно разбираться в работе сотен миллионов транзисторов: они лишь заслоняют собой простую идею, лежащую в основе архитектуры наших ЭВМ.
Моделирование нейронов
Кора человеческого мозга состоит из порядка ста миллиардов нейронов. Исторически сложилось так, что учёные, исследующие работу мозга, пытались охватить своей теорией всю эту колоссальную конструкцию. Строение мозга описано иерархически: кора состоит из долей, доли — из «гиперколонок», те — из «миниколонок»… Миниколонка состоит из примерно сотни отдельных нейронов.
По аналогии с устройством компьютера, абсолютное большинство этих нейронов нужны для скорости и эффективности работы, для устойчивости ко сбоям, и т.п.; но основные принципы устройства мозга так же невозможно обнаружить при помощи микроскопа, как невозможно обнаружить счётчик команд, рассматривая под микроскопом микропроцессор. Поэтому более плодотворный подход — попытаться понять устройство мозга на самом низком уровне, на уровне отдельных нейронов и их колонок; и затем, опираясь на их свойства — попытаться предположить, как мог бы работать мозг целиком. Примерно так пришельцы, поняв работу логических вентилей, могли бы со временем составить из них простейший процессор, — и убедиться, что он эквивалентен по своим способностям настоящим процессорам, даже хотя те намного сложнее и мощнее.
На рисунке, приведённом чуть выше, тело нейрона (слева) — небольшое красное пятнышко в нижней части; всё остальное — дендриты, «входы» нейрона, и один аксон, «выход». Разноцветные точки вдоль дендритов — это синапсы, которыми нейрон соединён с аксонами других нейронов. Работа нейронов описывается очень просто: когда на аксоне возникает «всплеск» напряжения выше порогового уровня (типичная длительность всплеска 1мс, уровень 100мВ), то синапс «пробивается», и всплеск напряжения переходит на дендрит. При этом всплеск «сглаживается»: вначале напряжение за 5..20мс растёт до порядка 1мВ, затем экспоненциально затухает; таким образом, длительность всплеска растягивается до
Если несколько синапсов одного нейрона активизируются с небольшим интервалом по времени, то «разглаженные всплески», возбуждаемые в нейроне каждым из них, складываются. Наконец, если одновременно активны достаточно много синапсов, то напряжение на нейроне поднимается выше порогового уровня, и его собственный аксон «пробивает» синапсы связанных с ним нейронов.
Чем мощнее были исходные всплески, тем быстрее растут разглаженные всплески, и тем меньше будет задержка до активизации следующих нейронов.
Кроме того, бывают «тормозящие нейроны», активация которых понижает общее напряжение на связанных с ним нейронах. Таких тормозящих нейронов 15..25% от общего числа.
У каждого нейрона тысячи синапсов; но в любой момент времени активны не больше десятой части всех синапсов. Время реакции нейрона — единицы мс; такого же порядка задержки на распространение сигнала вдоль дендрита, т.е. эти задержки оказывают существенное влияние на работу нейрона. Наконец, пару соседних нейронов, как правило, связывает не один синапс, а порядка десятка — каждый с собственным расстоянием до тел обоих нейронов, а значит, с собственной длительностью задержки. На иллюстрации справа два нейрона, изображённые красным и синим, связаны шестью синапсами.
У каждого синапса своё «сопротивление», понижающее входящий сигнал (в примере выше — со 100мВ до 1мВ). Это сопротивление динамически подстраивается: если синапс активизировался сразу перед активацией аксона — то, видимо, сигнал с этого синапса хорошо коррелирует с общим выводом, так что сопротивление понижается, и сигнал будет вносить больший вклад в напряжение на нейроне. Если же синапс активизировался сразу после активации аксона — то, видимо, сигнал с этого синапса не имел отношения к активации аксона, так что сопротивление синапса повышается. Если два нейрона связаны несколькими синапсами с разной длительностью задержки, то такая подстройка сопротивлений позволяет выбрать оптимальную задержку, или оптимальную комбинацию задержек: сигнал начинает доходить именно тогда, когда от него больше всего пользы.
Таким образом, модель нейрона, принятая исследователями нейронных сетей — с единственной связью между парой нейронов и с мгновенным распространением сигнала от одного нейрона к другому — весьма далека от биологической картины. Кроме того, традиционные нейронные сети оперируют не временем отдельных всплесков, а их частотой: чем чаще всплески на входах нейрона, тем чаще будут всплески на выходе. Те детали устройства нейрона, которые отброшены в традиционной модели — существенны или несущественны они для описания работы мозга? Нейробиологи накопили огромную массу наблюдений об устройстве и поведении нейронов — но какие из этих наблюдений проливают свет на общую картину, а какие — лишь «детали реализации», и — как и предсказатель переходов в процессоре — не влияют ни на что, кроме эффективности работы? Джеймс считает, что именно временны́е характеристики взаимодействия между нейронами и позволяют приблизиться к пониманию вопроса; что асинхронность так же важна для работы мозга, как синхронность — для работы ЭВМ.
Ещё одна «деталь реализации» — ненадёжность нейрона: с некоторой вероятностью он может активизироваться спонтанно, даже если сумма напряжений на его дендритах не достигает порогового уровня. Благодаря этому, «обучение» колонки нейронов можно начинать с любого достаточно большого сопротивления на всех синапсах: вначале никакая комбинация активаций синапсов не будет приводить к активации аксона; затем спонтанные всплески приведут к тому, что понизится сопротивление синапсов, которые активизировались незадолго до этих спонтанных всплесков. Таким образом нейрон начнёт распознавать конкретные «паттерны» входных всплесков. Что самое важное, паттерны, похожие на те, на которых нейрон обучался, — тоже будут распознаваться, но всплеск на аксоне будет тем слабее и/или позднее, чем меньше нейрон «уверен» в результате. Обучение колонки нейронов получается намного эффективнее, чем обучение обычной нейронной сети: колонке нейронов не нужен контрольный ответ для тех образцов, на которых она обучается — фактически, она не распознаёт, а классифицирует входные паттерны. Кроме того, обучение колонки нейронов локализовано — изменение сопротивления синапса зависит от поведения лишь двух соединённых им нейронов, и никаких других. В результате этого, обучение приводит к изменению сопротивлений вдоль пути следования сигнала, тогда как при обучении нейронной сети веса изменяются в обратном направлении: от нейронов, ближайших к выходу — к нейронам, ближайшим ко входу.
Например, вот колонка нейронов, обученная распознавать паттерн всплесков (8,6,1,6,3,2,5) — значения обозначают время всплеска на каждом из входов. В результате обучения, задержки настроились на точное соответствие распознаваемому паттерну, так что напряжение на аксоне, вызываемое правильным паттерном, получается максимально возможным (7):
Та же самая колонка отреагирует на похожий входной паттерн (8,5,2,6,3,3,4) меньшим всплеском (6), причём напряжение достигает порогового уровня заметно позднее:
Наконец, тормозящие нейроны могут использоваться для реализации «обратной связи»: например, как на иллюстрации справа, — подавлять повторные всплески на выходе, когда вход длительное время остаётся активным; или подавлять всплеск на выходе, если он слишком задерживается по сравнению со входными сигналами, — чтобы сделать классификатор более «категоричным»; или, в нейросхеме для распознавания паттернов, разные колонки-классификаторы могут быть связаны тормозящими нейронами, чтобы активация одного классификатора автоматически подавляла все остальные классификаторы.
Распознавание изображений
Для распознавания рукописных цифер из базы MNIST (28×28 пикселей в оттенках серого) Джеймс из колонок-классификаторов, описанных выше, собрал аналог пятислойной «свёрточной нейросети». Каждая из 64 колонок в первом слое обрабатывает фрагмент 5х5 пикселей из исходного изображения; такие фрагменты перекрываются. Колонки второго слоя обрабатывают по четыре выхода из первого слоя каждая, что соответствует фрагменту 8х8 пикселей из исходного изображения. В третьем слое всего четыре колонки — каждой соответствует фрагмент из 16х16 пикселей. Четвёртый слой — итоговый классификатор — разбивает все изображения на 16 классов: класс назначается в соответствии с тем, который из нейронов активизируется первым. Наконец, пятый слой — классический перцептрон, соотносящий 16 классов с 10 контрольными ответами.
Классические нейросети достигают на базе MNIST точности 99.5% и даже выше; но по утверждению Джеймса, его «гиперколонка» обучается за гораздо меньшее число итераций, благодаря тому, что изменения распространяются вдоль пути следования сигнала, а значит, затрагивают меньшее число нейронов. Как и для классической нейросети, разработчик «гиперколонки» определяет только конфигурацию соединений между нейронами, а все количественные характеристики гиперколонки — т.е. сопротивление синапсов с разными задержками — приобретаются автоматически в процессе обучения. Кроме того, для работы гиперколонки требуется на порядок меньшее число нейронов, чем для аналогичной по возможностям нейросети. С другой стороны, симуляция таких «аналоговых нейросхем» на электронном компьютере несколько затрудняется тем, что в отличие от цифровых схем, работающих с дискретными сигналами и с дискретными интервалами времени — для работы нейросхем важны непрерывность изменения напряжений и асинхронность нейронов. Джеймс утверждает, что шага симуляции в 0.1мс достаточно для корректной работы его распознавателя; но он не уточнял, сколько «реального времени» занимает обучение и работа классической нейросети, и сколько — обучение и работа его симулятора. Сам он давно на пенсии, и свободное время он посвящает совершенствованию своих аналоговых нейросхем.
Резюме от tyomitch: представлена модель, основанная на биологических предпосылках, достаточно просто устроенная, и при этом обладающая интересными свойствами, радикально отличающими её от привычных цифровых схем и от нейросетей. Возможно, такие «аналоговые нейроны» станут элементной базой будущих устройств, которые смогут справляться с рядом задач — например, с распознованием образов — не хуже человеческого мозга; точно так же, как цифровые схемы давно превзошли человеческий мозг в способности к счёту.
Тренировки для мозга: какие они бывают, и зачем они нужны. Советы специалиста
Человеческий мозг по-прежнему остается самой большой загадкой. Однако, благодаря стремительному развитию нейронаук, мы научились управлять его состоянием. Медитация и релаксация, развивающие и интеллектуальные упражнения, нейрофидбэк-тренинг — всё это методики, направленные на тренировку нашего мозга. Рассказываем, как это работает и зачем это нужно. В тонкостях данного вопроса нам помогла разобраться Ольга Чащина, врач-психотерапевт, к. м. н., специалист по нейротехнологиям X-Clinic.
Зарядка для мозга
Тренировки для мозга, подобно зарядке для тела, помогают нам оставаться молодыми и энергичными. При занятиях спортом формируется мышечная ткань, тело становится упругим и подтянутым, примерно тот же принцип соблюдается и при работе с головным мозгом: при регулярных упражнениях формируются новые нейронные связи, которые влияют на психологическую гибкость и способность адаптироваться к разным условиям. Причем, как и в ситуации с телом, систематичность — важное условие крепкого и устойчивого здоровья.
Тренировать сознание и головной мозг можно самыми различными способами, например, для улучшения концентрации внимания подойдут головоломки, видеоигры, различные тренажеры и скорочтение. Улучшить память и избавиться от стресса можно при помощи медитаций и практики осознанности. Есть и сочетающие в себе все это методики, основанные на новейших исследованиях в области нейрофизиологии, например, нейрофидбэк-тренинг.
Медитация
Есть множество различных техник медитации, но остановимся на самой, казалось бы, простой — посидеть в тишине с закрытыми глазами, сосредоточившись на дыхании. Даже такое на первый взгляд простое упражнение может вызвать массу препятствий. В первый раз будет крайне трудно просидеть даже минуту без назойливых мыслей, обуревающих сознание. Тем не менее, постепенно останавливая поток сознания и возвращаясь к дыханию, вы поможете своему мозгу перезагрузиться. Ежедневные практики помогают избавиться от тревожности, уменьшить воздействие стресса и научиться контролировать внимание.
Исследования доказывают, что те, кто практикуют медитацию каждый день, имеют более толстый слой серого вещества именно в тех зонах, которые отвечают за внимание и психологическую гибкость. Тренировка мозга при помощи медитации приводит к тому, что со временем нужно прикладывать все меньше усилий для фокусировки вашего внимания. А это значит, что со временем вам станет легче концентрироваться в обычной жизни, когда это необходимо — например, на важном совещании или сдаче экзамена.
Онлайн-тренажеры и игры
На смену кроссвордам и печатным судоку пришли онлайн-сервисы для развития и тренировки мозга. Можно выбрать любой: начиная от онлайн-головоломок до развивающих игр, которые анализируют ваше игровое поведение и адаптируются под ваши решения. Самые популярные — «Викиум», Uplift и «Битрейника». Для чего это нужно? Во-первых, выполнение упражнений может быть просто интересным. Во-вторых, это позволяет отвлечься от будничных стрессовых ситуаций с пользой для здоровья. С прагматической точки зрения такие упражнения способствуют улучшению когнитивных способностей, что со временем поможет вам быстрее решать жизненные и рабочие задачи, запоминать имена коллег и знакомых, а также не забывать про важные семейные даты.
Нейрофидбэк-тренинг
Одна из перспективных методик — нейрофидбэк-тренинг. Это процедура, позволяющая научиться контролировать активность собственного мозга. В ее основу заложен принцип биологической обратной связи. Во время нейрофидбэк-тренинга малые электрические сигналы головного мозга измеряются с помощью электродов, прикрепленных к коже головы, и с помощью программного обеспечения превращаются в звук и изображение. То есть компьютерная программа создает в режиме реального времени визуализацию биоэлектрической активности мозга.
Как это происходит
Врач дает инструкции — и если ритмы мозга свидетельствуют о переходе в нужное терапевтическое состояние, то программа на экране изменяет изображение, звуковое сопровождение и интенсивность вибрации тактильного датчика. Обратная связь облегчает процесс обучения физиологическому контролю, а компьютерная программа делает доступной информацию, в обычных условиях невоспринимаемую. При необходимости врач подключает дополнительные техники для управления эмоциональным состоянием, чтобы усилить эффект от нейрофидбэк-тренинга.
Получается, что можно влиять на ритмы мозга в интерактивном режиме, отслеживая, фиксируя свои ощущения. По мере продолжения тренировок и закрепления желаемого чувства расслабления приобретается навык переходить в необходимое терапевтическое состояние самостоятельно в любой момент времени.
Подписаться на новости
В соответствии с Федеральным законом № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006, отправляя любую форму на этом сайте, вы подтверждаете свое
согласие на обработку персональных данных.