W kierunku fizyki umys u
Sponsored Links
This presentation is the property of its rightful owner.
1 / 29

W kierunku fizyki umysłu. PowerPoint PPT Presentation


  • 79 Views
  • Uploaded on
  • Presentation posted in: General

W kierunku fizyki umysłu. Włodzisław Duch Katedra Metod Komputerowych, Uniwersytet Mikołaja Kopernika. WWW: http://www.phys.uni.torun.pl/~duch. Fizyka, umysły i mózgi. Umysł - na jakim poziomie? Modele neuronowe. Gdzie ten umysł? Model statyczny. Kategoryzacja. M odel dynamiczny.

Download Presentation

W kierunku fizyki umysłu.

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

Presentation Transcript


W kierunku fizyki umysłu.

Włodzisław Duch

Katedra Metod Komputerowych,Uniwersytet Mikołaja Kopernika.

WWW: http://www.phys.uni.torun.pl/~duch


Fizyka, umysły i mózgi.

Umysł - na jakim poziomie?

Modele neuronowe.

Gdzie ten umysł?

Model statyczny.

Kategoryzacja.

Model dynamiczny.

Fizyka umysłu.

Plan


Fizyka, umysły i mózgi

Wielkie wyzwanie fizyki: stworzenie modelu świata, który da się zrozumieć.

Mózg to najbardziej skomplikowany obiekt w znanym Wszechświecie, umysł - najbardziej tajemniczy.

Mózg jest zbyt ważny, by zostawić go neurofizjologom.

Umysł - część tego, co robi mózg.

„Ja” to jeden z wielu procesów realizowanych przez mój mózg.

Zrozumieć działanie mózgu i umysłu: na jakim poziomie? czy fizyka wystarczy?


Poziomy opisu

Neurofizyka i neuroinformatyka.

Institute for Theoretical Neurophysics, Universität Bremen

Cognitive computational neurosciences.

Kognitywistyka, cognitive science - pismo.

Od poziomu submolekularnego do całego mózgu: gdzie szukać umysłu?

O zrozumienie umysłu: “... bardzo chcę, by się to nam nigdy nie udało”. (Ł. Turski, recenzja książki R. Penrose'a „Nowy umysł cesarza”, Post. Fiz. 1996)

Czy nasza wiedza zmieni się na poziomie:

* Podręcznika biologii w szkole? * Podręcznika uniwersyteckiego? * Specjalistycznych książek?


Od molekuł ...

  • Poziom molekularny 0.1-100 nm

  • Gałęzie nauki: genetyka, neurochemia, biologia komórki, fizyka molekularna.

Oczekiwania: zrozumienie mechanizmów molekularnych działania kanałów jonowych, synaps, pamięci, uczenia się, powstawania sygnałów sensorycznych, farmakologia kwantowa.

Modele fizyczne: brak; struktury półprzewodnikowe nie przypominają membran komórek i kanałów jonowych.

Poziom kwantowy lub subkwantowy: Penrose i mikrotubule.

Czas procesów poznawczych i neuronowych: 1-100 ms; czas dekoherencji procesów kwantowych w mikrotubulach 10-13 s (Tegmark, Science 2000).

Świadomość i kolaps funkcji falowej w wyniku pomiaru (Wigner, Stapp): 40 lat bezpłodnych rozważań.


... przez neurony ...

  • Poziom neuronów 0.1-100 mm

  • Gałęzie nauki: neurobiologia, biofizyka, biochemia ...

Oczekiwania: rozwój i śmierć neuronów, powstawanie potencjałów czynnościowych, przyczyny degeneracji, kompensacja, rodzaje neuronów, komunikacja ...

Modele fizyczne: bardzo niedoskonałe, ale szczegółowe symulacje komputerowe umożliwiają badania in silico.

Psychofizyka: do XX wieku ważna dziedzina, pracowali w niejIzaac Newton, Thomas Young, Herman von Helmholtz, Erwin Schrödinger (kolor); Ernst Mach (słuch, teoria pomiaru).

Zamiana bodźców fizycznych na pobudzenia neuronów: wszystkie wrażenia i stany umysłowe są ciągami impulsów!

F. Crick, Zdumiewająca hipoteza (1994; W-wa 1997).


... grupy neuronów ...

  • Kolumny kory 105 neuronów, 1 mm2, 80% połączeń wewnątrz.

  • Gałęzie nauki: neurofizjologia, biofizyka, teoria układów złożonych ...

Oczekiwania: komunikacja miedzy neuronami, stany dynamiczne, analiza sygnałów, skojarzenia ...

Modele fizyczne: bardzo niedoskonałe, uproszczone neurochipy pozwalają na pewne eksperymenty in silico.

Pojedyncze neurony nie mają znaczenia: kolumny lub większe struktury muszą działać synchronicznie by wpłynąć na działanie/umysł.

Opis teoretyczny: układ dynamiczny, synapsa = stopień swobody, rzędu 109- 1010 synaps w kolumnie. Powstają atraktory wszelkiego rodzaju.

Co zmienia się w wyniku uczenia?


Reguła Hebba - uczenie

„Kiedy akson komórki A jest dostatecznie blisko by pobudzić komórkę B

i wielokrotnie w sposób trwały bierze udział w jej pobudzaniu, procesy wzrostu lub zmian metabolicznych zachodzą w obu komórkach tak, że sprawność neuronu A jako jednej z komórek pobudzających B, wzrasta.”

D. O. Hebb, 1949

Na poziomie molekularnym:

LTP - Long Term PotentiationLTD - Long Term Depression

E. Kandel, Nobel 2000, za poznanie mechanizmów uczenia synaptycznego u ślimaków morskich.


Organizacja hierarchiczna

Funkcje, przepływ informacji i kooperacja elementów na różnym poziomie.

Neurony. Mikrokolumny ~ 110 neuronów.

Kolumny kory (ok. 1 mm2), 105 neuronów = 103 mikrokolumn.

Małe wyspecjalizowane struktury kory, wewnątrz zakrętów; całe mapy

pobudzenia dochodzące z zewnątrz (przez komórki piramidowe).


Sukcesy

Co można wyjaśnić za pomocą modeli neuronowych?

Własności pamięci: adresowalność kontekstowa, zdolność do rozpoznawania uszkodzonych wzorców;

czas nie zależy od liczby zapamiętanych wzorców;

odporność na zniszczenie neuronów - brak lokalizacji.

Pomyłki i skojarzenia fonologiczno - semantyczne.

Przepełnienie pamięci prowadzi do chaotycznego zachowania.

Różne rodzaje amnezji: wsteczną, następczą, całkowitą, trudności z uczeniem się.

Zła praca hipokampa => przypominanie zdarzeń z odległej przeszłości.

Halucynacje: fałszywe stany atraktorowe, poskładane z fragmentów.

Wiele syndromów neuropsychologicznych: agnozje (zanik zdolności rozpoznawania), afazje (zaburzenia mowy), syndromy kognitywno-afektywne ...

Psychiatria komputerowa - od 1995 roku.


Płyn neuronowy

Na ile prawdziwa jest metafora mózg-komputer?

Czy mózg liczy tak jak komputer czy jak zwijające się białko?Neuronowy płyn (Maass 2001): kolumny działają prosto!

Dlaczego kolumna jest tak złożona? Tysiące mikroobwodów, dziesiątki neurotransmiterów/modulatorów, typów neuronów i synaps.

Czy jej struktura jest genetycznie zaprogramowana? Jak kodowana jest informacja w sieci neuronów?

„Płyn neuronowy”: przypadkowo połączone neurony w kolumnie, nie ma stanów ustalonych, impulsy zaburzają mikroobwody kolumn, nie ma kodowania, wewnętrznych reprezentacji. Wystarczy zdolność do odróżniania zaburzonych stanów!

Taki system ma moc maszyny Turinga działającej w czasie rzeczywistym.


Gdzie ten umysł?

Centralny Paradoks Kognitywistyki: jak ze zliczania impulsów przez neurony powstaje struktura, symbole, znaczenie, sens, wrażenia, emocje ... czyli świat umysłu?

  • Problemy filozoficzne: problem psychofizyczny, problem jakości wrażeń, świadomości, semantyki i syntaktyki, wiele eksperymentów myślowych ...

  • Problemy techniczne:

  • Jak pogodzić spójność umysłu z rozproszonym przetwarzaniem (binding problem)?

  • Jakie są warunki powstawania wrażeń?

  • Psycho-logos, logika psyche, ma bardzo niewiele praw ogólnych.

  • Brak dobrego modelu łączącego poziom neuro i psyche.


Czego brakuje?

Poznanie wszystkich szczegółów na poziomie molekularnym lub pojedynczych neuronów nie wystarczy!

Roger Shepard, Toward a universal law of generalization for psychological science (Science, Sept. 1987)

“Nie potrzeba nam więcej danych, ale całkiem odmienne podejście do problemu.”

Umysł jest częścią tego, co robi mózg.

W jaki sposób analizować neurodynamikę tak, by odnieść ją do umysłu?

Platon: widzimy cienie prawdziwej rzeczywistości na ścianie jaskini.

Metaforycznie: umysł jest cieniem neurodynamiki.


Geometria umysłu

R. Shepard (1994): prawa psychologiczne należy formułować w odpowiednich przestrzeniach.

Makroskopowe własności są wynikiem oddziaływań na poziomie mikroskopowym.

Opis ruchu - niezmienniczy w odpowiednich przestrzeniach

Przestrzenie Euklidesowe - transformacja Galileusza.Pseudo-Euklidesowe (3+1) - transformacja Lorentza. Riemanna - transformacje w układzie przyspieszającym.

Zachowanie, decyzje - rezultat neurodynamiki.

Opis na poziomie neurodynamiki: zbyt trudny. Logika i symbole - zbyt uproszczona; opis geometryczny najlepszy?

Jakie przestrzenie należy użyć by znaleźć ogólne prawa zachowania?Przestrzenie psychologiczne (K. Lewin 1938): obszar, w którym można umieścić elementy naszego doświadczenia, zdarzenia mentalne.


Prawa uniwersalne?

„Siły, dynamika”: w P-przestrzeniach o minimalnej liczbie wymiarów.

Odległości: malejące z wzrastającym podobieństwem obiektów.

Uniwersalne prawo generalizacji bodźców zmysłowych:

w odpowiedniej przestrzeni zależność jest eksponencjalna.

D, odległość, obliczona procedurą MDS z postrzeganego podobieństwa;

G(D), prawdopodobieństwo reakcji na wyuczony bodziec (D=0).


Struktura P-przestrzeni.

P-przestrzenie: jakie wymiary? Jakie relacje do bodźców fizycznych?Informacje docierające z siatkówki do kory wzrokowej są szkicowe!

Niezmienniczość postrzeganego koloru K(x,l) = I(l)S(x,l).Postrzeganie stałego koloru wymaga 6 receptorów, a są 3.

Fizyka ruchu wyobrażanych obiektów: geometria kinematyczna. Trajektorie ruchu pozornego: linie geodezyjne obrotu i przesunięcia, a więc jest to ruch helikalny. Położenie sztywnegoobiektu:wyróżniony punkt + kąty, czyli rozmaitość 6-D, iloczyn półprosty grup E+=R3SO(3). Linie geodezyjne: rodzina1-par. podgrup, odpowiadających helikalnym trajektoriom geometrii kinematycznej. Częściowa symetriaobiektów upraszcza strukturę przestrzeni.

Eksperymenty psychofizyczne pozwalają na określenie struktury tej przestrzeni. Interpretacja kształtów obiektów wymaga większej liczby wymiarów. Rozpoznawanie: ruch po geodezyjnej w stronę prototypu kształtuobiektu.


Wrażenia wzrokowe

Teoria rozpoznawania obiektów, S. Edelman (1997)

Wystarczy podobieństwo drugiego rzędu,nie więcej niż 300 wymiarów.

Populacja kolumn kory działająca wspólnie (stacking).


Model statyczny

Przestrzeń i czas: arena zdarzeń fizycznych (od czasów Newtona).

P-przestrzenie: arena zdarzeń psychicznych, cień neurodynamiki.

Cel: integracja informacji behawioralnej i neurodynamiki w jednym modelu, pomost pomiędzy psychologią i neurofizjologią, prostszy niż sieci neuronowe, ale sub-symboliczny, ciągły.

Wersja statyczna: reakcje mózgu rzędu 1 sek, behawioralne (sensomotoryczne) lub kognitywne (oparte na pamięci).

Zastosowania: rozpoznawanie obiektów, powstawanie kategorii w niskowymiarowych P-przestrzeniach, modele umysłu.

  • Jak?

  • Uprościć neurodynamikę, znaleźć niezmienniki (atraktory), rozkłady gęstości prawdopodobieństwa (PDF), przedstawić je w P-przestrzeniach.

  • Użyć danych behawioralnych do modelowania PDF.


Jak budować model?

Od pomiarów aktywności neuronów do oceny siły bodźców.

Analiza statystyczna (Bayes’owska) zapisów z wielu elektrod (Földiak).

P(ri|s), i=1..N obliczone z zapisów wieloelektrodowych

Prawdopodobieństwo posterioryczne P(s|r) = P(stymulacja | reakcja)

Prawo Bayes’a:

Analiza populacyjna: obiekty reprezentowane jako populacja aktywności kolumn.

Reprezentacja słów - widoczna w obrazowaniu mózgu.


Uczenie się kategorii

Kategoryzacja w psychologii - wiele teorii.

Klasyczne eksperymenty: Shepardet. al (1961), Nosofsky et al. (1994)

Problemy o wzrastającym stopniu złożoności, podział na kategorie C1, C2,

3 binarne własności: kolor (czarny/biały), rozmiar (mały/duży), kształt (,).

Typ I : jedna własność określa kategorię.

Typ II: dwie własności, XOR, np. Kat A: (czarny,duży) lub (biały,mały), kształt dowolny.

Typ III-V: jedna własność + coraz więcej wyjątków.

Typ VI: brak reguły, wyliczanka

Trudności i szybkość uczenia się: Typ I < II < III ~ IV ~ V < VI


Przestrzeń cech

Dynamika kanoniczna

Co dzieje się w mózgu w czasie uczenia się definicji kategorii na przykładach?

Złożona neurodynamika <=> najprostsza dynamika (kanoniczna).

Dla wszystkich reguł logicznych można napisać odpowiednia równania.

Dla problemów typu II, czyli XOR:


Wbrew większości

Lista: choroby C lub R, symptomy PC, PR, I

Choroba C kojarzy się z symptomami (PC, I), choroba R z (PR, I); C występuje 3 razy częściej niż R. (PC, I) => C, PC => C, I => C.

Przewidywania wbrew większości (Medin, Edelson 1988).

Chociaż PC + I + PR => C (60%)to PC + PR => R (60%)

Baseny atraktorów neurodynamiki?

PDF w przestrzeni {C, R, I, PC, PR}.

Interpretacja psychologiczna (Kruschke 1996):

PR ma znaczenie ponieważ jest to symptom wyróżniający, chociaż PC jest częstszy.

Aktywacja PR + PC częściej prowadzi do odpowiedzi R ponieważ gradient w kierunku R jest większy.


Przestrzenie cech: 10-1000 parametrów (bodźce i zachowania);

obiekty (PDF) i przejścia pomiędzy nimi.

Mapy umysłu.

Model dynamiczny

Model statyczny - przydatny do interpretacji szybkich reakcji.

Lokalne maksima PDF: aktywacje pamięci.

Neurodynamika (poziom mikro): 1010- 1014 parametrów (synapsy);

atraktory i przejścia pomiędzy nimi.


Stan umysłu: początkowo rozpoznawanie obiektu O1, stan ma pewien pęd i bezwładność (masę efektywną). Bodziec zewnętrzny skierowuje go do O2.

Bodziec maskujący O3 bliski O2 blokuje aktywację O2; wrażenia związane z pierwszym bodźcem nie powstają. Torowanie obniża masę efektywną.

Maskowanie

Maskowanie: jeśli po ekspozycji pierwszego bodźca następuje szybko drugi, to wrażenia związane z tym pierwszym nie powstają.


Model umysłu

  • Model hierarchiczny:

  • wykrywanie cech - mapy topograficzne, kora sensoryczna

  • rozpoznawanie obiektów - pamięć długotrwała

  • pamięć robocza - bieżąca kontrola, przeżywana teraźniejszość.


Fizyka umysłu

Język pozwalający na opis zdarzeń mentalnych redukowalny do zdarzeń neurofizjologicznych.

Dynamika „stanu umysłu”, uproszczona dynamika opisująca ruch w przestrzeni cech. Obiekty - potencjały, spowalniające dynamikę.

Stan umysłu: pęd, masa efektywna.

Uproszczona dynamika powinna odtwarzać prawd. przejść pomiędzy stanami neurodynamiki mózgu, stanami behawioralnymi.

Rozmyta dynamika symboliczna?

Pierwotne obiekty umysłu: skonstruowane z danych sensorycznych i motorycznych.

Wtórne: kategorie abstrakcyjne.


Przestrzenie umysłu jako arena zdarzeń mentalnych, np. Mind as motion, ed. R.F. Port, T. van Gelder (MIT Press 1995)

Strumień myśli, zdanie jako trajektoria w przestrzeni umysłu, np: J. Elman, „Language as a dynamical system”.

Lingwistyka: problemy analizy semantycznej rozwiązać można za pomocą „przestrzeni konceptualnych” (concept spaces).

Psychologia emocji:

8 pierwotnych emocji, 68 mieszanych (T. Yanaru)

Analiza sygnałów EEG pozwala rozróżnić 4-8 emocji (T. Musha)

Emocje: zmienne potencjały w p-przestrzeniach.

Powiązania


Nowy spójny paradygmat dla kognitywistyki?

Model Platoński - redukowalny do neurodynamiki, interpretowalny na poziomie psyche.

Poszukiwanie niskowymiarowych reprezentacji zdarzeń mentalnych i uproszczonej dynamiki.

Sieć neuronowa realizująca model statyczny znajduje użyteczne zastosowania techniczne.

Podsumowanie

Otwarte pytania:

  • Matematyczny opis p-ni o zmiennej liczbie wymiarów.

  • Geometryczne unaocznienie nawet prostych eksperymentów wymaga wielowymiarowych przestrzeni.

  • Jeśli odległości  prawd. przejść to są niesymetryczne. Przestrzeń Finslera?

  • Wyzwanie: od neurodynamiki => przestrzeni cech dla kategoryzacji u małp.

  • Symulator modelu dynamicznego, redukcja dynamiki.

  • Na ile taki model może być przydatny?


Fizyka umysłu?


  • Login