Модель Дехена-Ченюкса ( DCM ), также известная как глобальное нейронное рабочее пространство или глобальная когнитивная модель рабочего пространства, является частью « глобальной модели рабочего пространства » Бернарда Баарса для сознания.
Это компьютерная модель из нейронных коррелятов сознания , запрограммированных в нейронной сети . Он пытается воспроизвести поведение роя [ разъяснение необходимости ] в мозге «s выше когнитивные функции , такие как сознание , принятие решений [1] и центральные исполнительные функции . Он был разработан когнитивными нейробиологами Станисласом Дехеном и Жан-Пьером Шенжё в 1986 году. [2] Он использовался для обеспечения прогностической основы для изученияслепота невнимания и решение теста Лондонского Тауэра . [3] [4]
История
Модель Дехена-Ченжукса изначально создавалась как нейронная сеть со спиновым стеклом, пытающаяся представить обучение, а затем предоставить ступеньку к искусственному обучению среди других целей. Позже он будет использоваться для прогнозирования наблюдаемого времени реакции в рамках парадигмы прайминга [5] и при слепоте невнимания.
Состав
Общая структура
Модель Дехена-Ченжукса - это мета-нейронная сеть (то есть сеть нейронных сетей), состоящая из очень большого количества нейронов с интеграцией и запуском, запрограммированных стохастическим или детерминированным образом. Нейроны организованы в сложные таламо-кортикальные колонны с дальнодействующими связями, и решающую роль [ необходимо пояснение ] играет взаимодействие между областями фон Экономо . Каждый таламо-кортикальный столбик состоит из пирамидных клеток и тормозных интернейронов, получающих возбуждающую нейромодуляцию на большом расстоянии, которая может представлять собой норадренергический вход.
Рой и мультиагентная система, состоящая из нейронных сетей.
Среди прочего, Коэн и Хадсон (2002) уже использовали « Мета-нейронные сети в качестве интеллектуальных агентов для диагностики » [6]. Подобно Коэну и Хадсону, Дехаин и Ченжакс создали свою модель как взаимодействие самих метанейронных сетей (таламокортикальных столбцов). запрограммированы в виде « иерархии нейронных сетей, которые вместе действуют как интеллектуальный агент », чтобы использовать их как систему, состоящую из большого количества взаимосвязанных интеллектуальных агентов для прогнозирования самоорганизованного поведения нейронных коррелятов. сознания. Также можно отметить, что Jain et al. (2002) уже четко идентифицировали нейроны с пиками как интеллектуальные агенты [7], поскольку нижняя граница вычислительной мощности сетей нейронов с пиками - это способность имитировать в реальном времени для логических входов любую машину Тьюринга . [8] ДХМЫ части состоит из очень большого числа взаимодействующих подсетей , которые сами являются интеллектуальными агентами, это формально система Многоагентной запрограммированы как Swarm или нейронными сети и подавно из пичковых нейронов.
Поведение
DCM демонстрирует несколько скрытых [ требуемых разъяснений ] эмерджентных форм поведения, таких как мультистабильность и бифуркация Хопфа между двумя очень разными режимами, которые могут представлять либо сон, либо возбуждение с различным поведением « все или ничего», которое Dehaene et al. использовать для определения проверяемой таксономии между различными состояниями сознания. [10] [ требуется пояснение ]
Научный прием
Самоорганизованная критичность
Модель Дехена-Шенжё внесла свой вклад в изучение нелинейности и самоорганизованной критичности, в частности, в качестве объяснительной модели возникающего поведения мозга, включая сознание. Изучая фазовую синхронизацию и крупномасштабную синхронизацию мозга, Kitzbichler et al. (2011a) подтвердили, что критичность - это свойство организации функциональной сети человеческого мозга на всех частотных интервалах физиологической полосы пропускания мозга. [11]
Кроме того, исследуя нейронную динамику когнитивных усилий после, среди прочего , модели Dehaene-Changeux, Kitzbichler et al. (2011b) продемонстрировали, как когнитивные усилия нарушают модульность разума, заставляя функциональные сети человеческого мозга временно принимать более эффективную, но менее экономичную конфигурацию. [12] Вернер (2007a) использовал глобальное нейронное рабочее пространство Дехена-Ченнюкса, чтобы защитить использование подходов статистической физики для исследования фазовых переходов, масштабирования и свойств универсальности так называемого «динамического ядра» мозга, имеющего отношение к макроскопическим исследованиям. электрическая активность в ЭЭГ и ЭМГ . [13] Кроме того, основываясь на модели Дехена-Ченже, Вернер (2007b) предположил, что применение двойных концепций масштабирования и универсальности теории неравновесных фазовых переходов может служить информативным подходом для выяснения природы лежащих в основе нейрональные механизмы, с акцентом на динамику рекурсивно реентерабельного потока активности во внутрикортикальных и кортико-подкорковых петлях нейронов. Фристон (2000) также утверждал, что « нелинейная природа асинхронной связи обеспечивает богатые контекстно-зависимые взаимодействия, которые характеризуют реальную динамику мозга, предполагая, что она играет роль в функциональной интеграции, которая может быть столь же важной, как и синхронные взаимодействия ». [14]
Состояния сознания и феноменология
Это способствовало изучению фазового перехода в головном мозге под седативным действием, и особенно ГАМК-ергической седации, например, вызванной пропофолом (Murphy et al. 2011, Stamatakis et al. 2010). [15] [16] Модель Дехена-Шенге была противопоставлена и процитирована в исследовании коллективного сознания и его патологий (Wallace et al. 2007). [17] Boly et al. (2007) использовали модель для обратного соматотопического исследования, продемонстрировав корреляцию между исходной активностью мозга и соматосенсорным восприятием у людей. [18] Boly et al. (2008) также использовали DCM в исследовании базового состояния сознания сети человеческого мозга по умолчанию . [19]
Публикации
- Наккаш, Л. Когнитивное старение рассматривается с точки зрения когнитивной нейронауки сознания. Psychologie & NeuroPsychiatrie du vieillissement. Volume 5, Number 1, 17–21, Mars 2007
- Риалл В. и Стип Э. Когнитивное моделирование в психиатрии: от символических моделей к параллельным и распределенным моделям J Psychiatry Neurosci. 1994 May; 19 (3): 178–192.
- Рави Пракаш, Ом Пракаш, Шаши Пракаш, Приядарши Абхишек и Сачин Гандотра Глобальная модель рабочего пространства сознания и ее электромагнитные корреляты Энн Индиан Акад Нейрол. Июль – сентябрь 2008 г .; 11 (3): 146–153. DOI : 10,4103 / 0972-2327.42933
- Зигмонд, Майкл Дж. (1999) Фундаментальная нейробиология ' , Academic Press, стр. 1551
- Бернард Дж. Баарс, Николь М. Гейдж Познание, мозг и сознание: введение в когнитивную нейробиологию Academic Press, 2010 стр. 287
- Карлос Эрнандес, Рикардо Санс, Хайме Гомес-Рамирес, Лесли С. Смит, Амир Хуссейн, Антонио Челла, Игорь Александер От мозга к системам: том 718 « Достижения в экспериментальной медицине и биологии, основанные на мозге», Серия Springer, 2011, стр. 230
- Стивен Лаурис и др. Границы сознания: нейробиология и невропатология Том 150 журнала Progress in Brain Research Elsevier, 2006, стр. 45
- Майкл С. Газзанига Когнитивные нейронауки MIT Press, 2004, стр.1146
- Станислас Дехаене Когнитивная нейробиология сознания MIT Press 2001 стр.13
- Тим Бэйн, Аксель Клиреманс, Патрик Уилкен Оксфордский спутник сознания Oxford University Press, 2009 г. с.332
- Ханс Лильенстрём, Питер Орхем Переходы сознания: филогенетические, онтогенетические и физиологические аспекты Elsevier 2008 стр. 126
Смотрите также
- Искусственное сознание
- Комплексная система
- Неврология
Рекомендации
- ^ Dehaene S, Changeux JP. Зависимое от вознаграждения обучение в нейронных сетях для планирования и принятия решений. Prog Brain Res. 2000; 126: 217-29.
- ^ Dehaene S, Changeux JP. Экспериментальные и теоретические подходы к сознательной обработке. Нейрон. 2011 28 апреля; 70 (2): 200-27.
- ^ Changeux JP, Dehaene S. Иерархическое нейронное моделирование когнитивных функций: от синаптической передачи до Лондонского Тауэра. Comptes Rendus de l'Académie des Sciences, Série III. 1998, февраль – март, 321 (2–3): 241-7.
- ^ Dehaene S, Changeux JP, Nadal JP. Нейронные сети, которые изучают временные последовательности путем выбора. Proc Natl Acad Sci US A. 1987 May; 84 (9): 2727-31.
- ^ Epub 2010 Jan 25. Ван ден Бусше E, G Hughes, Humbeeck Н.В., Reynvoet B отношение между сознанием и вниманием: эмпирическое исследование с использованием парадигмы заливную. Сознательное познание. 2010 Март; 19 (1): 86–97 ..
- ^ Коэн, Мэн; Hudson, DL; Мета-нейронные сети как интеллектуальные агенты для диагностики нейронных сетей, 2002. IJCNN '02. Материалы Международной совместной конференции 2002 г., 233–238 гг.
- ^ LC Jain, Zhengxin Chen, Nikhil Ichalkaranje Интеллектуальные агенты и их приложения Том 98 de Исследования в области нечеткости и мягких вычислений
- ^ Маас, В. Нижняя граница вычислительной мощности сетей spking нейронов [1]
- ^ Dehaene S, Changeux JP (2005) Постоянные спонтанные действия контролируют доступ к сознанию: нейронная модель невнимательной слепоты. PLoS Biol 3 (5): e141. doi : 10.1371 / journal.pbio.0030141 изображение с открытым исходным кодом
- ^ Dehaene S, Changeux JP, Naccache L, Sackur J, Sergent C. Сознательная, предсознательная и подсознательная обработка: проверяемая таксономия. Trends Cogn Sci. 2006 Май; 10 (5): 204-11. Epub 2006 17 апреля.
- ^ Китцбихлер М.Г., Смит М.Л., Кристенсен С.Р., Баллмор Э. Критичность широкополосной связи для синхронизации сети человеческого мозга. PLoS Comput. Биол. 2009 Март; 5 (3): e1000314. Epub 2009 20 марта.
- ^ Kitzbichler М., Хенсон Р., Смит Л., Nathan PJ, Баллмор ET. Когнитивные усилия управляют конфигурацией рабочего пространства функциональных сетей человеческого мозга. J Neurosci. 2011, 1 июня; 31 (22): 8259-70.
- ^ Вернер Г. Динамика мозга на разных уровнях организации. J Physiol Paris. Июль – ноябрь 2007 г., 101 (4–6): 273–9. Epub 2008 8 января.
- ^ Friston, KJ (2000). «Лабильный мозг. I. Нейронные переходные процессы и нелинейная связь» . Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci . 355 (1394): 215–36. DOI : 10.1098 / rstb.2000.0560 . PMC 1692735 . PMID 10724457 .
- ^ Murphy M, Bruno MA, Riedner BA, Boveroux P, Noirhomme Q, Landsness EC, Brichant JF, Phillips C, Massimini M, Laureys S, Tononi G, Boly M. Анестезия и сон пропофола : исследование ЭЭГ высокой плотности. Спать. 1 марта 2011 г .; 34 (3): 283-91A.
- ^ Стаматакис Е.А., Адапа Р.М., Абсалом А.Р., Менон, Д.К. Изменения нервной связи в состоянии покоя во время седации пропофолом. PLoS One. 2 декабря 2010 г .; 5 (12): e14224.
- ^ Уоллес RM, Fullilove MT, Fullilove RE, Wallace DN. Коллективное сознание и его патологии: понимание провала контроля и лечения СПИДа в Соединенных Штатах. Модель Theor Biol Med. 2007 26 февраля; 4:10.
- ^ Boly M, Balteau E, Schnakers C, Degueldre C, Moonen G, Luxen A, Phillips C, Peigneux P, Maquet P, Laureys S. Базовые колебания активности мозга предсказывают соматосенсорное восприятие у людей. Proc Natl Acad Sci US A. 17 июля 2007; 104 (29): 12187-92. Epub 2007 6 июля.
- ^ Boly М, Филлипс С, Tshibanda л, Vanhaudenhuyse А, Schabus М, Данг-Vu ТТ, Мунен G, Hustinx Р, Р Макует, Laureys С. активность мозга искробезопасности в измененных состояниях сознания: как сознательным является режимом по умолчанию мозга функция? Ann NY Acad Sci. 2008; 1129: 119-29. Рассмотрение.
Внешние ссылки
- Дехаэн, Станислав; Церебральные основы восприятия чисел в теменной доле , 7 марта 2002 г. Серия лекций Пинкеля, Институт исследований в области когнитивных наук, Университет Пенсильвании. Аудио и стенограмма.
- «Избранные публикации Станислава Дехане» . Отделение когнитивной нейровизуализации INSERM-CEA .