předpoklad platnosti nelineární dynamiky ve složitějších sítích, není k dispozici odpovídající matematika

Podobné dokumenty
Nelineární neurodynamika a její perspektivy. Nereduktivní fyzikalismus a sémiotika v díle W. Freemana

Nelineární systémy a teorie chaosu

Obecná psychologie. Kurz pro zájemce o psychologii 16/3/2013

Obsah. Summary Úvod... 12

Kurz psychologie a sociologie na FSV

Buněčné automaty a mřížkové buněčné automaty pro plyny. Larysa Ocheretna

Dynamické systémy 4. Deterministický chaos. Ing. Jaroslav Jíra, CSc.

Fraktály a chaos. Za otce fraktální geometrie je dnes považován Benoit Mandelbrot. Při zkoumání chyb při

Duševní stabilita z pohledu obecné psychologie

Elektrofyziologické metody a studium chování a paměti

Bioelektromagnetismus. Zdeněk Tošner

PB002 Základy informačních technologií

Biologicky inspirované výpočty. Schématické rozdělení problematiky a výuky

Neuronové sítě. Vlasta Radová Západočeská univerzita v Plzni katedra kybernetiky

PSYCHICKÉ PROCESY A STAVY OSOBNOSTI

Svobodná vůle jako filosoficko-vědecký problém

Psychologie Spánek a snění

JAY WRIGHT FORRESTER. Tomáš Mrázek

P22 Teoretický výzkum komplexních jevů

Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P1

Fraktální geometrie. Topologická a fraktální dimenze. Vypracovali: Jiří Thoma Jiří Pelc Jitka Stokučová

Úvod do optimalizace, metody hladké optimalizace

Kognitivní informatika očima studentů

Jana Dannhoferová Ústav informatiky, PEF MZLU

EVA VOLNÁ MARTIN KOTYRBA MICHAL JANOŠEK VÁCLAV KOCIAN

Obecná psychologie: základní pojmy

Kybernetika. vznikl koncepční rámec kybernetiky

Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P10. Aplikace UNS v biomedicíně

Spánek. Neurobiologie chování a paměti. Eduard Kelemen. Národní ústav duševního zdraví, Klecany

FYZIKÁLNÍ CHAOS A FRAKTÁLY

Gerstnerova laboratoř katedra kybernetiky fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze

1. Vlastnosti diskretních a číslicových metod zpracování signálů... 15

Principy počítačů I Netradiční stroje

OBSAH. 1. ÚVOD il 3. MOZEK JAKO ORGÁNOVÝ ZÁKLAD PSYCHIKY POZORNOST 43

Vyhněte se katastrofám pomocí výpočetní matematiky

Fil i os l of os i of e i mys m l ys i l PSY 481

Vlastnosti neuronových sítí. Zdeněk Šteffek 2. ročník 2. LF UK v Praze

Lorenzův atraktor. MM semestrální práce. Jméno a příjmení: Pavel Martínek Osobní číslo: A08N0203P. Datum odevzdání: 12.2.

Memristor. Úvod. Základní struktura mertistorů

Neuronální kódování a přenos informace

Václav Syrový: Hudební akustika, Praha 2003, s. 7

SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY

ZPRACOVÁNÍ A ANALÝZA BIOSIGNÁLŮ V. Institut biostatistiky a analýz

Elektroencefalografie

ZDRAVÝ SPÁNEK Ing. Vladimír Jelínek

Studium tranzistorového zesilovače

1. Vymezení normality a abnormality 13

Výpočetně-reprezentační chápání mysli v kognitivní vědě

Hardware - komponenty počítačů Von Neumannova koncepce počítače. Von Neumannova koncepce počítače

Jiří Drahoš Ústav chemických procesů AV ČR

Úvod do chaotické dynamiky

Josef Pojar Transitivita znamená, že aplikace transformace na libovolný daný interval I 1 ho roztahuje

Pojetí managementu. MANAGEMENT - Pojetí managementu

Microfluidic systems, advantages and applications Monika Kremplová, Mgr.

Inteligentní systémy a neuronové sítě

Fraktály. Kristina Bártová. Univerzita Karlova v Praze 9.prosince

Architektura počítačů

Měření EEG, spánek, hodnocení EEG záznamů a následná vizualizace

BMW FUTURE MOBILITY DEVELOPMENT CENTER (FMDC) Mikroregion Sokolov východ, Katharina Will, Petr Pospisil

HISTORIE. Principy počítačů I. Literatura. Počátky historie počítačů. Počátky historie počítačů. Dnešní chápání počítače

Elektrofyziologické metody a studium chování a paměti

Současné metody modelování mozku

představy o vzniku nemoci ovlivněny vědeckým a kulturním myšlením doby (př. posedlost ďáblem, trest za hřích ) 19.stol vědecké objevy (př. L.

Projektově orientované studium. Metodika PBL

Stavba mozku. Pracovní list. VY_32_INOVACE_Bi3r0112. Olga Gardašová

Redukcionismus a atomismus

Úvod do chaotické dynamiky

Asociativní sítě (paměti) Asociace známého vstupního vzoru s daným výstupním vzorem. Typická funkce 1 / 44

OSA. maximalizace minimalizace 1/22

Přednášky o výpočetní technice. Hardware teoreticky. Adam Dominec 2010

Specializace Kognitivní informatika

Neuronové sítě v DPZ

5. Umělé neuronové sítě. Neuronové sítě

KONTROLNÍ A ŘÍDÍCÍ SOUSTAVY. kontrolu a řízení organismu zajišťují 2 soustavy: o nervová soustava o hormonální soustava

Ukázka knihy z internetového knihkupectví Obsah 1

DIDAKTIKA FYZIKY DIDAKTICKÉ PRINCIPY (ZÁSADY) Prof. RNDr. Emanuel Svoboda, CSc.

Simulace pohybu chodců pomocí celulárních modelů

8. PŘEDNÁŠKA 20. dubna 2017

APLIKACE TEORIE CHAOSU NA ELLIOTTOVY VLNY

Aplikace multifraktální geometrie na finančních trzích

Laboratorní úloha č. 8: Elektroencefalogram

Direct Digital Synthesis (DDS)

NESTABILITY VYBRANÝCH SYSTÉMŮ. Úvod. Vzpěr prutu. Petr Frantík 1

Typy předmětů a pravidla jejich zařazování do studijního plánu

ROLE ICT VE SPOLEČNOSTI

Spánek, anestézie, paměťové stopy.

Moravské gymnázium Brno s.r.o. Kateřina Proroková. Ročník 1. Datum tvorby Anotace

Západočeská univerzita v Plzni. Fakulta filozofická. Bakalářská práce. Vědomí a sny. Romana Zdražilová

Sběrnicová struktura PC Procesory PC funkce, vlastnosti Interní počítačové paměti PC

08 - Optika a Akustika

Seznam akreditovaných oborů pro habilitační a jmenovací řízení

(17.1) (17.5) 17. CHAOTICKÁ DYNAMIKA. Atraktorové systémy Podivný atraktor Diskrétní systémy

Systémové myšlení. Po staletí vědci věřili, že nejlepší cesta, jak poznat vše čemu nerozumíme, je rozebrat to na části a ty pak izolovaně prozkoumat

VY_32_INOVACE_D 12 11

Doc. MUDr. Aleš Bartoš, PhD. AD Centrum, Národní ústav duševního zdraví &Neurologická klinika, UK 3. LF a FNKV, Praha

Psychologie Pozornost

brmiversity: Um lá inteligence a teoretická informatika

SOCIÁLNÍ PEDAGOGIKA A PORADENSTVÍ: OKRUHY OTÁZEK Státní závěrečná zkouška bakalářská

Deterministický chaos: Princip a aplikace. Michal Hladík

Komplexita a turbulence

Transkript:

Nelineární neurodynamika

Předpoklady aplikace v neurovědách biologická neuronová síť splňuje všechny podmínky pro samoorganizaci: mozek je otevřený systém tvořený dostatečným množstvím vzájemně zpětnovazebně propojených neuronů extrémně citlivých na fluktuace hodnoty signálu, který vykazuje intencionální chování v situacích, kdy je mozková aktivita výrazně nerovnovážná předpoklad kontinuálnosti kognitivních aparátů živočichů (evoluční perspektiva), nelineárně dynamické jevy zkoumány především v mozcích živočichů limitace složitostí neuronové sítě, nelineárně dynamické jevy prokázány v jednoduchých strukturách lidských mozků (s nízkou úrovní konektivity) předpoklad platnosti nelineární dynamiky ve složitějších sítích, není k dispozici odpovídající matematika

Přehled vývoje 1929 Rafael Lorente de Nó předpoklad neuronové zpětné vazby 1936 Alan M. Turing On Computable Numbers with an Application to the Entscheidungsproblem 1949 Donald Hebb, Warren McCulloch Organization of Behavior neuronové sítě, pravidla 1958 John von Neumann digitální počítač 1963 Edward Lorenz první reflexe projevů nelineární dynamiky meteorologie 1968 Ilya Prigogine disipativní struktury 1975 Benoit Mandelbrot Fraktální geometrie přírody 1982 John Hopfield neuronové sítě 1985 Glass, Rapp kardiologie, buněčný metabolismus 1985 Rapp, Babloyantz aktivita neuronů, EEG analýza 1987 Skarda, Freeman How Brains Make Chaos in Order to Make Sense of the World 1988 Huberman, Gregson psychofyziologie, pohyby oka 1990 založena Freemanova neurofyziologická laboratoř při Univerzitě v Berkeley 90. léta vrchol freemanovské neurodynamiky syntetické období vznik stěžejních prací How Brains Make up their Minds, Neurodynamics 20./21. stol. přesun těžiště neurodynamiky do Japonska Tsuda, Chang, Shimoide, aj.

Neurodynamika v akci (I) fraktální komprimace instrukcí pro výstavbu biologických struktur neuronová síť, typy propojení neuronů i v nejjednodušším typu chaotický oscilátor popis chování chaotického oscilátoru podává logistická rovnice (Hodgkinova) x n+1 =rx n (1-x n ) hodnota parametru r závisí na vahách propojení neuronů

Logistická rovnice chaotického oscilátoru x n = rx (1 x ) + 1 n n x n je frekvence pálení na vstupu, x n+1 je frekvence pálení na výstupu, r je řídící parametr váhy propojení

Neurodynamika v akci (II) pro různé hodnoty r vznikají různé vzorce aktivity neuronových sítí, jimž odpovídají příslušné atraktory typické je střídání periodické (různé formy limitního cyklu) a aperiodické (podivný atraktor) deterministicky chaotické aktivity prokázáno v EEG (plži, krysy, králíci, lidé) testováno v jednoduchých strukturách mozku (čichový, zrakový, sluchový systém aj.)

Aktivita sítě neuronů v čichovém systému mozku krysy Aktivita sítě neuronů v čichovém systému mozku krysy fáze epileptického záchvatu

Aktivita sítě neuronů v čichovém systému mozku krysy fáze klidu

Neurodynamika v akci (III) Např.: pohyby očí, spánek (a sny) 1. bdění: otevřené oči aperiodická aktivita zavřené oči periodická aktivita 2. spánek nrem periodická aktivita REM aperiodická aktivita

Čtyři typy stavů identifikovaných při EEG analýze v čichovém systému mozku krysy a při EEG analýze mozku při přechodu ze spánku do bdělého stavu. Nápadné střídání periodické a aperiodické aktivity. Zdola: (1) hluboká anestézie bodový atraktor, (2) probouzení aperiodická aktivita, (3) vdechování limitní cyklus a motivace podivný atraktor, (4) záchvat (epileptický) limitní cyklus.

Znázornění stavů čichového systému mozku krysy a při EEG analýze mozku při přechodu ze spánku do bdělého stavu v bifurkačním diagramu. Nápadné střídání periodické a aperiodické aktivity.

Neurodynamika v akci (IV) Např.: patologické projevy mozkové aktivity souvisejí s regulací parametru r pokud je znemožňována přiměřená inhibice propojení neuronů, nastává fáze periodické aktivity (limitní cyklus) typická pro epilepsii pokud je znemožněna přiměřená aktivace propojení neuronů, nastává fáze stochasticky chaotické aktivity (bodový atraktor), typická pro např. Parkinsonovu chorobu

Neurodynamika v akci (V) přechod z aperiodické do periodické aktivity je pro neuronovou síť klíčový hranice komplexity periodická aktivita odpovídá odpočívání neuronů, zatímco aperiodická aktivita je spojena s intenzivním ukládáním informací při intencionálním chování a jednání.

Neurodynamika v akci (VI) Role chaotické aktivity v neuronových sítích podle Chrise Kinga Fractal and Chaotic Dynamics in Nervous Systems (1991): CAM (chaotic access memory) rychlý přístup k paměti a vytváření paměťových stop reprezentace symbolů prostřednictvím atraktorů vytváření samoorganizovaných stabilních struktur komprese dat uložených do neuronové sítě nepredikovatelnost jako báze pro vysvětlení vědomí a nepredikovatelnost jako báze pro vysvětlení vědomí a svobodné vůle

Walter J. Freeman (I) (*1927) americký neurolog, matematik a filosof vystudoval elektrotechniku, matematiku a fyziku (MIT), filosofii (Chicago), medicínu (Yale), interní medicínu u Johna Hopkinse a neuropsychiatrii na UCLA v současné době je profesorem neurověd na Univerzitě v Berkeley, kde řídí neurofyziologickou laboratoř (spolupracovníky Kozma a Lenhart), zabývá se analýzou EEG senzorických systémů mozku a konstrukcí artificiálních smyslových orgánů (KV)

Walter J. Freeman (II) Mass action in the nervous system (1975) Societies of brains (1995) How brains make up their minds (1999) Reclaiming cognition (2000) Neurodynamics(2000) http://sulcus.berkeley.edu/

Proč Freeman? nelineární neurodynamika je rozpracovávána i u jiných autorů (Edelman a Tononi), ale Freeman provádí její filosofickou reflexi zkoumá důsledky nelineární neurodynamiky pro chápání klíčových filosofických pojmů (kauzalita, intencionalita, ad.) své filosofické úvahy odvozuje především z tvarové psychologie, existencialismu a pragmatismu (W.James) všímá si vývoje pojmu mentální reprezentace a provádí rozbor všech zásadních metafor (především z oblasti přírodních věd), které byly použity pro popis mysli

Proč Freeman? domýšlí filosofické koncepty druhé poloviny 20. století (Putnam, Davidson lze jej považovat za pokračovatele postanalytické filosofie v linii Wittgenstein II. Davidson Freeman některé teoretické předpoklady Davidsonova pojetí subjektivity nahrazuje empirickou evidencí, přepracovává Davidsonovy koncepce filosofie mysli nabízí alternativní řešení mind body problému (ani funkcionalismy, ani dualismy, ale aktivní role vědomí) zvědečtění nereduktivního fyzikalismu (např. anomální monismus) vytváří koncepci neurosémiotiky