{"id":8380436,"date":"2016-02-10T22:06:40","date_gmt":"2016-02-10T21:06:40","guid":{"rendered":"https:\/\/criticalbiomass.blog.hu\/2016\/02\/10\/mi_van_az_agyunkban"},"modified":"2016-02-10T22:06:40","modified_gmt":"2016-02-10T21:06:40","slug":"mi_van_az_agyunkban","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/criticalbiomass.hu\/?p=8380436","title":{"rendered":"Mi van az agyunkban?"},"content":{"rendered":"

\"faceneuron.gif\"Mi van az agyunkban, legfontosabb szerv\u00fcnkben, ami nagy val\u00f3sz\u00edn\u0171s\u00e9ggel a vil\u00e1gegyetem legkomplexebb objektuma is egyben? Term\u00e9szetesen neuronok. De kiel\u00e9g\u00edt\u0151 ez a v\u00e1lasz? Ha azt k\u00e9rdezn\u00e9nk, hogy mi van egy k\u00f6nyvben, \u00e9s azt a v\u00e1laszt kapn\u00e1nk, hogy bet\u0171k, akkor nem lenn\u00e9nk vele t\u00fals\u00e1gosan megel\u00e9gedve. A k\u00e9rd\u00e9s az, hogy a neuronok aktivit\u00e1s-mint\u00e1zatukkal mit reprezent\u00e1lnak, azaz mi a jelent\u00e9s\u00fck a vil\u00e1g dolgaihoz viszony\u00edtva. A szavak vagy mondatok egy k\u00ednai k\u00f6nyvben szint\u00fagy csak formai elemek, \u00f6nmagukban nem hordoznak semmif\u00e9le inform\u00e1ci\u00f3t sz\u00e1munkra, csak akkor, ha egy sz\u00f3t\u00e1rat is mell\u00e9kel\u00fcnk a k\u00ednai \u00edr\u00e1shoz.<\/p>\n

Egy k\u00f6nyvt\u0151l persze sok vonatkoz\u00e1sban elt\u00e9r az agyunk. Egyr\u00e9szt nem statikus, hanem tanul\u00e1s \u00e1ltal folyamatosan v\u00e1ltozik. Rengeteg inform\u00e1ci\u00f3 megy bele, k\u00e9rd\u00e9s hogy mit tart meg bel\u0151le \u00e9s milyen strukt\u00far\u00e1ba rendezve. M\u00e1sr\u00e9szt a k\u00f6nyvt\u0151l elt\u00e9r\u0151en nem csak t\u00e1rolja az inform\u00e1ci\u00f3t, hanem saj\u00e1t mag\u00e1t olvassa \u00e9s \u00e9rtelmezi is, majd az inform\u00e1ci\u00f3t felhaszn\u00e1lva tudatosan \u00e9s tudattalanul is k\u00f6vetkeztet\u00e9seket tesz \u00e9s d\u00f6nt\u00e9seket hoz. R\u00e1ad\u00e1sul mindezt egyazon biol\u00f3giai rendszer. B\u00e1r vannak specializ\u00e1l\u00f3dott ter\u00fcletek az agyban \u00e9s az idegsejtek is meglehet\u0151sen sokf\u00e9l\u00e9k, a t\u00e1rol\u00e1st \u00e9s feldolgoz\u00e1st az agy ugyanazon a strukt\u00far\u00e1n val\u00f3s\u00edtja meg p\u00e1rhuzamosan, ami igaz\u00e1n leny\u0171g\u00f6z\u0151.<\/p>\n

<\/p>\n

L\u00e1tjuk teh\u00e1t, hogy az agy sok k\u00fcl\u00f6nb\u00f6z\u0151 funkci\u00f3t megval\u00f3s\u00edt, m\u00e9g akkor is, ha nem specializ\u00e1ljuk, csak inform\u00e1ci\u00f3elm\u00e9leti szempontb\u00f3l tekintj\u00fck. Az agy az aktu\u00e1lisan \u00e9rz\u00e9kelt \u00e9s kor\u00e1bban elt\u00e1rolt inform\u00e1ci\u00f3kat p\u00e9ld\u00e1ul matematikai szempontb\u00f3l k\u00f6zel optim\u00e1lisan tudja \u00f6sszekombin\u00e1lni. Hogy ez pontosan mit jelent \u00e9s milyen neur\u00e1lis \u00e9s kognit\u00edv pszichol\u00f3giai k\u00eds\u00e9rletek t\u00e1masztj\u00e1k al\u00e1, az egy k\u00e9s\u0151bbi cikk t\u00e9m\u00e1ja lesz. Most els\u0151dlegesen azt vizsg\u00e1ljuk meg, hogy egy\u00e1ltal\u00e1n milyen jelleg\u0171 inform\u00e1ci\u00f3 az, amit az idegrendszer t\u00e1rol, egyel\u0151re att\u00f3l f\u00fcggetlen\u00fcl, hogy hogyan teszi ezt neur\u00e1lisan.<\/p>\n

Ahhoz, hogy megtudjuk a neuronok milyen inform\u00e1ci\u00f3t t\u00e1rolnak, a klasszikus vizsg\u00e1lati m\u00f3dszer az, hogy k\u00fcl\u00f6nf\u00e9le stimulusokkal ingerelve az idegrendszert vizsg\u00e1ljuk a kiszemelt neuronok aktivit\u00e1s\u00e1t, p\u00e9ld\u00e1ul a vizu\u00e1lis k\u00e9reg neuronjait vizu\u00e1lis ingerek eset\u00e9n. Ismeretes, hogy a neuronok t\u00fczel\u00e9si mint\u00e1zata rendk\u00edv\u00fcl v\u00e1ltoz\u00e9kony. Ha ugyanazt a stimulust mutatjuk t\u00f6bbsz\u00f6r, a stimulusra reag\u00e1l\u00f3 neuronok aktivit\u00e1sa m\u00e1s \u00e9s m\u00e1s lesz, de akkor is jelent\u0151s az aktivit\u00e1s ingadoz\u00e1sa, ha a stimulus statikus \u00e9s folytonosan mutatjuk. Ezt a jelens\u00e9get sok\u00e1ig neur\u00e1lis zajnak interpret\u00e1ltak, amit a rendszer t\u00f6k\u00e9letlens\u00e9g\u00e9b\u0151l fakad\u00f3nak tekintettek.<\/p>\n

A zaj forr\u00e1sa lehet az egyes sejtek sztochasztikus jelleg\u0171 t\u00fczel\u00e9si dinamik\u00e1ja, vagy az, hogy a h\u00e1l\u00f3zati dinamika m\u0171k\u00f6d\u00e9se nyom\u00e1n mindig jelen van a rendszerben kontrol\u00e1latlan k\u00fcls\u0151 vagy bels\u0151 bemenet. Az anal\u00f3gi\u00e1ra visszat\u00e9rve ez olyan, mintha a k\u00f6nyvt\u00e1ros az inform\u00e1ci\u00f3 elt\u00e1rol\u00e1s\u00e1ra nem egy hagyom\u00e1nyosan nyomtatott lexikont v\u00e1lasztana, hanem egy elmos\u00f3dott \u00e9s folyamatosan vill\u00f3dz\u00f3 \u00edr\u00e1st, aminek egy mondata soha nem n\u00e9z ki ugyan\u00fagy. \u00c9ppen ez\u00e9rt a zaj zavar\u00f3 hat\u00e1s\u00e1t kik\u00fcsz\u00f6b\u00f6lend\u0151 a neuronok aktivit\u00e1s\u00e1nak jellemz\u00e9s\u00e9re az irodalomban bevezett\u00e9k az \u00e1tlagos t\u00fczel\u00e9si r\u00e1ta fogalm\u00e1t, \u00e9s az idegtudom\u00e1nyban sokan \u00e9s sok\u00e1ig \u00fagy tekintett\u00e9k, hogy a neuronok t\u00fczel\u00e9si r\u00e1t\u00e1ja hordozza a k\u00f3dolt inform\u00e1ci\u00f3t, legyen az egy illat, egy hang vagy egy objektum felismer\u00e9se a l\u00e1t\u00f3mez\u0151ben.<\/p>\n

Ez r\u00e9szben \u00edgy is van, ami a fenti m\u00f3dszerrel k\u00eds\u00e9rletileg ellen\u0151rizhet\u0151 volt, azonban ez a s\u00e9ma nem z\u00e1rja ki, hogy legyen m\u00e9g m\u00e1s inform\u00e1ci\u00f3 is, amit esetleg m\u00e1sf\u00e9le m\u00f3don k\u00f3dol az idegrendszer. A mindennapi tapasztalataink alapj\u00e1n is k\u00f6nny\u0171 bel\u00e1tni, hogy enn\u00e9l t\u00f6bbre van sz\u00fcks\u00e9g. Nem elegend\u0151 a megfigyelhet\u0151 fontos v\u00e1ltoz\u00f3kat becs\u00fclt \u00e9rt\u00e9k\u00fckkel reprezent\u00e1lni, hanem az \u00e9rt\u00e9k bizonytalans\u00e1g\u00e1t, azaz a becsl\u00e9s megb\u00edzhat\u00f3s\u00e1g\u00e1t is reprezent\u00e1lni sz\u00fcks\u00e9ges. Ennek bel\u00e1t\u00e1s\u00e1ra tekints\u00fcnk az al\u00e1bbi szeml\u00e9letes p\u00e9ld\u00e1t az \u0151sember mindennapi \u00e9let\u00e9b\u0151l.<\/p>\n

A napi tev\u00e9kenys\u00e9g sor\u00e1n az \u0151sembernek gyakran kellett \u00e1rkot, patakot vagy sziklahasad\u00e9kot \u00e1tugrania. Ha elv\u00e9ti az ugr\u00e1st \u00e9s kibicsaklik vagy kit\u00f6rik a l\u00e1ba, az ak\u00e1r az \u00e9let\u00e9be is ker\u00fclhetett. Ez\u00e9rt nagyon fontos a gyors \u00e9s megb\u00edzhat\u00f3 d\u00f6nt\u00e9shez nem csak az \u00e1rok sz\u00e9less\u00e9g\u00e9nek, de a sz\u00e9less\u00e9g bizonytalans\u00e1g\u00e1nak, s\u0151t a saj\u00e1t k\u00e9pess\u00e9geknek \u00e9s az aktu\u00e1lis \u00e1llapot\u00e1nak a becsl\u00e9se is. Ha pedig ugr\u00e1s k\u00f6zben \u00fagy t\u0171nik, hogy m\u00e9gsem fog siker\u00fclni, akkor bizonytalan inform\u00e1ci\u00f3k nagyon gyors ki\u00e9rt\u00e9kel\u00e9s\u00e9t \u00e9s feldolgoz\u00e1s\u00e1t ig\u00e9nyl\u0151 motoros kontroll folyamatban pr\u00f3b\u00e1lja korrig\u00e1lni \u00e9s menteni a helyzetet az (\u0151s)ember.<\/p>\n

L\u00e1thatjuk teh\u00e1t, hogy a bizonytalans\u00e1g reprezent\u00e1l\u00e1sa, ak\u00e1rhogy is t\u00f6rt\u00e9nik, de valahogyan megval\u00f3sul az agyban, \u00e9s k\u00fcl\u00f6n\u00f6sen fontos az \u00f6sszes bizonytalans\u00e1g \u00f6sszehangolt kezel\u00e9se. Bizonytalans\u00e1g pedig t\u00f6bb okb\u00f3l is sz\u00e1rmazhat. Egyr\u00e9szt lehet a bizonytalans\u00e1g forr\u00e1sa a szenzoros zaj. P\u00e9ld\u00e1ul k\u00f6d\u00f6s id\u0151ben lecs\u00f6kken a kontraszt. Ilyen esetben aut\u00f3vezet\u00e9s k\u00f6zben k\u00fcl\u00f6n\u00f6sen fontos, hogy k\u00fcl\u00f6nb\u00f6z\u0151 \u00e9rz\u00e9kszerveink \u00e1ltal szolg\u00e1ltatott bizonytalan inform\u00e1ci\u00f3kat a lehet\u0151 legjobban \u00f6sszekombin\u00e1ljuk, \u00e9s tudat\u00e1ban legy\u00fcnk becsl\u00e9s\u00fcnk megb\u00edzhat\u00f3s\u00e1g\u00e1nak. M\u00e1sr\u00e9szt bizonytalans\u00e1gra adhat okot az ambivalencia is, a term\u00e9szetszer\u0171 t\u00f6bb\u00e9rtelm\u0171s\u00e9g, amire az egyik legh\u00e9tk\u00f6znapibb p\u00e9lda a l\u00e1t\u00e1sunk, aholis a h\u00e1romdimenzi\u00f3s t\u00e9r a retina k\u00e9tdimenzi\u00f3s fel\u00fclet\u00e9re k\u00e9pz\u0151dik le, amit elvileg v\u00e9gtelen sokf\u00e9lek\u00e9ppen \u00e9rtelmezhetn\u00e9nk. Agyunk azonban igazodik a k\u00f6rnyezet statisztik\u00e1j\u00e1hoz \u00e9s a kor\u00e1bbi tapasztalatok alapj\u00e1n re\u00e1lis legval\u00f3sz\u00edn\u0171bb interpret\u00e1ci\u00f3t r\u00e9szes\u00edti el\u0151nyben. Ez biztos\u00edtja a rendszer hat\u00e9kony m\u0171k\u00f6d\u00e9s\u00e9t tipikus szitu\u00e1ci\u00f3kban.<\/p>\n

\"figure1.png\"<\/p>\n

Az \u00e9remnek van azonban egy m\u00e1sik oldala is. A bizonytalans\u00e1g hat\u00e9kony kezel\u00e9se egy\u00fattal azt is eredm\u00e9nyezi, hogy az idegrendszert \u00e1t lehet verni. Ez a helyzet p\u00e9ld\u00e1ul az optikai ill\u00fazi\u00f3k<\/a> eset\u00e9ben, amikor nem szokv\u00e1nyos k\u00f6r\u00fclm\u00e9nyeket teremt\u00fcnk. Bajcsy-Zsilinszky homor\u00fa alakj\u00e1t p\u00e9ld\u00e1ul a De\u00e1k-t\u00e9ren dombor\u00fanak l\u00e1tjuk, mert ritk\u00e1n tal\u00e1lkozunk behorpadt k\u00e9p\u0171 emberekkel, ink\u00e1bb felt\u00e9telezz\u00fck ez\u00e9rt azt, hogy a megvil\u00e1g\u00edt\u00e1s furcsa m\u00f3don alulr\u00f3l j\u00f6n, m\u00e9gpedig an\u00e9lk\u00fcl, hogy ezt tudatos\u00edtan\u00e1nk.<\/p>\n

\"figure2.png\"<\/p>\n

A fenti p\u00e9ld\u00e1kb\u00f3l teh\u00e1t arra k\u00f6vetkeztethet\u00fcnk, hogy az agy nem csup\u00e1n lexikonk\u00e9nt t\u00e1rolja a biztos tud\u00e1st, hanem k\u00e9pes a bizonytalan inform\u00e1ci\u00f3k statisztikai jelleg\u0171 t\u00e1rol\u00e1s\u00e1ra is, vagyis l\u00e9nyeg\u00e9ben val\u00f3sz\u00edn\u0171s\u00e9g eloszl\u00e1sokat reprezent\u00e1l, s\u0151t statisztikus jelleg\u0171 vil\u00e1gmodellt \u00e9p\u00edt, \u00e9s az \u00faj inform\u00e1ci\u00f3kat ezen vil\u00e1gmodell szerinti strukt\u00far\u00e1ban t\u00e1rolja el. Egy\u00fattal pedig alkalmas arra is, hogy a fel\u00e9p\u00edtett statisztikai modell alapj\u00e1n tov\u00e1bbi kalkul\u00e1ci\u00f3kat v\u00e9gezzen. Egyel\u0151re term\u00e9szetesen nem besz\u00e9lt\u00fcnk egy sz\u00f3t se arr\u00f3l, hogy neur\u00e1lisan milyen folyamatok r\u00e9v\u00e9n tudja mindezt megval\u00f3s\u00edtani. Ez m\u00e1r csak az\u00e9rt is \u00e9rdekes, mert a mesters\u00e9ges tanul\u00f3 rendszerek hasonl\u00f3 probabilisztikus modelleket haszn\u00e1lnak, \u00e9s ezekben a modellekben az egzakt sz\u00e1m\u00edt\u00e1sok tipikusan bel\u00e1thatatlan id\u0151kig tartanak. Ez\u00e9rt is \u00e9rdekl\u0151dik a mesters\u00e9ges intelligencia \u00e9s a g\u00e9pi tanul\u00e1s is az agym\u0171k\u00f6d\u00e9s ir\u00e1nt, mert az agy l\u00e1that\u00f3lag sok feladatot nagyon j\u00f3l meg tud oldani limit\u00e1lt id\u0151 alatt.<\/p>\n

Akiben maradtak megv\u00e1laszolatlan k\u00e9rd\u00e9sek \u00e9s szeretne t\u00f6bbet megtudni az agym\u0171k\u00f6d\u00e9sr\u0151l az elm\u00e9leti idegtudom\u00e1ny szem\u00fcveg\u00e9n kereszt\u00fcl, annak aj\u00e1nlom, hogy v\u00e1rja t\u00fcrelemmel a cikksorozat k\u00f6vetkez\u0151 r\u00e9sz\u00e9t, vagy l\u00e1togassa a Statisztikai tanul\u00e1s az idegrendszerben<\/a> c\u00edm\u0171 magyar nyelv\u0171 kurzust, esetleg tekintse \u00e1t a kurzus honlapj\u00e1n<\/a> fent l\u00e9v\u0151 anyagokat. Ui.: Az ELTE \u00e9p\u00fclet\u00e9ben tartott kurzus t\u00f6bb egyetemen is meg van hirdetve, \u00e9s m\u00e9g felvehet\u0151 t\u00e1rgy, de b\u00e1rki sz\u00e1m\u00e1ra nyitottak az el\u0151ad\u00e1sok, a tematika megtekinthet\u0151 itt<\/a>.<\/p>\n

[G\u00e1sp\u00e1r Merse El\u0151d\u00a0posztja eredetileg<\/a> a duplapluszjo blogon<\/a> jelent meg, \u00e9s mi\u00a0a gyakornoki programunkra<\/a> \u00e9rkezett „p\u00e1lyamunkak\u00e9nt” k\u00f6z\u00f6lj\u00fck \u00fajra. Az els\u0151 k\u00e9p a Dartmouth Egyetem honlapj\u00e1r\u00f3l sz\u00e1rmazik<\/a>.<\/em><\/em>]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Mi van az agyunkban, legfontosabb szerv\u00fcnkben, ami nagy val\u00f3sz\u00edn\u0171s\u00e9ggel a vil\u00e1gegyetem legkomplexebb objektuma is egyben? Term\u00e9szetesen neuronok. De kiel\u00e9g\u00edt\u0151 ez a v\u00e1lasz? Ha azt k\u00e9rdezn\u00e9nk, hogy mi van egy k\u00f6nyvben, \u00e9s azt a v\u00e1laszt kapn\u00e1nk, hogy bet\u0171k, akkor nem lenn\u00e9nk … Egy kattint\u00e1s ide a folytat\u00e1shoz…. →<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[74,223],"class_list":["post-8380436","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-uncategorized","tag-agy","tag-illuziok"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/criticalbiomass.hu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/8380436","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/criticalbiomass.hu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/criticalbiomass.hu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/criticalbiomass.hu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/criticalbiomass.hu\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=8380436"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/criticalbiomass.hu\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/8380436\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/criticalbiomass.hu\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=8380436"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/criticalbiomass.hu\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=8380436"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/criticalbiomass.hu\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=8380436"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}