19
Wykład 8 Wykład 8 Neuropsychologia Neuropsychologia komputerowa komputerowa Przetwarzanie informacji przez mózgi Włodzisław Duch UMK Toruń Google: W Duch

Wykład 8 Neuropsychologia komputerowa

  • Upload
    khuyen

  • View
    36

  • Download
    0

Embed Size (px)

DESCRIPTION

Wykład 8 Neuropsychologia komputerowa. Przetwarzanie informacji przez mózgi Włodzisław Duch UMK Toruń Google: W Duch. Mikroorganizacja: podstawowe zasady, podobne w całym mózgu. Makroorganizacja: zróżnicowanie i oddziaływania różnych obszarów. - PowerPoint PPT Presentation

Citation preview

Page 1: Wykład 8  Neuropsychologia komputerowa

Wykład 8Wykład 8 Neuropsychologia komputerowa Neuropsychologia komputerowa

Przetwarzanie informacji przez mózgi

Włodzisław Duch

UMK Toruń

Google: W Duch

Page 2: Wykład 8  Neuropsychologia komputerowa

Podstawowe mechanizmyPodstawowe mechanizmy

Mikroorganizacja: podstawowe zasady, podobne w całym mózgu. Makroorganizacja: zróżnicowanie i oddziaływania różnych obszarów.Na poziomie mikro w modelu Laebra mamy 6 zasad:

Page 3: Wykład 8  Neuropsychologia komputerowa

ZasadyZasady

• Mózg nie jest uniwersalnym komputerem.

• Neurony dopasowały się ewolucyjnie do wykrywania specyficznych własności analizowanych sygnałów.

• Kompromis pomiędzy specyficznością i wbudowanymi oczekiwaniami a ogólnością i uniwersalnością.

Jak z neuronów zbudować wszystkie potrzebne elementy, specyficzne i uniwersalne?

Dynamiczne zasady na poziomie makro:

• Spełnianie ograniczeń, w tym wewnętrznych, wiedzy a priori.

• Wzmacnianie kontrastów, atraktory, aktywna pamięć.

• Mechanizmy uwagi, konkurencja wzajemnie się hamująca.

Page 4: Wykład 8  Neuropsychologia komputerowa

MakropoziomMakropoziom

Warstwy neuronów-detektorów wzmacniających/osłabiających różnice.

• Hierarchiczne sekwencje transformacji.

• Specjalne transformacje dla różnych sygnałów.

• Wyspecjalizowane ścieżki przesyłania informacji.

• Interakcje wewnątrz ścieżek.

• Obszary skojarzeniowe na wyższym poziomie.

• Rozproszone reprezentacje na dużych obszarach.

Silne sprzężenia między obszarami powodują, że to tylko przybliżone

rozróżnienia, specjalizacja i hierarchia.

Page 5: Wykład 8  Neuropsychologia komputerowa

Hierarchia i specjalizacjaHierarchia i specjalizacja

Procesy umysłowe: wynik hierarchicznej i wyspecjalizowanej

transformacji sygnałów zmysłowych, stanów wewnętrznych (kategorii)

i podejmowanych działań.

Warstwy neuronów-detektorów przetwarzają dochodzące do nich

od receptorów sygnały wzmacniając/osłabiając różnice.

Powstające stany wewnętrzne dostarczają interpretacji stanów

środowiska - hierarchiczne przetwarzanie konieczne jest do osiągnięcia

niezmienniczości reprezentacji, pomimo zmiennych sygnałów, np.

słuchowego (fonemy), czy wzrokowego (kolor, obiekty).

Transformacje i wyspecjalizowane strumienie przetwarzania informacji

pobudzają wewnętrzne reprezentacje kategorii i dostarczają danych do

podejmowania działań, np. reakcji ruchowych.

Analogia: hierarchiczne współzależności w dużej firmie.

Page 6: Wykład 8  Neuropsychologia komputerowa

Rozproszenie i interakcjaRozproszenie i interakcja

Specjalizacja zwiększa sprawność działania, ale oddziaływania pomiędzy strumieniami są niezbędne do koordynacji, zdobywania dodatkowych informacji na różnym poziomie, np. orientacja przestrzenna i rozpoznawanie obiektów.

Na wyższym poziomie mamy heterogeniczne obszary kojarzeniowe.

Wiedza związana z rozpoznaniem np. czytanych słów rozproszona jest w całym mózgu, tworząc system pamięci semantycznej.Na mikro i makro-poziomie jest podobnie: interpretacja całości jest wynikiem rozproszonej aktywności wielu elementów.

Wiedza = Przetwarzanie,

program ~ dane.

Page 7: Wykład 8  Neuropsychologia komputerowa

Zasady dynamiczneZasady dynamiczne

Dobrze znane pobudzenia wywołują natychmiastową reakcję.Nowe mogą wymagać iteracyjnego szukania najlepszego kompromisu spełniającego ograniczenia wynikające z posiadanej wiedzy możliwym do osiągnięcia stanów dynamicznych mózgu. Istnieje wiele lokalnych, alternatywnych lub sub-optymalnych, rozwiązań

=> kontekst lokalny (wewnętrzny) zmienia interpretację.

Napadł na bank. Rozbił bank.

Pamięć trwała jest wynikiem uczenia, jest to pamięć synaptyczna, potencjalnie dostępna dla procesów, które mogą ją aktywnie użyć.

Pamięć aktywna (dynamiczna) jest wynikiem chwilowych wzajemnych pobudzeń (aktywizacji) fragmentów sieci; jest krótkotrwała bo neurony się męczą i angażują w wiele procesów.

Taki mechanizm powoduje niepowtarzalność przeżyć interpretacji wewnętrznych, stany kontekstowe są zawsze trochę odmienne.

Page 8: Wykład 8  Neuropsychologia komputerowa

Ogólne funkcje koryOgólne funkcje kory

Podsumowanie f. kory (lokalny link) http://www.is.umk.pl/~duch/Wyklady/Mozg/09-4-funkcje-kory.htm

Page 9: Wykład 8  Neuropsychologia komputerowa

Obszary podkoroweObszary podkorowePień mózgu: jądra szwu –

serotonina, twór siatkowaty:

ogólna przytomność.

Śródmózgowie: część nakrywki

(VTA) – dopamina, wartość

obserwacji/działania.

Wzgórze: wejścia sygnałów

zmysłowych, uwaga.

Móżdżek: uczenie się ruchu,

sekwencje czasowe ruchu.

• Ciało migdałowate: emocje, skojarzenia afektywne.• Jądra podstawy: sekwencje, antycypacja, kontrola ruchu, modulacja

aktywności kory przedczołowej, wybór i inicjacja nowej aktywności. • Hipokamp: szybkie uczenie, pamięć epizodyczna i przestrzenna.

Page 10: Wykład 8  Neuropsychologia komputerowa

3 podstawowe obszary3 podstawowe obszary

PC – tylna kora ciemieniowa i kora

ruchowa; działania sensomotoryczne,

specjalizacja, rozproszenie rep.

FC – kora przedczołowa, wyższe

czynności poznawcze, izolowane rep.

HC – formacja hipokampa i okolice,

pamięć, szybkie uczenie, rzadkie rep

• Uczenie musi być powolne by uchwycić statystycznie istotne zależności,

precyzyjnie analizować dane ze zmysłów i kontrolować ruch, ale

potrzebny jest też mechanizm szybkiego uczenia. • Kompromis: wolne uczenie korowe i szybkie w hipokampie.• Utrzymywanie aktywnej informacji i jednocześnie przyjmowanie nowej w

rozproszonym systemie, unikanie interferencji.

Page 11: Wykład 8  Neuropsychologia komputerowa

Wolne/szybkie uczenieWolne/szybkie uczenie

Neuron uczy się prawdopodob.

warunkowego, korelacji

pomiędzy pożądaną

aktywnością a sygnałami

wejściowymi; optymalna wartość

0.7 osiągana jest szybko tylko

przy małej stałej uczenia ~0.005

• Każde przeżycie to mały fragment niepewnej, ale potencjalnie

przydatnej wiedzy o świecie => stabilność obrazu świata wymaga

powolnego uczenia, integracja prowadzi do zapominania indywidualnych

zdarzeń. • Istotne nowe informacje uczymy się po jednokrotnej ekspozycji. • Lezje formacji hipokampa wywołują amnezję następczą. • System neuromodulacji osiąga kompromis stabilności/plastyczności.

Page 12: Wykład 8  Neuropsychologia komputerowa

Aktywna pamięćAktywna pamięć

Rozproszone nakładające się reprezentacje w PC

mogą sprawnie zapisać informacje o świecie, ale ...

zbyt wiele skojarzeń i połączeń zmniejsza możliwości

precyzyjnego odnajdywania informacji, może ją też

zacierać z upływem czasu, trudno o kombinatoryczną

produktywność przy złożonej analizie.

FC – kora przedczołowa, przechowuje izolowane

reprezentacje; większa stabilność pamięci.

Hamowanie => pamięć aktywna musi być wybiórcza, efektem jest

„skupienie uwagi”.

Uwaga nie jest wynikiem działania odrębnych mechanizmów

związanych z wolą, jest procesem emergentnym wynikającym z

konieczności spełnienia wielu ograniczeń jednocześnie.

Page 13: Wykład 8  Neuropsychologia komputerowa

Architektura poznawcza BICAArchitektura poznawcza BICA

Hierarchiczna struktura dla danych zmysłowych w PC,

rekurencja izolowanych konkurujących reprezentacji w FC,

zapisywanie kontekstu w HC.

Page 14: Wykład 8  Neuropsychologia komputerowa

Działanie Działanie

Kora ciemniowa (PC): uczy się powoli, tworzy rozległe, nakładające się

reprezentacje w gęsto połączonej sieci.

Dynamiczne stany PC to pamięć krótkotrwała, głównie relacji

przestrzennych, szybko ulegająca zaburzeniu i dezintegracji.

Kora czołowa (FC): uczy się powoli, przechowuje izolowane reprezenta-

cje, aktywizacja pamięci jest stabilniejsza, mechanizm nagrody przełącza

dynamicznie jej aktywność, pozwalając dłużej aktywnie pamiętać.

Hipokamp (HC) zapamiętuje szybko epizody tworząc rzadkie

reprezentacje, odróżniając nawet podobne do siebie zdarzenia.

Taka uproszczona architektura pozwoli na modelownie wielu zjawisk

dotyczących percepcji, pamięci, używania języka, efektów

oddziaływania różnych obszarów.

Page 15: Wykład 8  Neuropsychologia komputerowa

Działania kontrolowane/automatyczneDziałania kontrolowane/automatyczne

Automatyczne: rutynowe, proste, niskiego poziomu, sensor-motoryczne,

odruchy warunkowe, skojarzenia – łatwe do modelowania przez sieci.

Kontrolowane: świadome, elastyczne, wymagające sekwencji działań,

wyboru elementów z dużego zbioru możliwości – zwykle realizowana w

opisowy sposób za pomocą systemów regułowych, symbolicznych.

Modele postulujące centralne procesy: jak w komputerze, pamięć

robocza z centralnym nadzorcą mająca wpływ na wiele obszarów.

Tu: procesy emergentne, wynik globalnego spełniania ograniczeń, brak

centralnego mechanizmu.

Kora przedczołowa może jednak wywierać wpływ kontrolny na

aktywność innych obszarów, jest więc zaangażowana w działania

kontrolowane, w tym reprezentację „ja” vs. „inni”, relacji społecznych itd.

Page 16: Wykład 8  Neuropsychologia komputerowa

Inne rozróżnienia: świadomośćInne rozróżnienia: świadomość

• Wiedza deklaratywna vs. proceduralna.

Deklaratywna: często wyrażalna symbolicznie (słowa, gesty),

proceduralna jest bardziej zorientowana na sekwencje działań.

• Wiedza jawna vs utajona.

Działanie kontrolowane opiera się na wiedzy jawnej i deklaratywnej.

Działania automatyczne odnoszą się do wiedzy utajonej, proceduralnej.

Świadome => stany istniejące zauważalnie długo, integrujące informacje

zmysłowe o różnych modalnościach, raportowalne, mające wpływ na

inne procesy w mózgu, zsynchronizowane ale zróżnicowane.

Przypuszczenie: każdy system, który ma stany wewnętrzne i jest na tyle

złożony, by moc je komentować, musi twierdzić, że jest świadomy.

Procesy w korze przedczołowej i hipokampie pozwalają przywołać stan

mózgu (epizod), dają się skomentować (skojarzyć z reprezentacją pojęć).

Page 17: Wykład 8  Neuropsychologia komputerowa

Różne potencjalne problemyRóżne potencjalne problemy

Są rzeczy łatwe, dla których wystarczą proste modele, i rzeczy trudne

wymagające szczegółowych modeli.

Pokutuje dużo nieporozumień: sieci neuronowe MLP nie są modelami

mózgu, są tylko luźno inspirowane przez uproszczone spojrzenie na

aktywność sieci neuronów; właściwy model neuronowy musi mieć

odpowiednia architekturę i reguły uczenia się.

Przykład: katastroficzne zapominanie skojarzeń z list, dużo silniejsze w

sieciach MLP niż u ludzi => prawidłowa architektura, uwzględniająca

dwa rodzaje pamięci (hipokamp + kora) nie ma z tym problemu.

Ludzkie poznanie nie jest doskonałe i dobre modele pozwalają

przeanalizować liczne kompromisy, przed jakimi stoi mózg.

Mózgi są dość elastyczne, chociaż opierają swoje działanie w

większości na reprezentacji specyficznej wiedzy o świecie.

Page 18: Wykład 8  Neuropsychologia komputerowa

Problem integracjiProblem integracji

• Binding problem: świat postrzegamy

całościowo, a informacja w mózgu po

wstępnym przetworzeniu nigdzie się

nie schodzi, skąd to odczucie?

• Prawdopodobnie synchronizacja

rozproszonych procesów.

• Uwaga to mechanizm kontrolny

wybierający obszary, które powinny

być w danym momencie aktywne.

• Kodowanie istotnych kombinacji

aktywnych obszarów.

Jednoczesna aktywność = dynamiczna synchronizacja, częściowe

odtworzenie stanu mózgu w czasie epizodu.

Błędy integracji zdarzają się często.

Page 19: Wykład 8  Neuropsychologia komputerowa

WyzwaniaWyzwania

• Przerwania: wielopoziomowe przejście od jednej czynności do

drugiej i powrót do wcześniejszej, lub rekurencyjne powtarzanie

kilkukrotnie tej samej czynności => pamięć robocza.

• Łatwe dla programu komputerowego (pętle, podprogramy), gdy

dane i programy są oddzielone, ale trudniejsze dla sieci, gdzie nie

ma takiego oddzielenia.

• PFC i HCMP pamiętają poprzedni stan i do niego wracają.

• Trudne zadanie, często zapominamy, co chcieliśmy powiedzieć

kiedy kogoś słuchamy, zdania mają niezbyt złożone zagnieżdżenia.

The rat the cat the dog bit chased squeaked.

Po polsku nieco łatwiej bo szyk jest inny:

Szczur goniony przez kota ugryzionego przez psa zapiszczał.

Jak i co uogólnić? Rozproszone reprezentacje łączą różne cechy.

Psy gryzą, nie tylko Burek, nie tylko kundle, nie tylko czarne; pudelki też?