根本知の場合に締結した一方程式
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博士によればジョーティーナは、脳科学者で大学のオーガスタジョージアの知性であり簡単なので、何方程式:N=2と–1に示します。 の理論の関連性のティーナでの説明がどのように何十億もの神経細胞に柔軟に対応していくためには教育の知識はもちろん、結晶化の概念検討-外挿考え、推論ものについてはまだ試してないです。
"インテリジェンスその根拠の不確実性と可能性"をオススメいたします。
まincredulouslyを眺めるとの方程式では、あなたは一人ではありません。 理論のような当たり前のことで簡単に任という試みを解き明かし、ニュコードは、理論がないます。
では、フロンティア-システム神経科学、Tzinと彼のチームの試験、理論の実験動物での走のひとつであるのもこのような分野は、脳の特定の基本動作機能などの供給、メモリされています。
簡単ない最も衝撃的な面にどのアイデアティーナます。
そして更に議論の理論ズと対面させることを基本理念脳の細胞が活性化と接触します。
このアイデアはそんなに広く受け入れることができるセントラルドグマです。 彼女はその時の神経細胞が活性化しながら、共に符号化のオブジェクトは、コンセプトやメモリとの関係を強化する。 の場合にはこのアンサンブルで活性化をこの目で確かめることができるげモーメモリです。 つまり、細胞の活性化をランダムにも接する機会を学習します。
を基礎的に織りのもの脳に深く根を下ろしています。
によるティーナには、この理論は通常の両方の視点からの細胞の計算が"美しく色あせた"します。
一方で、Tsenると考えて、脳の作品のプレプログラムの保存ネットワークです。 これらのネットワークな学習ではなく、で構成されており、事前定義された神経ネットワーク接続に従って簡単な数学的原則とします。
その基礎的に織りのもの脳に深く根付いた—これらのモチーフにより特定の遺伝子、深部の能力の抽出能の関係を抽出し、抽象的知識、そして最終的には、理由です。
"私の考えでは、ジョー Tsinには、興味深い考え方の原理と脳機構が確認され、興味深く、魅力的な証明博士は、"トーマスSudhof、脳科学者スタンフォード大学での受賞にノーベル医学-生理学賞を授与2013年. "この考え方も一見の価値がある"。
コヒーレンス理論にあたって
Tsinに向けた取り組みを経験を研究しています。
作業プリンストン大学では17年前の錫が初めての方による遺伝子工学的に作成した"スマートマウス"、研究を長く記憶され、複雑な問題を解決の迷路のような従来のとします。
作成のマウスでは、"アーク"の輝かしいチャイルド、ティーンエイジ、テレビシリーズDoogie howser、ledの科学者のアイディアを変更される場合、変数の遺伝子が著しく変化の認知能力に関わらず、学習、おそらくこれらの研究に関する基本的な織りになります。
このあと数年後、どのようにマウスの形状の異なる種類の悲惨な記憶Tsinた細胞を海馬のメモリーセンターの脳の多様な自然を活性化します。
一細胞活性化への対応型のイベントの空爆発からの背後にはシミュレー攻撃の個人情報は、揺れの様に地震や急激な自由落下する。 その他に答えてサブセットなどのイベントの揺れや落下な空気バーストをオンにします。 他のものより好みをし、活性のみに対応の背景状況などのイベントの地震の青色がないの赤いお部屋です。
のマッピング時の神経細胞が形成されクラスターの中から特定の一般います。
"の粒がこのアイデアの理論の関連性のです"とオススメいたします。
この理論は、計算式に基づくN=2と–1、数理論理学織りのものは、どのような神経ネットワークからのは一般的です。
各神経ネットワーク"の仲間"です。 シンプルなクリックで、ニューロンの受信特定入力します。 に反しての広がりが個々の細胞の基本的な計算ユニットの脳Tzinとの役割のニーズをニューラルクラスターします。
"このシステムを避ける壊滅的な障害、損失の一ニューロン"とTsenます。
これらの単純な神経の仲間を漂う大型のネットワークと呼ばれる機能的結合モチーフ(FCM)に基づN=2と–1に示します。 ここで、Nは、神経閥との接続などについて様々なi—の種類の情報を受信します。
例えば、いい物したい食品および女性(i=2)ます。 そのため、神経の仲間(N=2x2—1)にするために彼のニーズになります。
"この式によると、FCMによって構成され、フセットの神経閥る抽出工程の異なる入力との組合せ方法は、"オススメいたします。
それらを組み合わせ回路-脳ので新しいアイデアや世界への理解とTzinます。 一方でこのような分解-組み立てレゴブロックすべての新しい構造です。 のための動物のジャンルより複雑な入力は、各神経派を取り扱う異なる側面の受信情報です。 ともに絡大きな単位で可能な処理の入力データのより高いレベルです。
これらのユニットは、事前にプログラムは、教育によると、ティーナには、基本的な計算ブロックになります。
このように、脳内での情報と組み合わせの個別の要素が、どのように"地震"と"景観"は、より一般的な知識などの自然災害"です。
では神経ネットワークと、そのパターンができる共通の関心事項を見つけパターンの異なる種類の情報です。 それらを組み合わせ回路-脳の構築の新たなアイディアや考えを世界については、"Tzinます。 ある意味で、それは柔軟な組み合わせのレゴブロックの形成の新しい構造です。
検証理論にあたって
ただし、脳んの作品式N=2と—1においては、この理論を行うために数種類の認知事ができます。 試っているのでしょうけど、科学者提供のマウス配列した電極を神経などを聞く会話をします。
一つの実験においては、研究者は動物を組み合わせの四つの異なる種類の食品—一般食品、砂糖粒の滴米とスキムミルクです。 の理論とマウスが必要15(N=24—1)神経閥のための全ての食品およびその組み合わせます。
こうたします。
ご利用いただけます。活動の扁桃体は、脳領域プロセスの感情が、一部の神経細胞に回答した全ての種類の食品、その他により選択します。 集クラスターの更なる活動そのものを形成15クリックを正確に予測の理論します。
実験を開始恐れ、動物を対象に怖のシナリオ:突然クエの大震災、急激な自由落下-衝撃の足です。 このとき、記録から地域の大脳皮質を担当する恐れも、特定15細胞をクリックします。
同様の結果が得られたその他の脳領域にアクセスは地域によって違います。 の例のようにしたことを明らかにし、ドーパミンニューロンチェーンの特典が活性化し、バイナリには、符号などの概念の良し悪します。
この方程式の作品は多くの認知メカニズムの場合だけではありません。
いながら移動するかどうかを試験このアルゴリズムが設定されてい進化-発展ではなく学習します。 その繰り返し、上記の実験が必要とな遺伝子改変マウスを欠いたNMDA受容体—メインスイッチに必要なネットワークの変化による学習します。
に驚くべきことに、この数理のルールを実行後も除去の遺伝子です。
この神経細胞のマウスなしにはNMDA型グルタミン酸受容体では"活性化すると、織りのもと、研究者と、理論の関連性のでは根本的に異なるか現在の概念の可塑性によっては取得したものでは先天性ます。
次なるステップは？
Tsinは、この理論がすぐに利用できるための見直しデータなどの思い出を物理的に保存され、脳、理論的には、光をどのよう疾患や症状齢の影響を脳内での細胞レベルです。
に-に記載のアルゴリズム、試験、理論できるもの刺激情報通信学会ソサイエティ大会コンピューティングを教える人工スキームの抽出知識と柔軟な挙動を示します。
以上
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