Kako sobivata kompleksnost možganskih mrež in celovitost zavesti?

Mitja Peruš

M. Peruš: Kako sobivata kompleksnost možganskih MREŽ

in celovitost ZAVESTI?

VSEBINA:1. nevronske mreže2. znanost o zavesti

3. vloga kvantno-fizikalnih procesov?4. širše o mrežah

5. “navodilo za uporabo”

1. fiziologija2. nevro-procesiranje

(informatika)3. psihologija

4. sociokibernetika

aj : aktivnost nevrona

wij : stopnja prevodnosti sinapse med nevronoma i in j (“utež")

a

w

aj = Vsota(aj wij )

aj = aktivnost nevrona ( z indeksom i )

wij = utež med nevronoma i in j

i = indeks vhodnega nevrona

j = indeks izhodnega nevrona

w 11 w12 w13 w14

w 21 w22 w23 w24

w 31 w32 w33 w34

ia 1 ia2 ia3 ia4

oa3

oa2

oa1

Matrika sinaps:

ASOCIACIJE

---------------------------------------spomin v matriki sinaps

vzorec aktivnosti nevronov - "(zavestna) vsebina"

Hebbov postulat 1949(1973 najdeno v hipokampusu zajcev: LTP)

Sinaptična povezava med dvema HKRATI vzburjenima nevronoma bo *ojačana* = dolgotrajna potenciacija/LongTerm Potentiation(in *oslabljena* med enim vzburjenim in enim mirujočim nevronom = dolgotrajna depresija/ Long Term Depression)

1. nevroni (materija)2. vzorci nevronskih aktivnosti

(informacija)3. atraktorji (duševno)

4. takšnosti=kvalije (zavestno)

Možganski “zemljevidi” (feature maps)

naučenih črk: A B C D E F H

ZAVEST• 1. informacijsko-obdelavno ozadje

izhajajoče iz ŽIVČNIH KORELATOV ZAVESTI (3. oseba)

• 2. DOŽIVLJENJE TAKŠNOSTI/KAKOVOSTI (kvalij) duševnih vsebin “JAZA" (1. oseba)

TEORIJE ZAVESTI• celostno možgansko dogajanje • pozornost (“žaromet”) / vzbujenost, čuječnost

• koherentni (simultani) signali nevronov• kvantno? / ne-materialno? / neznano /...

Zavest v širšem smislu• zavest ima vsebino

• volja / namen, cilj

• zavestno mišljenje• SAMO-REFLEKSIJA (jaz, sebstvo)

• kvalije (=takšnosti)

KVANTNO● najgloblji proces narave● MREŽNA dinamika: ta je primerna za

obdelavo informacij ● podobna nevronski, a subtilnejša: zlivanje

● kvalij ne razloži

“MREŽE MREŽ”: DRUŽBA ZAVESTNIH BITIJ

================================• skupne značilnosti raznih mrež:

atraktorji, vztrajnost (inercija), ……

• če se uporabljajo za obdelavo informacij: ENOznačna projekcija vhod (okolje)—izhod (duševno stanje)