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計算神經科學

計算神經科學利用數學分析和計算機模擬來模擬和研究不同層次的神經系統:從神經元的真實生物物理模型,它們的動態相互作用和神經網絡的學習,到腦組織和神經類型計算的定量理論,我們可以從計算的角度理解大腦,并研究非編程的、適應性的、大腦式信息處理的本質和能力,探索新的信息處理機制和方式,從而創造大腦。它的發展對智能科學具有重要意義、信息科學、認知科學、神經科學等產生重要影響。

目錄

歷史起源 編輯本段

認知神經科學認為,特定的大腦區域負責特定的認知功能。這個觀點來自于很多不同的理論,比如顱相學(phrenology)盡管顱相學最終因缺乏科學依據而被放棄,但特定腦區控制特定認知功能的觀點仍被采納。現在拋棄了不科學的觀察顱骨外觀的方式后,取而代之的是頭皮的電生理測量或者更多的對大腦本身的觀察。

顱相學 編輯本段

認知神經科學和顱相學的起源(phrenology)有很大的關系。眼科學本質上是一門偽科學,它宣稱頭皮的形狀會影響行為的表現。19世紀初,阿爾戈爾(France   Joseph   Gale)和史普漢(J. G.斯普爾茲海姆 號德國)人們認為人腦可以分成35個不同的區域。高爾在他的書《神經系統的解剖生理學概論和腦部深論》中聲稱,頭殼上較大的凸起代表這個區域的使用頻率更高。顱相學受到了大眾的廣泛關注,以顱相學為主題的期刊相繼出版。甚至發明了顱骨測量儀來測量顱骨上的突起。

總體論 編輯本段

法國實驗心理學家弗洛倫斯(作者Pierre Flourens)像許多科學家一樣,他們質疑顱相學的觀點。雖然他的研究對象是兔子和鴿子,但他發現特定部位的腦損傷不會改變行為。由此,他認為行為表現是由不同腦區共同參與的,這就是整體論的觀點。

區位化論 編輯本段

一些歐洲科學家如杰克遜(John  )一些研究使本土化理論再次成為主流觀點。杰克遜 美國的研究尤其集中在有癲癇癥狀的腦損傷患者身上他發現,患者在癲癇發作時,經常會出現同樣的陣攣和肌肉緊張。因此,他認為每一次發作都必須發生在同一個腦區,并提出了特定腦區負責特定功能的觀點。在腦葉的后續研究中,定位觀有很大的影響和幫助

興起 編輯本段

法國神經學家布洛卡爾(Paul   broca)一個病人的癥狀在1861年被報道。病人可以理解這種語言,但不能我不會說,只能發這個音“談”tan)的音。病人后來被發現在他的左腦額葉有腦損傷,現在被稱為布羅卡 s區。另一位神經科學家,卡爾·威尼基(Carl   wernicke)據發現,中風患者可以 不能聽語音信息和讀單詞,但能流利地說話(雖然毫無意義)這個病人在左頂葉和顳葉交界處有腦損傷。這個地區現在被稱為溫妮 s區。這兩個案例是支持定位理論的重要證據,因為特定區域的腦損傷引起了特定的行為變化。Bullokar和Winnie的研究促成了神經心理學的誕生,這個新領域研究的是心理現象和腦損傷之間的關系。

腦功能定位 編輯本段

1870年,兩位在德國的中國醫生,施齊格(愛德華 熱度)和費理屈(Gustav   Fridge)在動物實驗中發表了他們的發現。他們將電流施加到狗的不同部位s大腦皮層,可以引起不同的對應動作。因此,他們認為行為的表現來自于腦細胞在層面上的運作。德國神經解剖學家科爾比尼安·布洛德曼(Corbinia  Brodmann)使用尼斯(Nice, France)發明的組織染色技術觀察大腦中的細胞類型。1909年,他發表了他的結論:大腦由52個不同的部分組成。這些分區現在被稱為Broadman分區。現在看來,有些區劃定得很準,比如布羅德曼17區和18區。

科學簡介 編輯本段

對大腦和神經系統的研究由來已久。到18世紀末,人們意識到大腦被分成不同的部分,執行不同的功能。1891年,Cajal創立了神經元理論,認為整個神經系統是由結構上相對獨立的神經細胞組成的。在Cajal神經元理論的基礎上,謝靈頓于1906年提出了神經元之間突觸的概念。20世紀20年代,阿德里安提出了神經動作電位。1943年,麥卡洛克 和 皮茨提出了3356米-P 神經網絡模型。1949年,Hebb提出了神經網絡學習的規則。羅森布拉特在20世紀50年代提出的感知機5355688638638661(feel) 模型。20世紀80年代以來, 神經計算的研究取得了進展。Hopfield introduces Lyapunov function(叫做'計算能量函數'給出了網絡穩定性判據, ,與VLSI有直接的對應關系, 為神經計算機的發展奠定了基礎。同時也可用于聯想記憶和優化計算 為神經網絡在計算機中的應用開辟了新的途徑。甘利俊一(Amari)對神經網絡的數學基礎理論已經做了大量的研究,包括統計神經動力學、神經場動態理論、聯想記憶,特別是在信息幾何中,已經做了一些基礎性的工作。計算神經科學的研究試圖體現人腦的以下基本特征:① 大腦皮層是一個龐大而復雜的系統,有著廣泛的聯系; ② 人腦的計算是基于大規模并行模擬處理的; ③ 人腦具有強大的'客錯性'而 善于概括、類比、推廣; ④ 大腦功能受先天因素制約, 但后天因素, 如經驗、學習和訓練起著重要的作用,這說明人腦具有很強的自組織性和適應性。人類的許多智力活動不是靠邏輯推理進行的,而是通過訓練形成的。

目前對人腦如何工作的認識還很膚淺,計算神經科學的研究還很不足我們面對的是一個充滿未知的新領域,必須在基本原理和計算理論上進行更深入的探索。通過研究人腦神經系統的結構、信息加工、記憶和學習機制的分析研究模擬了人腦的工作機制,提出了智能科學的新思路、新方法。

計算神經科學的科學問題如下:

3356神經活動的基本過程:研究神經元離子通道及其調節、突觸傳遞及其調節、神經元受體與信號轉導、神經活動的同步機制。

3356單神經元計算模型:單個神經元是神經網絡的基本單位,神經網絡由神經細胞體組成、樹突和軸突組成,神經元通過突觸連接

學習和記憶的神經機制:神經系統因活動和環境而發生結構和功能的變化,是學習和記憶等高級腦功能的基礎。研究產生了這種可塑性、尤其是突觸的可塑性機制和學習規律。研究神經回路信息的編碼和處理機制。

3356神經元和神經系統發育的分子機制:神經細胞在大腦發育過程中由神經干細胞分化而來,然后遷移、長出突起、通過形成突觸等過程逐漸形成復雜精密的大腦。研究神經干細胞分化的調控、維持神經細胞的存活、調節神經細胞遷移、神經營養因子促進神經突起生長和突觸形成,并研究其功能和機制。

 神經遞質:研究神經遞質的組成和合成、維持、釋放和與受體的相互作用。

神經教條 編輯本段

20世紀初,圣地亞哥·拉蒙-卡哈爾(Santiago   Raymond  y   Cahal)和卡米洛·高爾基(Camilo   Gorky)開始研究神經細胞的結構。高堿顯影銀染法(Silver   stain)特定區域的細胞可以一起染色。用這種技術觀察神經細胞,使高爾基認為在共同的細胞質中,細胞之間有直接的聯系。卡哈爾反對這種觀點。他對大腦中髓鞘較少的部分進行染色,發現神經細胞不是緊密連接的,而是分離的。他進一步發現神經細胞向一個方向傳遞電信號。這些發現被稱為神經教條,為后來理解神經細胞的功能提供了基礎理論。由于這一貢獻,高鶚和卡哈都獲得了1906年的諾貝爾生理醫學獎。

認知科學 編輯本段

1956年9月11日,認知科學大會在麻省理工學院召開。在大會上喬治·A·米勒(George  A.  Miller)發表了他的著名研究《神奇的數字 7 +/- 2》。艾弗拉姆·諾姆·喬姆斯基(Noam   Chomsky)和艾倫·紐維爾紐維爾和赫伯特·亞歷山大·西蒙(Simon)發表了他們在計算機科學方面的成就。耐瑟(型號ul ric  奈瑟氏球菌)在他1967年的書中,“認知心理學”對這次會議取得的許多成就進行了評論。心理學”這個術語從20世紀50年代到60年代逐漸衰落,取代了認知科學的開端。喬治等行為主義科學家·A·米勒開始關注語言的內部表征(expression),而不僅僅是外在行為。大衛·馬爾(David   Mal)記憶的層次化表征也讓很多心理學家接受了心理功能需要大腦中特殊的算法來處理。

在20世紀80年代之前,神經科學和認知心理學之間幾乎沒有互動。在20世紀70年代末,“認知神經科學”這個術語是喬治在一輛出租車的后座上誕生的·A·米勒和麥可·葛詹尼加(Michael   gazzaniga)共同創立。認知神經科學開始使用實驗心理學、神經心理學和神經科學的研究方法為認知科學奠定了基礎。20世紀后期,新科技成為認知神經科學的重要研究方法。這些技術通常包括經顱磁刺激(TMS)功能性磁振造影(fMRI)腦電圖(EEG)和腦磁圖(MEG)其他腦部成像技術,如正電子發射斷層掃描,有時也會使用(PET)和單光子計算機斷層掃描(SPECT)用于動物的單細胞電位記錄(Single-Unit   record)也是重要的技術。此外,其他技術還包括neurogram(Microneurography)臉部的肌電圖(EMG)和眼球追蹤儀(Eye   tracking)整合神經科學(Comprehensive   neuroscience)試著把不同的領域和不同的尺度(如生物學、心理學、解剖學和臨床經驗)將獲得的研究結果集成到統一的描述模型中。

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