生理学者から形態学者への質問「脳の全ての接続がわかったら,どうやって行動が生成されるかわかる?」
答えはノー.
脳の理解には,基本的な回路と,over and covert behavior を生成する神経系の相互作用を支配するルールがわからないと.
神経接続の原理の知見は機能がどう実現されているかを考える上で有用.
小数のニューロンの接続は単純.人の脳くらいになると宇宙の星を全て結ぶのに匹敵.小さい脳でのルールが大きい脳でも通用すると,大きい脳の理解を助ける.
scaling problem: 脳が大きくなるにつれて,小さい脳での機能が大きい脳でどう保存・利用されているのか?
- The Basic Circuit: Hierarchy of Multiple Parallel Loops
- Large-Scale Organization of the Brain Web
- Scaling Problems in Brains of Various Sizes
- Scale-Free Systems Are Governed by Power Laws
- The Tensegrity Plan of the Crebral Cortex
- Are a Thousand Mouse Brains Worth the Brain of Human?
- Complexity of Wiring in the Neocotex
- Excitatory Cortical Networks: An Oversimplified Perspective
- Briefly ...
The Basic Circuit: Hierarchy of Multiple Parallel Loops
はじめ体を動かすだけ.感覚も取り入れるようになった.
さらなる進化.基本構造は変わらず,いろんな長さのニューロン鎖の多重な並列化.加えて階層化も.
文脈に応じて反応が変わる
行動は状態に依存する.状態はどういう神経プロセスで表現されているのだろう(future Cycles).
「state」!
output と input の間のギャップ=action による感覚の教師あり学習
いまいちよくわからないけれど2つの解釈
�意味のあるモダリティ,ダイナミックレンジ,分解能,特徴などが何かと,それらを効率的に検出するのを学習
�行動の結果(得られる感覚情報)を予測することを学習
Large-Scale Organization of the Brain Web
100 billion = 1000億
- 筋収縮のスピード、筋肉強調のスピード、神経系のサイズ
- ヒトのミオシンは100分の1の大きさのラットより二分の一遅いのみ
- how to preserve the temporal windows of action and perceptions for functions to remain useful in brains of various sizes
- 実世界はいろんな生き物に対してたいてい同じ時間スケールで働く*1.
- だから大きい脳も小さい脳も同じ時間スケールの問題に取り組まないといけない.
- ほ乳類の脳の振動子の周波数帯は一緒(see Cycle 6).
- 一方,脳が大きくなるにつれてニューロンとニューロンとの距離は大きくなり,かつニューロンの信号伝達は遅いので,大きくなるほどニューロンからニューロンへの信号伝達が遅くなる*2.
- The problem of preserving a function and performing it at a constant temporal scale while multiplying the number of contributing neurons does not have a straightforward solution
Scaling Problems in Brains of Various Sizes
bonsai = 盆栽
sequoia = セコイア
- dendrites -> spine
- the most prevalent neuronal type of the cerebral cortex: pyramidal cell (5,000-50,000 postsynaptic receiving site)
- In the human cerebral cortex, 90 percent of connections are established with other neocortical pyramidal cells
- 5×10^15はどういう計算?
- axon collaterals
hibernation = 冬眠
- 脳の大半を占めているのがグリア、その次にaxonが多くて、cell body, dendrite, spineはちょっと
- 50個のニューロン
- 全て全てとつながるには1,225個の両方向性結合が必要
- Using just 98 randomly placed links, a mere 8 percent of the 1,225 all-to-all connections, we can connect all 50 nodes.
graph theory
K�nigsberg の橋の問題を Euler が解いたのがはじまり.
random graph (Erd�s, R�nyi, 1959)
n個のノードがある.任意のノード間に確率pでリンクを置く.というグラフ.
random graph はクラスタ(よく接続されたノード)をつくらない.
random graph で,全てのノード間にパスを存在させるのに必要なリンク数は全ての可能なリンク数と線形ではない.
Scale-Free Systems Are Governed by Power Laws
- Scale-free
- power law