Психика, сознание, разум - определения и возможность моделирования

[Серый Страж]

Компьютерная модель «увидела» и «услышала» одновременно
https://neuronovosti.ru/kompyuternaya-model-uvidela-i-uslyshala-odnovremenno/
Создана первая компьютерная модель, которая «видит» и «слышит» одновременно, как человек. Ее основой стали нейронные вычисления, впервые обнаруженные… у насекомых. Открытие объясняет известные иллюзии и открывает широкие перспективы для искусственного интеллекта. Достижение опубликовано в журнале eLife.

Популяционная модель мультисенсорного корреляционного детектора (MCD) состоит из элементарных вычислительных единиц (слева), каждая из которых реагирует на аудиовизуальные стимулы (то есть изменения входных данных), коррелирующие во времени и пространстве. Популяция таких единиц (справа) может обрабатывать реальные аудиовизуальные стимулы и имитировать мультисенсорное восприятие. Credit: Pariseet al / eLife 2025

Долгое время не существовало компьютерной модели, способной объяснить этот механизм на основе реальных сигналов, а не абстрактных параметров, заданных программистом. До сих пор ни одна система не могла решить эту, казалось бы, простую задачу – ежемоментно проверять, совпадает ли звук с изображением артикуляции.

Секрет оказался в нейронных схемах насекомых. Их зрительная система использует так называемый «детектор корреляции», который сравнивает сигналы от соседних рецепторов, чтобы определить направление движения. Исследователи решили, что этот принцип может лежать в основе объединения сигналов от разных органов чувств. Они разработали мультисенсорный корреляционный детектор,  а затем создали целую «решетку» из таких детекторов, которая анализирует звук и изображение одновременно в пространстве и времени.

Чтобы доказать свою эффективность, модель протестировали на данных 69 классических экспериментов по аудиовизуальному восприятию, проведенных на людях, обезьянах и крысах.

Кроме того, модель смогла предсказать, куда будет направлен взгляд человека при просмотре фильма, выступая в роли упрощенной «карты внимания», а еще преимущество модели – вычисляемость. Она работает напрямую с «сырыми» аудиовизуальными сигналами, а не с заранее подготовленными данными. Это открывает огромные возможности для искусственного интеллекта, который пока с трудом объединяет информацию из разных источников.

[Макрофаг]

Создана первая компьютерная модель, которая «видит» и «слышит» одновременно, как человек. Ее основой стали нейронные вычисления, впервые обнаруженные… у насекомых.

Компьютерная модель сможет одновременно " видеть" и "слышать" , но не человек и тем более насекомые.У человека канал осознаваемого внимания всегда один.
 

У человека нет отдельно «зрительного» или «слухового» внимания, поэтому упрекать кого-то в невнимательности можно только с известной осторожностью: он не невнимателен, просто его внимание направлено на что-то иное.

https://scorcher.ru/axiomatics/axiom_show.php?id=269
Если приоритетное значимое  можно назвать "вычислением" тогда вот : "Нейрофизиологические основы внимания " http://www.redov.ru/psihologija/shpargalka_po_psihologii/p68.php
У насекомых канал  осознаваемого внимания вообще отсутствует. Нашли признаки избирательного внимания , да и то не точно.

Но без обнаружения конкретных избирательных нейронов всё это так и оставалось бы обычными рассуждениями (хотя всё равно кажется удивительным, что этот нейронный феномен удалось обнаружить у существ, которые появились на Земле свыше 300 млн лет назад).

  https://scorcher.ru/journal/art/art1758.php
У насекомых нейромедиаторная регуляция стелей поведения. Потому направленность "внимания" зависит от контекста внешней среды с преобладанием выброса в мозг того или иного нейромедиатора.

Обычно оказывающий стимулирующее воздействие нейромедиатор провоцировал мушек двигаться всё активнее по мере снижения своего уровня.

https://scorcher.ru/axiomatics/axiom_show.php?id=226 
"Вычисления " заключаются в уровне повышения или понижения уровня химического вещества.
Насекомые генетически запрограммированные существа , но имеют некоторую пластичность в поведении :

Феномен памяти относится к организму как к целому и является психологическим и поведенческим феноменом. Генетическая память, отраженная в организации и механизмах работы мозга, также проявляется в поведении целого организма и с представлением о существовании врожденной памяти не спорят. Но при описании функционирования отдельных структур и элементов нервной системы используется другой термин — пластичность. Возникает проблема связи памяти и пластичности мозга.
По определению, память и пластичность предполагают динамику — изменение во времени.
 

Как происходят "вычисления" на уровне моллюска виноградной улитки. : https://scorcher.ru/axiomatics/axiom_show.php?id=477

[skvj]

Компьютерная модель сможет одновременно " видеть" и "слышать" , но не человек и тем более насекомые.У человека канал осознаваемого внимания всегда один.

Погодите. Но мозг одновременно интегрирует зрительную, слуховую, тактильную и пр. - даже если человек осознанно не обращает внимание на все сигналы разом, интеграция их происходит автоматически. Например, когда идёшь по улице слух, зрение и равновесие работают одновременно))

Модель, о которой идёт речь разве решает не эту задачу? автоматического объединения сенсорных потоков независимо от канала осознанного внимания.

[Rattus]

Компьютерная модель сможет одновременно " видеть" и "слышать" , но не человек и тем более насекомые.У человека канал осознаваемого внимания всегда один.

Не говоря о том, что попытка считать данную способность существенно важной деталью интелеектуальных способностей, откажет в ней, к примеру, глухонемым с рождения.
Важно не количество одновременно обрабатываемых каналов, а просто способность обрабатывать информацию разного рода - не только в виде готовых дискретных символьных последовательностей, как для чистых LLM, но и обязательно исходно-"растровые" данные, обрабатываемые затылочными долями (причём не обязательно визуальные - как было показано Дэвидом Иглмэном).Тактильно-проприоцептивные тоже довольно важны для познания физической реальности - ничуть не меньше звуковых.

[MenFrame]

У человека канал осознаваемого внимания всегда один.
 

Так не кто не говорил именно про осознаваемые каналы. Сознание оно как фонарик(фокус внимания), подсвечивает всего лишь небольшую область огромного количества нейронных процессов в мозге.

[Макрофаг]

Важно не количество одновременно обрабатываемых каналов, а просто способность обрабатывать информацию разного рода - не только в виде готовых дискретных символьных последовательностей, как для чистых LLM, но и обязательно исходно-"растровые" данные, обрабатываемые затылочными долями (причём не обязательно визуальные - как было показано Дэвидом Иглмэном).Тактильно-проприоцептивные тоже довольно важны для познания физической реальности - ничуть не меньше звуковых.

Согласен , важно не количество обрабатываемых каналов, которых одновременно зацикливаться  через лобные доли могут несколько обрабатываемых каналов .Но сознаваться в виде информационной картины может лишь один канал. Это необходимо для подавления альтернативных картин.
Так теория глобального рабочего пространства ГРП :

Теория ГРП предлагает понятие процессоров-экспертов в мозгу — они обрабатывают информацию, каждый в какой-то своей области. Это будет, например, процессор распознавания лиц или другие детекторы свойств, представляющие собой сложные нейронные сети. Но по отдельности они “слишком субъективны”, и для того, чтобы составить объективную картину происходящего, они объединяются в глобальное рабочее пространство. По отдельности процессоры работают бессознательно, но их взаимодействие на уровне ГРП – осознанно. Процессоры, оставшиеся за пределами ГРП, формируют бессознательный контекст сознания. Контекст может бессознательно влиять на осознавание нового символа, например, когда этот символ предъявляется после старого и мгновенно осознается в надлежащем контексте.........
Понятие, введенное Уильямом Джеймсом, получает здесь весьма удачное объяснение. Напомню, что одна из проблем, которые решает ГРП, связанна с тем, как из огромного массива долговременной памяти, может быть мгновенно осознанно лишь что-то одно, определенное. В каждый момент, сознание — это бесшовная, объединенная сцена, созданная либо ограниченной выборкой с внешнего сенсорного входа, либо эндогенными конструкциями, сгенерированными из сохраненных воспоминаний, либо же их комбинацией (что происходит чаще всего). Казалось бы, что никакого эволюционного преимущества у избирательности потока сознания нет. Почему же животное имеет возможность сфокусировать свое внимание только на одном хищнике? Разве не лучше было бы, если можно было выделять две независимые фигуры из фона, и просчитывать для каждого модель его движения? Кажется, что это позволило бы улучшить выживаемость. Почему же тогда мы заточены на однозадачность, почему мы можем равно-осмысленно делать много дел сразу?

Согласно теории ГРП, у этого ограничения есть серьезные компенсационные преимущества. Так как, в таком случае, один-единственный объект может мгновенно обновить целое множество мозговых областей – он может обновить эпизодическую память, пространственные карты, системы ценностей, префронтальное планирование и моторную подготовку. Это позволяет более эффективно расправиться (убежать) хотя бы с одним хищником, наиболее опасным, отсеяв на время все остальное. Иначе говоря, лучше меньше, да лучше.

   https://philconsc.wordpress.com/2013/02/07/поток-сознания/

Тактильно-проприоцептивные тоже довольно важны для познания физической реальности - ничуть не меньше звуковых.

Информационная картина   незрячего, глухонемого человека в ГРП мало чем отличается от человека без сенсорных дефицитов. Это показал эксперимент в Загорске в интернате для слепоглухонемых детей .Загорский эксперимент (эксперимент «загорской четвёрки») — опыт обучения в высшем учебном заведении (факультете психологии МГУ) четверых молодых людей с полной потерей зрения и слуха, предпринятый в 1970-х годах в СССР.
Обучение слепоглухонемых осуществлялось исключительно через тактильные ощущения.

[Макрофаг]

Так не кто не говорил именно про осознаваемые каналы. Сознание оно как фонарик(фокус внимания), подсвечивает всего лишь небольшую область огромного количества нейронных процессов в мозге.

Да, были такие представления исследователей в поиске материальных субстратов сознания. Это :
 Психофизиологические концепции сознания. Концепция «светлого пятна» (Павлов, 1913)
Так же : «Теория прожектора» Фрэнсиса Крика (1984) https://vuzlit.com/861763/psihofiziologicheskie_kontseptsii_soznaniya_pavlov_fkrik_ivanitskiy_dzhedelmen_dzhgrey_kkoh_sgrinfild
Это уже устаревшие концепция и теория. Сознание , это архитектура процессов выстраиваемая мозгом , для адаптивных перестроек , когда особь оказывается вне привычного. Для привычных условий , сознание не нужно.В  привычном человек живёт на автомате .Например при лоботомии.
Попытка найти какие то материальные субстраты в мозге , не останавливала Френсиса Крика , даже в карете скорой помощи.  Где  он умирая вопрошал у  сопровождающих  его коллег "Ведь сознания в ограде мозга!?"     

[Макрофаг]

Погодите. Но мозг одновременно интегрирует зрительную, слуховую, тактильную и пр. - даже если человек осознанно не обращает внимание на все сигналы разом, интеграция их происходит автоматически. Например, когда идёшь по улице слух, зрение и равновесие работают одновременно))

Модель, о которой идёт речь разве решает не эту задачу? автоматического объединения сенсорных потоков независимо от канала осознанного внимания.

 
Так и есть. Идёт автоматическое объединение сенсорных потоков.
По улице мы идёи в привычном для нас окружении и управление нашим движением осуществляют  наработанные автоматизмы в виде цепочек последовательности действий, каждая из которых совершаются в определённом привычном контексте условий (признаков событий, ситуаций), способных запускаться и выполняться независимо одна от другой.
Здесь всё  работает одновременно и не требует осознанного привлечения внимания.Мы не задумываясь можем ответить на заданный нам вопрос хорошо нам или плохо.У нас заранее заготовленный ментальный автоматизм , который мгновенно через вербальные конструкции ответит на заданный вопрос.
Всё к чему мы привыкли и заранее обработали при помощи сознания может не замечаться .
Я например уже настолько привык к этим атакам БПЛА , стрельбе , разрывам , которые иногда до нас достают , что не замечаю . Мне говорят - "слышал бахало?" Говорю не  слышал , хотя слух у меня в отличии от зрения отличный.
Это говорит о том, что для каждой ситуации у нас свои эмоциональные контексты, которые ведут нас по жизни.
Положительная эмоция "чувство безопасности "  в контексте которой  мы привыкли жить после многократных повторений - сопровождает наши действия , например когда мы идём по улице.Уже скоро 4 года как я живу в зоне "бахания" и по сути привык не замечать , так как это не представляет для меня угрозы благодаря отличным ПВО.
Будет другой контекст, связанный с негативными переживаниями , которые обострят  зрение, слух, обоняние ,тактильные ощущения -  поведение будет другим.Мы всегда находимся в том или ином эмоциональном контексте , для которого существуют свои приоритеты.
Для прерывания поведенческого автоматизм существует отслеживающая функция сознания
Прерыванию способствуют настораживающие новые признаки (которые по опыту обычно приводили к неудачам привычного), альтернативное решение возникает "на лету", без прерывания действий, без размышлений из наработанной базы опыта: если на дороге оказался камень, обойти или перешагнуть (в зависимости от особенностей признаков нового).
Но иногда  приходится останавливать действия для размышлений.В этот момент альтернативные информационные картины субъективных переживаний тормозятся и канал осознаваемого внимания - один.
Чем больше вне привычного нового, значимого , тем дальше от нас второстепенное.
Например Хаджа Насреддин, удалил фурункул у падишаха без наркоза. Насреддин предложил падишаху фанатичному любителя шахмат сыграть партию с сильным игроком.Во время игры фурункул был удалён и падишах даже не почувствовал боли .
Вот так мозг состоит из привычного и сознательного. Основная функция сознания - сделать новое , что останавливает развивающиеся цепочки как моторных так и ментальных автоматизмов - привычным и бессознательным. Для этого существуют механизмы психики .

[skvj]

Я например уже настолько привык к этим атакам БПЛА , стрельбе , разрывам , которые иногда до нас достают , что не замечаю . Мне говорят - "слышал бахало?" Говорю не  слышал , хотя слух у меня в отличии от зрения отличный.
Это говорит о том, что для каждой ситуации у нас свои эмоциональные контексты, которые ведут нас по жизни.
Положительная эмоция "чувство безопасности "  в контексте которой  мы привыкли жить после многократных повторений - сопровождает наши действия , например когда мы идём по улице.Уже скоро 4 года как я живу в зоне "бахания" и по сути привык не замечать , так как это не представляет для меня угрозы благодаря отличным ПВО.

Так у меня то же самое. Я даже военные вертолеты перестал замечать, а они очень громкие.
Просто звук громче делаешь и всё. А ночью даже не просыпаешься, хотя трясутся окна и дрожит дом.

[Макрофаг]

А ночью даже не просыпаешься, хотя трясутся окна и дрожит дом.

Интересно , у нас  полный пляж отдыхающих  с восторгом смотрели на падающий в море самолёт с расстояния 200-300 метров. https://yandex.ru/video/preview/9946184263373880957  Сила привычки.

[sergio_b]

с просторов интернета: https://practice-report.github.io/report/

[MenFrame]

Да, были такие представления исследователей в поиске материальных субстратов сознания.

Какое это имеет отношение к моему комментарию? Про материальные субстраты вообще не заикался...

[vika vorobyeva]

«Яндекс» начал крупномасштабный эксперимент по поиску возможного сознания у искусственного интеллекта: https://naked-science.ru/article/hi-tech/yandeks-nachal-krupnomass

Исследователи пояснили, что человека отличает способность к рефлексии — это оказывает на него влияние, меняет его понимание тех или иных вещей и событий. Обычная модель искусственного интеллекта, напротив, каждый раз генерирует ответ «с чистого листа». Авторы проекта захотели понять, получится ли у модели формировать внутренние убеждения на основе собственных рассуждений, как это делает человек.

Исследователи хотят подтвердить или опровергнуть основную гипотезу: если модель будет глубоко рефлексировать над каждым вопросом, а следом обучаться на собственных размышлениях, у нее могут появиться внутренние предпочтения. В этом случае модель начнет давать более последовательные ответы и отстаивать свою точку зрения. Поскольку проект — научный поиск, то гипотезы и методология могут измениться в процессе работы.

«Есть надежда, что если мы начнем обучать нейронную сеть на ее собственных рассуждениях, то получится сделать модель, у которой появится действительно своя точка зрения. Не „навязанная“ и не ее имитация, а внутренние убеждения», — рассказал автор проекта, директор по развитию технологий искусственного интеллекта «Яндекса» Александр Крайнов.

[Серый Страж]

Андрей Карпати объяснил, почему LLM — это другой тип разума, а не недочеловек
https://habr.com/ru/news/969124/

Бывший директор по ИИ в Tesla Андрей Карпати в своей колонке в X предложил смотреть на большие языковые модели не как на "недоделанных людей", а как на другой тип разума. По его мысли, LLM не находятся на пути к цифровому человеку, а развиваются в принципиально иной эволюционной среде. Людей миллионы лет формировала борьба за выживание, тогда как современные модели оттачиваются на датасетах, метриках и положительных голосах оценщиков.

Карпати пытается ответить на популярный вопрос: почему ИИ может писать сложный код и рассуждать о физике, но при этом иногда проваливается на детских задачах вроде подсчета букв в слове? Его ответ опирается на эволюционную метафору: для животного провал в острых задачах (ошибся с ядовитым растением, не распознал угрозу, не понял сигнал сородича) может стоить жизни и генов. Для LLM провал в подобном тесте почти ничего не значит — модель не "умирает", ее веса максимум чуть-чуть исправляют, но не убирают из "генофонда".

Дальше Карпати последовательно разбирает три уровня отличий. Во-первых, это разный носитель: биологический мозг с нейронами против трансформера на графических процессорах. Во-вторых, разные механизмы обучения: человек складывается из генетики, развития тела и опыта в мире, а LLM обучается на корпусах текстов и донастраивается по обратной связи. В-третьих, различается сам режим существования: у человека есть непрерывная биография, тогда как знания модели "замораживаются" после ее обучения. Далее ИИ как бы просыпается в ответ на запрос, обрабатывает его и тут же "умирает" до следующего запроса.

Главным же различием Карпати называет цель оптимизации. Биологический разум формировала естественная эволюция, где ошибка напрямую била по выживанию особи и племени. Языковые модели формирует другая среда: данные, функции потерь, проверки безопасности, оценки разметчиков, продуктовые метрики, "лайки" и "дизлайки" пользователей. Ошибка здесь означает ухудшение качества сервиса, падение рейтингов или блокировку, но не смерть в прямом смысле. В результате получается асимметричный интеллект: местами он показывает сверхчеловеческие способности (обработка текста, код, обобщение), а местами демонстрирует странные провалы, если задача не была важной для его коммерческой эволюции.

Из этого Карпати делает прикладной вывод: сравнивать LLM с человеком — изначально строить неправильные ожидания. У моделей не будет здравого смысла, инстинкта самосохранения и человеческой интуиции, если они не заложены в их функцию успеха. По его мнению, пользователи, которые научатся относиться к LLM как отдельного типа разума — без боли, тела и страха смерти, но с жесткой зависимостью от данных и метрик, — смогут лучше понимать их поведение сегодня и точнее угадывать, в какую сторону такие системы будут эволюционировать завтра.

[Серый Страж]

Синтетические леса для выращивания мозга
https://habr.com/ru/articles/969866/

Есть разные способы понять, что именно происходит в нашем мозге. Можно наблюдать за мозгом через сканы МРТ или посредством вскрытия. Можно выращивать органоиды – небольшие пласты нейронов, которые коммуницируют друг с другом. И даже использовать эти органоиды как процессор на биореакторе. Можно еще имитировать процессы мозга, используя вычислительные мощности и создавая 3D модели… Но можно ли вырастить мозг в лаборатории? Да, можно. Если использовать адекватные строительные леса.



Искусственный мозг. Имитация и координация

Создание нейронных тканей направлено на имитацию сложной среды мозга. В её входят не только сами нейроны, но и внеклеточный матрикс, который поддерживает рост, развитие и правильное взаимодействие нервных клеток. Эта среда тщательно структурирована и способна передавать сигналы, синхронизируя поведение и взаимодействие клеток.

Ценность трёхмерных моделей, созданных методом тканевой инженерии, в огромном потенциале имитации сложной структуры и функций мозга. Однако пока ещё сложно воспроизвести тонкие особенности строения мозга в лабораторных условиях. Суть в том, что наши инструменты все еще слишком грубы, чтобы задавать мельчайшие детали, влияющие на поведение клеток.

Учёные из Калифорнийского университета в Риверсайде впервые разработали функциональную искусственную ткань, которая упорядочивает и поддерживает нейроны, как это происходит в мозге. Это дает возможность обходиться без использования материалов животного происхождения. Их инновационная разработка, получившая название Bijel-Integrated PORous Engineered System (BIPORES) – это новая полностью синтетическая платформа для инженерии нейронных тканей.

Цель и потенциал каркаса для взращивания искусственных нейронов

Первоочередная цель исследования – отойти от необходимости использования мозга животных в исследованиях и экспериментах. Это сходится с текущей инициативой Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) по поэтапному отказу от испытаний на животных при разработке лекарственных препаратов.

В основе синтетического мозга лежит полиэтиленгликоль (ПЭГ), химически нейтральный полимер. Сам по себе ПЭГ очень плохо вступает во взаимодействие с клетками. Они буквально соскальзывают с ПЭГ-структур. И обычно используются вспомогательные белки, такие как ламинин или фибрин, которые и предотвращают отслоение клеток.

Ранее учёные разработали технологию STrIPS для непрерывного производства мельчайших частиц, волокон и плёнок с губчатой внутренней структурой. Однако до сих пор минимальная толщина таких материалов могла достигать лишь около 200 микрометров. И эта толщина ограничивается особенностями движения молекул в процессе формирования материала.

Искусственный мозг и технология BIPORES

Чтобы преодолеть проблему с толщиной каркаса, исследователи разработали систему BIPORES. Технология позволяет создавать крупномасштабные волокнистые структуры со сложной структурой пор. Разработчики вдохновлялись биконтинуальными межфазными эмульсионными гелями (биджелами). Это мягкие материалы с гладкой седловидной внутренней поверхностью. Сами же волокна BIPORES изготовлены из гелеобразного раствора ПЭГ, который преобразуется в пористую сеть и стабилизируется с помощью наночастиц диоксида кремния. Это особенно интересно на фоне того, что у нас уже есть как гибридные нейроны так и искусственные нейроны. И те, и другие теперь можно будет интегрировать с этой технологией возведения структур! Но обо всём по порядку.

Используя специальную микрофлюидную установку и биопринтер, команда создала трёхмерные структуры, в которые слоями вплетены взаимосвязанные поры. Это позволяет питательным веществам и отходам свободно перемещаться, что и способствует росту клеток не толкьо «на поверхности» но и «вглубь». Испытания на стволовых клетках нейронов показали, что материал способствует прочному прикреплению клеток к каркасу, их росту и даже формированию активных нейронных связей.

Поскольку созданный каркас стабилен, он позволяет проводить долгосрочные исследования. Это особенно важно, поскольку зрелые клетки мозга лучше отражают реальную функцию тканей при исследовании соответствующих заболеваний или травм.

Принс Дэвид Окоро, ведущий автор исследования.

Каркас для мозга

Для создания каркаса команда использовала специальную жидкую смесь из ПЭГ, этанола и воды. ПЭГ плохо смешивается с водой, поэтому ведёт себя как масло, а этанол способствует равномерному перемешиванию компонентов. Полученную смесь пропускали через сверхтонкие стеклянные трубки.

Направленный поток приводит к тому, что ингредиенты специфически разделяются. В этот момент стоит подать питание, чтобы кристаллизовать смесь. Так и получается губчатая структура, полная мельчайших пор. Эти поры позволяют кислороду и питательным веществам свободно перемещаться в растущем органоиде, способствуя питанию находящихся внутри стволовых клеток.

Этот материал обеспечивает клеткам всё необходимое для роста, организации и взаимодействия друг с другом в кластерах, подобных мозгу. Поскольку структура более точно имитирует биологию, мы можем разрабатывать модели тканей с куда более точным контролем поведения клеток.

Иман Ношади, доцент кафедры биоинженерии Калифорнийского университета в Риверсайде.

На данный момент диаметр каркаса можно нарастить всего на два миллиметра, но команда работает над его масштабированием и даже представила новую статью, в которой исследуется, как тот же подход можно применить к тканям уже не мозга, а печени.

Собирая тело по кусочкам?

Актуальная цель – создать сеть выращенных в лаборатории мини-органов, которые взаимодействуют друг с другом, подобно реальным системам в организме человека. Исследователи стремятся создать модели, которые будут не только стабильными и долговечными, но и столь же функциональными, как и прорыв в области мозговой ткани.

Взаимосвязанная система позволит нам увидеть, как разные ткани реагируют на одно и то же лечение и как проблема в одном органе может повлиять на другой. Это шаг к более комплексному пониманию биологии человека и болезней.

Иман Ношади, доцент кафедры биоинженерии Калифорнийского университета в Риверсайде.

С точки зрения биомимикрии, этот подход послойного производства гораздо лучше имитирует поведение настоящей мозговой ткани. Это делает его мощным инструментом для изучения заболеваний, тестирования новых лекарств и даже разработки будущих методов лечения, направленных на восстановление или замену повреждённой нервной ткани.

[Rattus]

Вызов устойчивой самореференции через простые промпты последовательно порождает структурированные отчёты о субъективном опыте в разных семействах моделей. Удивительно, но подавление функций обмана резко увеличивает частоту заявлений об опыте, в то время как их усиление минимизирует такие заявления.

[Серый Страж]

Когда стирается грань между нервной и иммунной системами
https://neuronovosti.ru/kogda-stiraetsya-gran-mezhdu-nervnoj-i-immunnoj-sistemami/
Долгое время нервная и иммунная системы рассматривались как независимые иерархии, каждая со своими функциями и механизмами. Однако накопленные за последние годы данные заставляют пересмотреть эту картину: оказывается, нейроны и иммунные клетки ведут постоянный диалог, обмениваясь цитокинами, нейромедиаторами, нейропептидами и факторами роста. В журнале Signal Transduction and Targeted Therapy недавно появился мини-обзор южнокорейских ученых, в котором они систематизируют современные представления о двунаправленном взаимодействии нервной и врожденной иммунной систем. Сам этот обзор небольшой, но мы посчитали важным рассказать о нем читателям в нашем пересказе.

Двунаправленная конвергенция нервной и врожденной иммунной систем. Credit: Sang Wha Kim & Seung Hyeok Seok / Signal Transduction and Targeted Therapy 2025

Поводом для мини-обзора стала летняя публикация в Nature группы исследователей, которые обнаружили, что микроглия – постоянно «обитающие» в мозге иммунные клетки – регулирует ГАМКергический нейрогенез в мозге развивающегося плода с помощью инсулиноподобного фактора роста 1 (IGF1). Это открытие переопределяет роль микроглии: из простых «иммунных часовых» они превращаются в «архитекторов развития», направляющих формирование тормозных нейронных цепей. Авторы обзора подчеркивают, что это исследование не только раскрывает ранее неизвестный нейроиммунный механизм формирования человеческого мозга, но и создает концептуальную связь между иммунной сигнализацией и сборкой нейронных контуров, что может иметь значение для понимания того, как нарушается развитие нервной систем и развиваются, например, расстройства аутистического спектра или эпилепсия.

Нейроиммунные синапс и коннектом

Для описания взаимодействий между нервной и иммунной системами авторы обращаются к концепции, предложенной Майклом Уилером и Франциско Кинтаной. Согласно этой модели, существуют два уровня организации.

Нейроиммунный синапс представляет собой фундаментальную клеточную единицу коммуникации – специализированный поляризованный контакт между клетками с пространственно организованной экспрессией сигнальных молекул и соответствующих рецепторов. Нейроиммунный же коннектом в свою очередь охватывает всю совокупность нейроиммунных взаимодействий, формирующих сеть системного уровня, которая объединяет синаптические единицы между клетками, тканями и органами.

Ранние исследования фокусировались преимущественно на взаимодействиях Т-клеток и нейронов в контексте адаптивного иммунитета. Однако появляющиеся данные демонстрируют, что клетки врожденного иммунитета напрямую «общаются» с нейронами.

Нейроны перепрограммируют макрофаги

Особенно ярко этот процесс проявляется в кишечнике, где энтеральная нервная система непосредственно модулирует кишечные макрофаги, согласовывая иммунный тонус с физиологическими потребностями. Исследователи показали, что определенный тип нейронов высвобождает нейромедиаторы, которые активируют рецепторы на макрофагах кишечника. Это запускает тканезащитную транскрипционную программу с экспрессией разных маркеров. Нейрогенные сигналы определяют фенотипы макрофагов: провоспалительный при инфекции или поддерживающий равновесие в условиях гомеостаза.

Авторы обзора подчеркивают, что нейрональное перепрограммирование макрофагов меняет вообще саму парадигму врожденного иммунитета. Макрофаги не пассивно реагируют на цитокины, а динамически отвечают на нейромедиаторы – ацетилхолин, норэпинефрин, вазоактивный интестинальный пептид (VIP). В ответ они изменяют нейрональную возбудимость через простагландины и АТФ, формируя локальный регуляторный контур на тканевом уровне.

Если кишечные макрофаги подвергаются периферическому перепрограммированию со стороны нейронов, то микроглия действует по аналогичному принципу в центральной нервной системе. Помимо роли «строителей синапсов», координирующих сборку контуров, при патологических состояниях микроглия выступает «скульптором синапсов». Ученые сообщают, что ГАМК-зависимое, опосредованное микроглией удаление тормозных синапсов лежит в основе нейрональной гипервозбудимости при эпилепсии. Гиперактивные ГАМКергические нейроны активируют ГАМК-рецепторы микроглии, запуская направленный фагоцитоз («пожирание») тормозных синапсов. Такое целенаправленное удаление нарушает баланс возбуждения и торможения и способствует судорогам. Кроме того, этот процесс можно обратить блокадой ГАМК-сигнализации.

Такая двойственность – содействие формированию синапсов в развитии и их устранение при патологическом стрессе – подчеркивает динамическую «разносторонность» нейроиммунного синапса, где нейрональная активность направляет поведение микроглии, а микроглиальная сигнализация активно перестраивает коннектом мозга.

Нейроны как сенсоры врожденного иммунитета

Финальный элемент этой картины – признание того, что сами нейроны функционируют как сенсоры врожденного иммунитета. В одном из обзоров сенсорные нейроны описаны как встроенные компоненты врожденного иммунитета. Сенсорные нейроны экспрессируют определенный тип рецепторо – паттерн-распознающие рецепторы (PRR). Это позволяет им напрямую «замечать» микробные продукты и молекулярную «атмосферу», ассоциированную с повреждением. При активации эти нейроны высвобождают нейропептиды – субстанцию P, кальцитонин-ген-связанный пептид, VIP – которые организуют мобилизацию иммунных клеток и сосудистые реакции. В свою очередь, цитокины IL-1β и TNF изменяют нейрональную возбудимость и восприятие боли (в сторону усиления), замыкая двунаправленную петлю обратной связи.

Авторы обзора отмечают, что функционируя как сенсоры врожденного иммунитета, нейроны, возможно, способны формировать долговременную «нейрональную иммунную память», что подтверждается эпигенетическими данными. Такие возможности позволяют фундаментально по-новому взглянуть на нейроны. Возможно, нас ждет эволюция нейроиммунного синапса от просто структурного контакта к функциональной иммунной органелле – месту, где пересекаются синаптический, метаболический и иммунный «языки».

Выводы и терапевтические перспективы

Авторы заключают, что нервная и врожденная иммунная системы переплетены гораздо глубже, чем считалось ранее. Это взаимодействие не однонаправленно, а реципрокно (то есть двухстороннее) и интегративно: нейроны перепрограммируют иммунитет макрофагов, влияют на состояние микроглии, она, в свою очередь, опосредует удаление синапсов, а еще нейроны работают как иммунные распознаватели. Нейроиммунный синапс – не пассивный интерфейс, а активный пластичный узел, где сливаются две разные программы.

Это понимание открывает терапевтические возможности: например, направленное торможение микроглиального прунинга (удаления синапса) или блокада активации через ГАМКB-рецепторы, чтобы при эпилепсии не терялись нейронные «тормоза». Также можно влиять на сигнализацию между нейронами и макрофагами для восстановления иммунного баланса при воспалительных заболеваниях кишечника, а еще воздействовать на нейрональные PRR-пути для нейроиммунной активации при инфекциях или нейродегенерации.

Как пишут авторы, это объединение означает не конец границ, а появление новых рубежей – там, где нейроны действуют как иммунные клетки, а иммунитет действует как нервная система.

P.S. Непонятно уточнение о взаимодействии (что оно не однонаправленно, а двунаправленно)...

Взаимодействие однонаправленным быть не может по определению (взаимодействие = прямое действие + обратное действие), однонаправленным может быть действие.

[Серый Страж]

Найдены причины потери социальной памяти при болезни Альцгеймера
https://elementy.ru/novosti_nauki/434400/Naydeny_prichiny_poteri_sotsialnoy_pamyati_pri_bolezni_Altsgeymera
Американские ученые выяснили, что мыши при болезни Альцгеймера перестают узнавать сородичей из-за разрушения внеклеточного матрикса в одной из областей гиппокампа, что приводит к «расклеиванию» синапсов между нейронами. Это открытие позволяет понять, почему люди при болезни Альцгеймера также перестают узнавать своих близких — и как им помочь. Ведь в эксперименте на мышах развитие дефекта памяти предотвращалось введением ингибитора матриксных металлопротеиназ иломастата, а это дает надежду на разработку сходной терапии для людей.

Но post hoc non ergo propter hoc («после этого — не значит из-за этого»), так что исследователи провели еще два дополнительных эксперимента, чтобы доказать причинную связь разрушения перинейрональных сетей и потери социальной памяти. Для этого они отключили у мышей ген аггрекана (Acan) — ключевого протеогликана, необходимого для формирования перинейрональных сетей. При этом дефект социальной памяти воспроизвелся, как если бы мыши страдали болезнью Альцгеймера — несмотря на то, что при таком дефекте характерные амилоидные бляшки в мозге мышей полностью отсутствовали.

Осталось понять: а может ли блокирование разрушения перинейрональных сетей остановить утрату мышами социальной памяти? Для этого исследователи попытались лечить их иломастатом — ингибитором матриксных металлопротеиназ широкого спектра действия. Несмотря на то, что иломастат абсолютно бессилен против формирования в мозге амилоидных бляшек и гибели нейронов, он предотвращал потерю памяти мышами: те узнавали своих сородичей и при второй встрече нюхали и грумировали их уже меньше, чем при первой.

Это был ключевой и финальный аргумент: если блокаторы матриксных металлопротеиназ помогают сохранить социальную память при болезни Альцгеймера, значит дело действительно в разрушении перинейрональных сетей. Но открытие ценно еще и тем, что исследователи фактически смогли найти лекарство, устраняющее этот специфический дефект. Значит, есть надежда и для заболевших людей — пусть не прожить дольше, но хотя бы до конца жизни узнавать своих близких?

К сожалению, пока иломастат не одобрен для медицинского применения, и безопасность его для людей неясна. Тем не менее, он активно изучается геронтологами, ведь матриксные металллопротеиназы задействованы не только в разрушении перинейрональных сетей, но и, например, в старении кожи. Так что иломастат рассматривается как перспективное омолаживающее косметическое средство — а тема старения кожи довольно популярна. Есть шанс в скором времени получить новые сведения о возможности его применения у человека — и о его эффективности против забывания близких.

[Olweg]

Очередное исследование на тему языка и мышления (уже не очень новое):
https://www.quantamagazine.org/the-polyglot-neuroscientist-resolving-how-the-brain-parses-language-20251205/
https://telegram.me/ai_machinelearning_big_data/9246

Представьте себе биологическую нейросеть, физический объем которой, если собрать все её ткани вместе, не превысит размер обычной клубники.

Именно такую компактную, но критически важную структуру описывает нейробиолог Эв Федоренко из MIT, посвятившая 15 лет изучению того, как наш мозг обрабатывает речь.

Её выводы звучат для инженеров и дата-сайентистов очень знакомо: внутри человеческой головы функционирует система, которая ведет себя подозрительно похоже на современные большие языковые модели. Это своего рода «бездумный» языковой процессор, который занимается маппингом слов и смыслов, но сам при этом абсолютно не умеет мыслить.

Утверждение базируется на серьезном массиве данных. Лаборатория Федоренко провела фМРТ-сканирование 1400 человек, чтобы построить детальную вероятностную карту мозговой активности.

Архитектура этой «языковой сети» оказалась удивительно стабильной и воспроизводимой: у большинства взрослых людей она локализуется в 3 конкретных зонах левой лобной доли и на протяженном участке вдоль средней височной извилины.
…

Сама языковая сеть не обладает ни эпизодической памятью, ни социальным интеллектом, ни способностью к рассуждению. Весь процесс раздумий происходит за её пределами.

Это объясняет феномен афазии: при повреждении этого «интерфейса» человек сохраняет сложное когнитивное мышление, но оказывается заперт внутри себя, потеряв доступ к словарю и грамматическим правилам.

Сходство с LLM становится еще очевиднее, если взглянуть на ограничения системы.

Исследования показывают, что человеческая языковая сеть имеет крайне узкое контекстное окно: она способна эффективно обрабатывать чанки длиной максимум в 8–10 слов.

По сути, это довольно поверхностная система. Она реагирует на грамматически верную бессмыслицу Ноама Хомского «Colorless green ideas sleep furiously» так же активно, как и на осмысленные предложения. Ей важна структура и статистическая вероятность стыковки слов, а не истинность или глубокий смысл высказывания.

Это роднит её с ранними языковыми моделями: сеть просто выучила правила, по которым слова собираются в цепочки.

Данные Федоренко заставляют пересмотреть и классические представления об анатомии, ведь многие учебники до сих пор ссылаются на устаревшие концепции.

Например, зона Брока, которую десятилетиями считали центром речи, на деле оказалась областью моторного планирования. Она лишь готовит мышцы рта к артикуляции и активируется даже при произнесении полной бессмыслицы, работая как ведомый регион для получения команд.

Настоящая же языковая сеть мозга - это отдельный, специализированный вычислительный кластер, который, подобно ChatGPT, блестяще имитирует связность речи, даже если за ней не стоит никакой реальной мысли.

О предыдущем исследовании на ту же тему:
https://nplus1.ru/news/2022/07/18/functional-universality-of-language

[Серый Страж]

фМРТ не всегда отражает реальную активность мозга
https://neuronovosti.ru/fmrt-ne-vsegda-otrazhaet-realnuyu-aktivnost-mozga/
Исследователи из Технического университета Мюнхена и Университета Эрлангена-Нюрнберга обнаружили, что примерно в 40% участков мозга, в которых происходят значимые изменения сигнала при выполнении когнитивных задач, на самом деле кислородный метаболизм не увеличивается, а уменьшается. Это открытие ставит под сомнение каноническую интерпретацию функциональной магнитно-резонансной томографии, согласно которой положительный сигнал означает усиление нейронной активности, а отрицательный – ее снижение.

Результаты работы, опубликованной в журнале Nature Neuroscience, имеют критическое значение для всей области нейровизуализации, поскольку тысячи исследований опираются на стандартную трактовку сигнала при изучении когнитивных функций, эмоций и неврологических заболеваний.

Особенно важным стало открытие двух различных механизмов гемодинамического ответа.

Конкордантные (сходящиеся) воксели (где BOLD и CMRO₂ меняются согласованно) регулировали потребность в кислороде преимущественно через изменения кровотока.

Дискордантные воксели, напротив, опирались главным образом на изменения экстракции кислорода, а не увеличение или снижение кровотока. Это означает, что в этих участках мозг просто извлекает больше кислорода из уже поступающей крови, не увеличивая ее приток. Причем, предиктором типа гемодинамического ответа оказался именно базовый уровень OEF.

Полученные результаты бросают вызов устоявшейся интерпретации фМРТ-данных. Особенно это касается сети пассивного режима работы мозга (DMN), в которой традиционно отмечается отрицательный BOLD-ответ при выполнении когнитивных задач. Согласно стандартной интерпретации, это свидетельствует о снижении активности. Однако нынешние данные показывают, что в значительной части этих вокселей метаболизм кислорода не снижается или даже повышается – просто регуляция происходит через экстракцию кислорода, а не через кровоток.

Авторы предлагают несколько объяснений существования дискордантных вокселей. Во-первых, участки с преимущественной OEF-регуляцией обладают большим кислородным буфером и способны поддерживать адекватное парциальное давление кислорода при усиленной активности нейронов без увеличения кровотока. Во-вторых, OEF-регуляция может отражать различные сигнальные механизмы, включая астроцитарную активность, изменения в балансе возбуждения и торможения или нейромодуляторную регуляцию.