ВНИМАНИЕ! На форуме начался конкурс - астрофотография месяца МАРТ!
0 Пользователей и 32 Гостей просматривают эту тему.
что если некоторые симптомы болезни – это не сбои в работе мозга, а компромиссы, на которые он идет ради поддержания своей основной функции?
Credit: Kalyani Chaubey et al. / Cell Reports Medicine 2025Болезнь Альцгеймера (БА) – главная причина старческого слабоумия. К середине века ею, по разным оценкам, будут страдать более 150 миллионов человек. Со времен открытия болезни в начале XX века врачи считали ее необратимой: нервные клетки гибнут, связи между ними разрушаются, восстановить их невозможно. Имеющиеся в арсенале современных врачей средства в лучшем случае немного замедляют процесс. С недавних пор главная теория патогенеза болезни – амилоидная, трещит по швам из-за подозрений в фальсификации данных теми исследователями, которые ее предложили и привели первые доказательства. Одно из последствий этого – ни одно лекарство против амилоидных бляшек до сих пор так и не показало нужную активность у людей (хотя у мышей наблюдались некоторые позитивные подвижки).Команда под руководством Эндрю Пипера из Университета Кейс Вестерн Резерв решила проверить другой подход – не бороться с амилоидными бляшками напрямую, а помочь мозгу самому справиться с болезнью. Ученых вдохновили люди, которые вопреки генетике не заболевают. Некоторые носители опасных с точки зрения БА мутаций живут до глубокой старости без признаков деменции, хотя их мозг полон тех самых бляшек, которые считаются причиной болезни. Вероятно, мозг способен защищаться – нужно лишь понять, как ему помочь.Исследователи сосредоточились на молекуле НАД+ (никотинамидадениндинуклеотид). Это своего рода «энергетическая валюта» клетки: без нее не работают сотни ферментов, клетка не может ни защищаться от повреждений, ни чинить себя. Оказалось, что при болезни Альцгеймера уровень НАД+ в мозге падает почти вдвое – клетки буквально обесточиваются.Для эксперимента взяли мышей с генетической моделью болезни Альцгеймера. К шести месяцам они уже плохо запоминали дорогу в лабиринте и не узнавали знакомые предметы – типичные клинические признаки деменции. Этим больным мышам начали вводить вещество P7C3-A20, которое помогает клеткам восстанавливать запасы НАД+. Лечение продолжалось полгода.Результаты превзошли ожидания. К году – возрасту глубокой деменции у контрольных мышей – пролеченные животные прекрасно справлялись с тестами на память и обучение, не отличаясь по показателям от здоровых сверстников. Под микроскопом картина их мозга тоже изменилась: восстановился гематоэнцефалический барьер (защитная «стенка» между кровью и мозгом), снизился уровень нейровоспаления, прекратилась массовая гибель нейронов. Даже в крови нормализовался уровень биомаркеров, по которым врачи отслеживают болезнь Альцгеймера.Эффект подтвердился и на другой модели – мышах с патологией тау-белка, находившихся почти «при смерти». Всего за месяц лечения их память восстановилась до нормы.Важное наблюдение: когнитивные нарушения у мышей развивались еще до того, как нейроны начинали массово погибать. Это значит, что проблемы с памятью вызваны не столько потерей клеток, сколько их «отключением» из-за энергетического голода. А «отключенные» клетки можно снова «включить» – что и доказал эксперимент.Разумеется, мыши – не люди. Авторы честно признают ограничения: у мышей болезнь вызвана искусственно внесенными мутациями, тогда как у большинства пациентов она развивается спонтанно, и виной этому часто становится несколько факторов. Тем не менее параллельный анализ образцов человеческого мозга показал те же закономерности: чем сильнее нарушен баланс НАД+, тем тяжелее деменция. А у «везунчиков» – людей с бляшками, но без слабоумия – уровень НАД+ остается нормальным.Исследование дает надежду, что болезнь Альцгеймера – не приговор. Если клинические испытания подтвердят эти результаты, восстановление энергетического баланса мозга может стать новым направлением терапии деменции.
Американские ученые смогли полностью восстановить память и работу мозга у мышей, которые уже страдали тяжелой формой болезни Альцгеймера.
А саму проблему старческого слабоумия легко отдалить, а то и вообще устранить, надо только работать мозгами чаще. Особенно помогает игра на гитаре.
Малькольм Митчелл Янг (англ. Malcolm Mitchell Young; 6 января 1953, Глазго, Шотландия — 18 ноября 2017, Сидней, Австралия) — австралийский рок-музыкант, известен как основатель и ритм-гитарист рок-группы AC/DC....В сентябре 2014 года семья Малькольма Янга подтвердила, что он страдает от деменции — болезни мозга, вызывающей нарушения памяти и мыслительной функции[6].Неназванный источник, близкий к семье Янг, сообщил: «Если вы находились в комнате с ним, вышли и вернулись через минуту, то он не вспомнит, кто вы. Он совершенно потерял краткосрочную память»[7].
Методологический прорыв: синтез искусственного и биологического интеллектаДля изучения процессов, происходящих в мозге, исследователи использовали глубокие нейронные сети в качестве математических моделей. Искусственные нейросети достигли того уровня сложности, который позволяет использовать их как суррогатные модели для проверки гипотез о работе биологических систем. Если активность искусственной сети при просмотре изображений схожа с активностью мозга человека, это позволяет сделать выводы о принципах кодирования информации в живой ткани.В эксперименте сравнивались три архитектуры компьютерного зрения, принципиально различающиеся алгоритмами обучения:MoCo (Self-supervised learning): модель, обученная без учителя. Она анализирует миллионы изображений, выявляя закономерности в пикселях, текстурах и геометрии объектов, но не имеет доступа к текстовым меткам. Эта модель имитирует чистое зрение, лишенное языкового контекста.ResNet (Supervised classification): стандартная модель классификации, обученная сопоставлять изображение с конкретным словом-меткой (например, «автомобиль» или «яблоко»). Это имитирует уровень категоризации объектов.CLIP (Vision-Language model): мультимодальная система, которая обучается на парах «изображение — текстовое описание». В отличие от ResNet, она анализирует не просто ярлыки, а сложные семантические конструкции и отношения между объектами, выраженные в естественном языке.Этап 1: Корреляционный анализ на здоровой выборкеНа первом этапе исследования ученые проанализировали данные функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) здоровых добровольцев. Участникам демонстрировали различные визуальные стимулы, фиксируя активность в вентральной затылочно-височной коре (VOTC) — ключевой зоне, отвечающей за распознавание объектов.Результаты показали устойчивую закономерность: активность зрительной коры человека наиболее точно предсказывалась моделью CLIP. Паттерны возбуждения нейронов при просмотре объектов статистически достоверно совпадали с тем, как кодирует информацию нейросеть, обладающая знаниями о структуре языка. Модели ResNet (знающая только слова-ярлыки) и MoCo (не знающая языка вовсе) показали значительно меньшее соответствие.Этот факт позволил выдвинуть гипотезу: человеческая зрительная система не просто пассивно регистрирует визуальные признаки, но активно использует семантическую информацию (смыслы и описания) для построения визуальных репрезентаций. Однако наличие соотношения не являлось доказательством причинно-следственной связи. Существовал риск, что CLIP показывает лучшие результаты по иным техническим причинам, например, из-за большего объема обучающей выборки.Обзор данных фМРТ, моделей зрения и схемы анализа. a. В таблице перечислены четыре использованных набора данных фМРТ (OPN95, SPN95, FV14 и THINGS), включая типы стимулов и задачи для участников. Важно отметить, что участники из набора FV14 служили контрольной группой здоровых людей для сравнения с пациентами во втором этапе исследования. b. Схема анализа для первого исследования. Мы сравнили, насколько точно три разные модели зрения соответствуют нейронным реакциям в вентральной затылочно-височной коре (VOTC). Использовались: Визуальный энкодер OpenAI CLIP (обучение на естественных текстах). ResNet-50 (обучение на метках категорий, созданных людьми). MoCo v3 (самообучение без учителя). У всех трех моделей одинаковая базовая архитектура (ResNet-50), разница лишь в способе обучения. И моделям, и людям показывали одни и те же изображения объектов. Для сравнения реакций мозга и ИИ использовали метод анализа репрезентативного сходства (RSA). В маске VOTC для каждого участка строили матрицы различий (RDMs), показывающие, как мозг воспринимает сходство между парами объектов. Затем рассчитывали частичную корреляцию Спирмена между матрицами мозга и матрицами моделей, чтобы выявить зоны, где активность мозга совпадает с предсказаниями нейросетей. Эффект «sentence description» (описание предложениями) показывает уникальный вклад модели CLIP (за вычетом влияния ResNet и MoCo), а эффект «verbal categorization» (словесная категоризация) отражает вклад ResNet (за вычетом MoCo).Автор: Haoyang Chen et al. arXiv:2501.13628 [q-bio.NC] Источник: arxiv.orgЭтап 2: Клиническая валидация через повреждения мозгаДля доказательства того, что именно языковая система модулирует зрение, авторы перешли к анализу данных пациентов с очаговыми поражениями мозга. В выборку вошли 33 пациента, перенесших ишемический инсульт.Ключевым объектом исследования стали проводящие пути белого вещества — аксоны, физически соединяющие различные участки коры. Ученых интересовал конкретный тракт, связывающий зрительную кору (VOTC) с левой угловой извилиной (Angular Gyrus, AG). Левая угловая извилина является очень важным узлом языковой сети, отвечающим за интеграцию семантической информации и понимание сложных понятий.Логика эксперимента была следующей: если преимущество модели CLIP в объяснении работы мозга действительно основано на взаимодействии зрения и языка, то физический разрыв связи между зрительной корой и языковым центром должен устранить этот эффект.Результаты подтвердили гипотезу с высокой точностью:У пациентов, у которых структурная целостность путей между VOTC и левой угловой извилиной была сохранена, активность зрительной коры по-прежнему лучше всего описывалась моделью CLIP.У пациентов с повреждением этого тракта наблюдалось статистически значимое снижение соответствия модели CLIP.Самое важное: при нарушении связи с языковым центром активность зрительной коры начинала лучше коррелировать с моделью MoCo — алгоритмом, который опирается исключительно на визуальные характеристики низкого уровня.Сравнение и визуализация внутренних представлений моделей зрения. a. График корреляции между матрицами различий (RDM) на каждом слое моделей CLIP, ResNet-50 и MoCo v3 (усреднено по всем наборам данных). Каждая точка — среднее значение. Слой «avgpool» (средний пулинг) показал самую низкую корреляцию между моделями — это означает, что именно на этом этапе «восприятие» мира у моделей различается сильнее всего, поэтому этот слой выбрали для дальнейшего анализа. b. Слева: визуализация матриц RDM для набора данных THINGS. Красный цвет — объекты не похожи, синий — максимально похожи. Также приведена матрица человеческого поведения (оценки сходства объектов реальными людьми). Справа: пары изображений, которые каждая модель считает наиболее похожими друг на друга (уникальный вклад каждой модели, очищенный от влияния двух других). Это наглядно показывает, что CLIP, ResNet и MoCo используют разные принципы для группировки объектов. c. График того, насколько каждая модель совпадает с человеческим восприятием. Высота столбцов показывает среднюю корреляцию Спирмена между RDM модели и поведением людей. Точки и пунктирные линии отражают разброс значений в конкретных наборах данных (OPN95, FV14, THINGS). Видно, что CLIP ближе всего к человеческой логике оценки сходства.Автор: Haoyang Chen et al. arXiv:2501.13628 [q-bio.NC] Источник: arxiv.orgЛатерализация и специфичность эффектаИсследование выявило анатомическую специфичность. Эффект наблюдался только при повреждении связей в левом полушарии. Это критически важное наблюдение, поскольку у подавляющего большинства людей языковые функции распределены именно слева. Повреждение аналогичных путей в правом полушарии, соединяющих зрительную кору с правой угловой извилиной (которая не участвует в обработке языка), никак не влияло на точность предсказаний модели CLIP.Это исключает возможность того, что изменения в работе зрительной коры были вызваны общим снижением когнитивных способностей или неспецифическим повреждением мозга. Влияние оказывал именно разрыв коммуникации с лингвистическим модулем.Карты мозга, показывающие влияние языка на зрительную кору (VOTC) и распределение активности по полушариям. Черные контуры очерчивают границы VOTC — зоны зрительной коры, где проводился анализ. Верхний ряд: Усредненные карты активности для трех групп участников: слышащие (OPN95), глухие (SPN95) и здоровая контрольная группа (FV14). Синим цветом отмечен «эффект описания предложений» — зоны, где мозг работает подобно модели CLIP (учитывающей сложный языковой контекст). Оранжевым цветом отмечен «эффект словесной категоризации» — зоны, соответствующие модели ResNet (знающей только отдельные слова-ярлыки). Столбчатые диаграммы под картами показывают индекс латерализации (LIs) — то есть, насколько сильно активность смещена в левое или правое полушарие. Нижний ряд: Индивидуальные карты мозга трех конкретных участников из набора данных THINGS (показывают те же эффекты на уровне отдельных людей). Все карты отображены с учетом строгого порога статистической значимости.Автор: Haoyang Chen et al. arXiv:2501.13628 [q-bio.NC] Источник: arxiv.orgМеханизм семантической модуляцииПолученные данные позволяют пересмотреть архитектуру человеческого восприятия. Результаты свидетельствуют о том, что визуальная информация в мозге не обрабатывается изолированно. В процессе восприятия зрительная кора (VOTC) постоянно взаимодействует с языковой сетью через угловую извилину.Этот процесс можно описать как динамическую модуляцию: языковая система предоставляет зрительной коре высокоуровневые семантические шаблоны («что это может быть» и «как это связано с другим объектами»), что позволяет зрительной системе более эффективно организовывать входящий поток визуальной информации.Когда эта связь нарушается вследствие инсульта, зрительная кора не прекращает работу, но переходит в режим автономного функционирования. В этом состоянии она обрабатывает объекты, опираясь преимущественно на их форму, текстуру и физические параметры (подобно модели MoCo), теряя доступ к богатому контекстуальному слою, который обеспечивает язык.Связь между целостностью путей белого вещества (WM) и работой зрительной коры у пациентов с повреждением мозга. a. Результаты регрессионного анализа. Столбцы показывают, насколько сильно сохранность различных путей белого вещества (между левой зрительной корой VOTC и языковыми зонами) зависит от того, как работает мозг пациента (по типу CLIP, ResNet или MoCo). Звездочка (*) над столбцом «left VOTC-AG» указывает на главную находку: именно целостность пути к левой угловой извилине (AG) критически важна. Уравнение регрессии показывает: чем лучше работает этот путь, тем сильнее мозг похож на CLIP и меньше — на MoCo. b. Графики корреляции для тракта VOTC-AG: Каждая точка — отдельный пациент. Левый график: чем выше целостность пути (FA values), тем сильнее выражен эффект CLIP (мозг использует язык). Правый график: при разрушении этого пути усиливается эффект MoCo (мозг переходит на «безъязыковое» восприятие). c. Проверочный анализ (валидация). Здесь проверяли связь с правой угловой извилиной (которая не отвечает за язык). Значимых связей не найдено. Это доказывает, что эффект специфичен именно для левого «языкового» полушария.Автор: Haoyang Chen et al. arXiv:2501.13628 [q-bio.NC] Источник: arxiv.orgЗначение для разработки искусственного интеллектаИсследование полезно не только для медицины и нейробиологии, но и для сферы компьютерных наук. Оно эмпирически подтверждает, что для создания искусственного интеллекта, способного воспринимать мир подобно человеку, недостаточно увеличивать вычислительные мощности или объем визуальных данных.Биологически правдоподобная модель компьютерного зрения должна быть мультимодальной. Обучение алгоритмов исключительно на изображениях (как в случае с MoCo) создает систему, которая эффективно различает текстуры, но фундаментально отличается от человеческого мозга в принципах организации информации. Внедрение языкового обучения в визуальные модели (как это реализовано в CLIP) приближает работу искусственных нейросетей к нейрофизиологическим стандартам.Работа доказывает, что язык является неотъемлемым компонентом визуального опыта человека, действуя как активный участник процесса формирования зрительных образов.Источник: arXiv
Схема эксперимента. Робот касается резиновой (слева вверху) и настоящей руки, испытуемый должен ответить, чувствует ли он разницу / © Mariano D’Angelo et al.Чтобы человек чувствовал руку «своей», мозг должен решить сложную задачу: объединить то, что видят глаза, с тем, что чувствует кожа. Если вы видите касание и чувствуете его одновременно — это ваша рука. Но поскольку сигналы идут по нервам с разной скоростью, у мозга есть «допустимый интервал» (временное окно), внутри которого он считает события одновременными.Ученые давно предполагали, что восприятие работает не сплошным потоком, а дискретными «кадрами», длина которых зависит от альфа-ритмов мозга. Однако было неизвестно, влияет ли эта «кадровая частота» на базовое самосознание — понимание того, где заканчивается тело и начинается внешний мир.Авторы исследования, опубликованного в журнале Nature Communications, использовали классическую «иллюзию резиновой руки», автоматизировав ее для точности. Роботизированные манипуляторы наносили ритмичные удары по скрытой настоящей руке участника и по лежащему на виду резиновому протезу. Ученые меняли задержку между ударами с точностью до миллисекунд, фиксируя момент, когда человек переставал считать резиновую руку своей.Затем исследователи перешли от наблюдения к управлению. Они прикрепили к головам добровольцев электроды и с помощью транскраниальной стимуляции переменным током (tACS) начали диктовать мозгу ритм работы. Одной группе искусственно замедляли альфа-ритмы теменной коры до восьми герц, другой — ускоряли до 13 герц.Эксперимент показал, что альфа-ритм действительно работает как «затвор камеры», нарезающий реальность на кадры. Участники, которым «разогнали» мозг до 13 герц, стали сверхчувствительными: их временное окно сузилось, и они перестали поддаваться иллюзии при малейшей задержке ударов. Напротив, замедление ритма до восьми герц привело к тому, что «кадры» восприятия стали длиннее. В один такой кадр попадали даже рассогласованные события, и мозг ошибочно объединял их. В результате люди начинали чувствовать резиновую руку своей, даже когда роботы били по ней с заметным отставанием.Чувство телесной принадлежности оказалось динамическим процессом, основанным на математике нейронных колебаний. Это открытие объясняет природу галлюцинаций при шизофрении (где часто наблюдается замедленный альфа-ритм) и открывает путь к созданию технологий, позволяющих мозгу быстрее «принимать» протезы или аватары в виртуальной реальности.
Эксперимент показал, что альфа-ритм действительно работает как «затвор камеры», нарезающий реальность на кадры. Участники, которым «разогнали» мозг до 13 герц, стали сверхчувствительными: их временное окно сузилось, и они перестали поддаваться иллюзии при малейшей задержке ударов. Напротив, замедление ритма до восьми герц привело к тому, что «кадры» восприятия стали длиннее. В один такой кадр попадали даже рассогласованные события, и мозг ошибочно объединял их. В результате люди начинали чувствовать резиновую руку своей, даже когда роботы били по ней с заметным отставанием.
Одно из самых интересных направлений науки
Дети в возрасте двух месяцев способны распределять увиденные предметы по категориям. Это выяснили исследователи из Ирландии, когда провели функциональную МРТ 130 младенцам. Классификация зрительной информации в зрительной коре и в вентральной височной коре у детей была схожа с контрольной группой взрослых, а значит, как следует из исследования, необязательно в большей степени зависит от полученного опыта, чем от врожденных свойств мозга. Результаты работы опубликованы в Nature Neuroscience. Дети учатся узнавать и категоризировать предметы в течение первого года жизни, но точное время, когда это происходит, остается неизвестным. Ученые спорят, появляется ли способность определять предметы в разные категории с накоплением зрительного опыта или строится на базовых системах, существующих в мозге с рождения. Сложности в изучение этой темы добавляет и то, что классические методы психологических исследований, например измерение времени фиксации взгляда, могут быть ненадежными, когда речь идет о младенцах. В последние годы на помощь ученым в исследовании мозга пришел метод функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ), который позволяет следить за активностью мозга в реальном времени. Именно его и использовали нейрофизиологи под руководством Клионы О'Догерти (Cliona O’Doherty) из Тринити-колледжа в Дублине, чтобы изучить способность младенцев категоризировать объекты. В исследование набрали 130 двухмесячных детей, 65 из которых прошли повторное исследование в девять месяцев. Детям на протяжении 15 минут показывали картинки из 12 категорий предметов, которые обычно видят младенцы на протяжении первого года жизни (например, животные или деревья). Во время эксперимента с помощью фМРТ у детей регистрировали активность мозга. В обработке полученной информации ученым помогла сверточная нейронная сеть AlexNet. Тестовой выборкой стали 18 взрослых людей.Уже у двухмесячных детей по паттерну активации вентрального зрительного пути (нейронной системы, идущей от первичной зрительной коры к нижней височной доле) можно было предсказать категорию, в которую ребенок поместит увиденный объект. Распределение категорий предметов в зрительной коре и в вентральной височной коре у детей было схоже с контрольной группой взрослых. Дети категоризировали увиденное даже по такому сложному параметру, как неодушевленный или одушевленный предмет, а по мере роста эта способность лишь усиливалась.Распределение увиденных изображений по категориям одушевленный или неодушевленныйO’Doherty et al. / Nature Neuroscience, 2026Таким образом, уже в два месяца у детей есть необходимые нейрональные связи для категоризации предметов. Работа ставит под сомнение представление о том, что эта способность в большей степени зависит от зрительного опыта, чем от врожденных свойств мозга.Изучая мозг младенцев, исследователи часто находят у них свойства, которые классически ассоциируются с более старшим возрастом. Так нейрофизиологи выяснили, что способность объективно оценивать информацию, доступную другим людям, и оценивать на ее основе верность суждений появляется у детей уже в возрасте семи месяцев.
Цитата: Серый Страж от 30 Дек 2025 [15:07:47]Американские ученые смогли полностью восстановить память и работу мозга у мышей, которые уже страдали тяжелой формой болезни Альцгеймера.Я слушал по радио про это. Сказали, что по этой проблеме мозг мышей и человека вообще нельзя сравнивать. Чего там сделали с мышами, для человека вообще другой мир. А саму проблему старческого слабоумия легко отдалить, а то и вообще устранить, надо только работать мозгами чаще. Особенно помогает игра на гитаре. Так что, если кто тут играет на гитаре, продолжайте это до глубокой старости, пока руки держат инструмент.
С одной стороны, мы обладаем точнейшими инструментами для сканирования мозга, от функциональной МРТ до оптогенетики. С другой — наука о сознании остается полем битвы десятков теоретических моделей, которые годами существуют параллельно, почти не пересекаясь. Каждая теория предлагает свое объяснение того, как физическая материя мозга порождает субъективный опыт, и каждая находит косвенные подтверждения. Чтобы выйти из этого тупика, ведущие научные группы перешли к практике «состязательных коллабораций».Суть этого подхода в том, что сторонники конкурирующих гипотез совместно разрабатывают дизайн одного решающего эксперимента. Они заранее согласуют протокол, методы анализа и, что самое важное, фиксируют свои предсказания до начала сбора данных. Это исключает возможность интерпретировать результаты в свою пользу постфактум.В январе 2026 года в рецензируемом журнале PLoS ONE был опубликован протокол одного такого эксперимента. Его цель — столкнуть лбами две самые влиятельные на сегодняшний день теории: интегрированную теорию информации и теорию предиктивной обработки. Объектом исследования выбрано физиологическое слепое пятно — область сетчатки глаза, лишенная фоторецепторов.
Сначала разберемся в том, как именно враждующие теории объясняют природу нашего восприятия.Интегрированная теория информации (IIT), главным идеологом которой является нейробиолог Джулио Тонони, постулирует, что сознание неразрывно связано с физической архитектурой системы. Согласно IIT, сознательный опыт определяется способностью системы интегрировать информацию, что напрямую зависит от топологии связей в нейронной сети. Теория вводит понятие «причинно-следственной силы». Чтобы мы воспринимали пространство как протяженное и непрерывное, необходима соответствующая непрерывная структура нейронных взаимодействий в зрительной коре.Теория предиктивной обработки (PP), которую в данном исследовании представляют Карл Фристон и Якоб Хови, предлагает другой взгляд. Согласно этому подходу, мозг — это не пассивный приемник информации, а машина для генерации прогнозов. Восприятие представляет собой процесс байесовского вывода: мозг строит внутреннюю модель мира и постоянно обновляет ее, стремясь минимизировать ошибку между своим прогнозом и входящим сенсорным сигналом.Слепое пятно становится идеальным объектом для проверки возникших разногласий. У каждого здорового человека в поле зрения есть область, откуда в мозг не поступает визуальная информация (там, где зрительный нерв выходит из глазного яблока). Однако субъективно мы не видим черного пятна или пустоты. Мы видим цельную картину. Вопрос в том, как именно мозг это делает.
Предсказания сторонДля IIT слепое пятно — это структурный дефект. В этой области коры отсутствуют прямые входящие сигналы, характерные для остальной сетчатки. Следовательно, нарушается локальная причинно-следственная структура нейронной сети.Прогноз IIT: поскольку физический субстрат для представления пространства в этой зоне деградирован, субъективное восприятие пространства должно быть искажено. Теория предсказывает эффект сжатия: расстояния, проходящие через слепое пятно, должны восприниматься как более короткие, чем они есть на самом деле. Мозг не может сгенерировать пространство там, где нет соответствующей нейронной архитектуры.Для Предиктивной обработки (PP) отсутствие сигнала от рецепторов — это лишь отсутствие данных, которое легко компенсируется. Внутренняя генеративная модель мозга, основанная на статистике окружающего мира, знает, что объекты редко исчезают бесследно.Прогноз PP: модель предсказывает непрерывность пространства на основе контекста. Следовательно, восприятие должно оставаться достоверным и неискаженным. Мозг заполнит пробел наиболее вероятной гипотезой о том, что там находится. Сторонники этой теории утверждают, что искажения (смещения оценки) будут отсутствовать, хотя точность оценки (вариативность ответов) может снизиться из-за шума в сигнале.
Важной особенностью данного протокола является использование Байесовского сравнения моделей. Вместо привычной проверки нулевой гипотезы, которая лишь говорит о наличии или отсутствии эффекта, ученые будут оценивать «вес доказательств» для каждой из теорий.Анализ будет проводиться вслепую: данные, собранные в лабораториях Глазго и Йорка, будут обработаны алгоритмами, которые заранее прописаны в пререгистрации. Это исключает так называемый p-hacking — подгонку статистики под желаемый результат.Кроме того, в протокол включено направление «Нейрорепрезентационализм» — подвид теории предиктивной обработки. Оно занимает промежуточную позицию, допуская наличие незначительных искажений в восприятии, но настаивая на том, что высокоуровневые когнитивные процессы способны их компенсировать почти полностью. Таким образом, эксперимент способен различить даже нюансы внутри одного теоретического лагеря.Значение для фундаментальной наукиСбор данных завершился в конце 2025 года, и скоро будут опубликованы итоги.Если данные подтвердят предсказания IIT (искажение пространства), наука получит весомый аргумент в пользу того, что сознание — это жестко детерминированное свойство биологического субстрата. Это будет означать, что нельзя просто скопировать человеческий разум на цифровой носитель, для воспроизведения сознания потребуется точная репликация причинно-следственной архитектуры связей.Если же победит Предиктивная обработка (стабильное пространство), это укрепит представление о мозге как о мощной симуляционной машине, для которой сенсорные данные вторичны по отношению к внутренней модели реальности. Это подтвердит гипотезу о том, что мы воспринимаем не мир как он есть, а свое предсказание этого мира, скорректированное ошибками.Источник: PLOS One
Исследователь из Токийского института науки Инь Цзюнь Пхуа применил подход, который он называет "синтетической нейрофеноменологией": построил ИИ-агентов, воплощающих три ведущие теории сознания, и провел на них эксперименты, невозможные на живом мозге. Речь не о создании сознательного ИИ — агенты служат "идеальными модельными организмами", где каждый нейрон и вес можно наблюдать и модифицировать. Проверялись теория глобального рабочего пространства (GWT), теории высшего порядка (HOT) и теория интегрированной информации (IIT)....Главный вывод работы: три теории сознания не конкурируют, а описывают разные функциональные слои. GWT обеспечивает трансляцию информации между модулями, HOT — контроль качества этой трансляции. По отдельности ни один механизм не дает устойчивого поведения. Для разработчиков ИИ это практический ориентир: система без метакогнитивной калибровки не способна достоверно сообщать о собственной неуверенности. А это критично для безопасности беспилотников, медицинских ИИ и любых автономных систем, где цена ошибки высока.
В январе 2026 года в рецензируемом журнале PLoS ONE был опубликован протокол одного такого эксперимента. Его цель — столкнуть лбами две самые влиятельные на сегодняшний день теории: интегрированную теорию информации и теорию предиктивной обработки.
Если честно, не понял, почему эти теории должны противоречить друг другу.
Попугаи считаются интеллектуалами среди птиц: у них крупный мозг, они живут долго и способны учиться новым звукам всю жизнь. Однако большинство данных об их способностях получено в неволе, а вокальное поведение в дикой природе долго оставалось малоизученным. Авторы исследования, опубликованного в Journal of Avian Biology, в течение трех лет записывали сложные трели 13 пар амазонов (Amazona auropalliata) в лесах Коста-Рики. Эти вокализации птицы используют во время защиты гнездовых участков от соседей-конкурентов. Чтобы расшифровать записи, ученые применили программу Voyant Tools, которой анализируют литературные произведения. С помощью программы провели анализ коллокаций — статистически значимой совместной встречаемости элементов сообщения.Исследователи выделили в песнях попугаев лексикон из 36 типов сигналов, причем сигналов было больше, но остальные звучали слишком редко для исследования. Математический анализ подтвердил наличие синтаксиса: звуки не следовали друг за другом случайно. Птицы соблюдали 19 правил «положительной связи» (когда один звук обязательно притягивает другой) и четыре правила «отрицательной ассоциации» (запрет на соседство определенных сигналов). Более половины лексикона оказалось привязано к полу: 25% звуков издавали исключительно самцы или самки, а еще 31% имели выраженный «гендерный уклон».Несмотря на строгую структуру и правила очередности, дуэты амазонов отличаются предельной гибкостью. Из 52 детально проанализированных записей лишь две оказались идентичными, остальные имели уникальную последовательность элементов. Птицы не просто воспроизводят заученную мелодию, а конструируют сообщение в реальном времени, подстраиваясь под вокализации партнера. Самки при этом чаще выступают инициаторами, задавая темп и структуру «диалога».Научная работа доказывает, что в естественной среде попугаи используют «открытые» системы коммуникации, позволяющие создавать бесконечное количество комбинаций из ограниченного набора сигналов. Такая способность комбинировать блоки информации считается одним из ключевых этапов эволюции языка. Изучение этих механизмов важно не только для фундаментальной науки, но и для сохранения вида: желтошейные амазоны находятся на грани исчезновения, и вместе с популяцией гибнет их уникальная звуковая культура, которая передается через социальное обучение.
Расшифровать бы…
Почему мы не видим слепое пятно в глазу? Ответ на этот вопрос рассудит спор о природе сознанияhttps://www.ixbt.com/live/science/pochemu-my-ne-vidim-slepoe-pyatno-v-glazu-otvet-na-etot-vopros-rassudit-spor-o-prirode-soznaniya.html
Однако новое исследование группы биологов из Нью-Йоркского университета, результаты которого опубликованы в журнале Nature Communications, меняет наше понимание когнитивных процессов. Ученые доказали, что молекулярные механизмы, отвечающие за формирование памяти, не требуют наличия нейронных сетей. Способность фиксировать ритм поступающих сигналов и реагировать на интервалы встроена в базовую биохимическую структуру практически любой человеческой клетки, включая те, которые не имеют никакого отношения к нервной системе.
Второе направление носит фундаментальный характер. Работа команды из Нью-Йоркского университета расширяет рамки концепции когнитивности. Способность извлекать закономерности из окружающей среды, различать временные интервалы и сохранять эту информацию в виде структурных изменений больше не может считаться прерогативой исключительно нервных систем.Долговременная память базируется на универсальных химических механизмах, которые сформировались в живой природе задолго до появления первого мозга. Сложная нервная система человека не изобретала этот процесс с нуля. Она лишь взяла базовую химическую логику, доступную любой эукариотической клетке, и вывела ее на макроуровень через сеть синапсов. И тот факт, что интервальное обучение работает эффективнее непрерывной зубрежки, продиктован не столько устройством нашего разума, сколько законами ферментативной кинетики, по которым работают клетки всего нашего тела.
Автор
Тема: Психика, сознание, разум - определения и возможность моделирования (Прочитано 462559 раз)
