Рефлекторная теория Основной теорией регуляции является рефлекторная теория, которая описывает регуляцию физиологических функций с помощью рефлексов. Эта теория была разработана Рене Декартом, а позже расширена Иваном Павловым и Иваном Сеченовым.
Теория функциональных систем Анохина Теория функциональных систем Анохина является альтернативной теории рефлексов, которая предполагает, что взаимодействия между элементами недостаточно для формирования системы. Вместо этого элементы должны взаимодействовать взаимовыгодным образом для достижения конкретного результата. Анохин ввел концепцию взаимопомощи, элементы которой демонстрируют только необходимую степень свободы для достижения желаемого результата.
Важность ограничения свободы Теория Анохина предполагает, что ограничение степени свободы элементов необходимо для достижения определенного результата. Эта идея важна для понимания поведения сложных систем, таких как поведение человека. Без ограничения свободы система может стать хаотичной и не достичь желаемого результата.
Анохин считал, что системообразующим фактором является результат, который определяет степени свободы, необходимые для достижения результата. Он также верил в динамическую природу функциональных систем, которые формируются и исчезают по мере необходимости для достижения результата. Кроме того, Анохин подчеркнул избирательное вовлечение элементов в функциональные системы, которые постоянно меняются для достижения желаемого результата.
Центральная нервная система и функциональная архитектура Центральная нервная система - не единственная система, участвующая в регулировании функций, поскольку существует множество наборов нервных центров, которые участвуют в этом процессе. Концепция "созвездий" Анохина относится к определенному набору нервных центров, участвующих в регулировании определенной функции, и существует центральная архитектура, которая координирует эти центры.
Исполнительные механизмы и их роль в регулировании Нервная система посылает команды исполнительным механизмам, которые отвечают за выполнение определенных функций, таких как поддержание уровня кислорода или глюкозы. Существует множество исполнительных механизмов, которые могут быть активированы для достижения желаемого результата, и они работают, чтобы вернуть систему в состояние равновесия, когда она отклоняется от нормы.
Иерархия функциональных систем Теория Анохина предлагает иерархию функциональных систем, на самом низком уровне которой находятся метаболические системы, за которыми следуют гомеостатические, поведенческие и социальные системы. Каждый уровень основывается на предыдущем, и конечной целью является достижение социальных результатов. Теория также подчеркивает важность афферентного синтеза, памяти и доминирующей мотивации в процессе принятия решений.
Специфическое мышление Анохина Анохин считает, что, принимая решения, мы формируем ожидание того, что получим в итоге, и наши действия основаны на этом ожидании. Наши действия осуществляются с помощью программы действий, которая приводит к результату, характеризующемуся набором параметров. Теория функциональных систем Анохина объясняет, как эмоции возникают при сравнении ожидаемых и фактических результатов.
Обработка информации в нейронах Химический синапс отвечает за передачу информации между нейронами. Деполяризация постсинаптической мембраны генерирует потенциал действия, который является основой для формирования потенциалов действия. Интегративная активность является ключевым принципом работы центральной нервной системы, и она включает в себя интеграцию множества потоков информации.
Интегративная активность нейронов Интегративная деятельность - это процесс объединения нескольких потоков информации для формирования единого результата. Чтобы интегрировать информацию, необходимо объединить по крайней мере два информационных потока. Теория функциональных систем Анохина объясняет, как интегративная деятельность приводит к формированию эмоций и поведения.
Два входа и один выход В лекции обсуждается концепция наличия двух входов и одного выхода, при которой информация может передаваться различными способами и может быть различных типов. Цель состоит в том, чтобы устранить неопределенность и получить минимальный объем информации, необходимый для принятия решения.
Логика и интеграция В лекции объясняется, как логика и интеграция играют решающую роль в обработке информации. Она описывает, как работают нейроны и как они интегрируют информацию через синапсы, генерируя потенциалы действия, которые приводят к принятию решений. В лекции также подчеркивается важность интеграции множества потоков информации для принятия обоснованных решений.
Личные факторы и риск В лекции подчеркивается роль личных факторов и риска в принятии решений. Это объясняет, как люди по-разному интегрируют информацию, что приводит к различным решениям. В лекции также подчеркивается, что никогда не бывает достаточно информации для принятия безрискового решения, и важность автоматизации процессов принятия решений в современной войне.
Важность быстрого принятия решений Оппонент уже предпринимает действия, в то время как вы все еще собираете информацию, а это значит, что инициатива всегда остается за тем, кто быстрее принимает решения. Разработка автоматизированных систем принятия решений, включая искусственный интеллект, может ускорить этот процесс.
Три парадокса Анохинской теории электрических мембран Анохин сформулировал три парадокса теории электрических мембран, включая тот факт, что нейрон - это всего лишь мембрана, двойное интегрирование электрических сигналов и непредсказуемое затухание сигнала. Анохин также предложил химическую теорию, которая предполагает, что химические синапсы влияют на метаболизм клетки.
Сравнение вычислительной мощности мозга и компьютеров Мозг содержит около 10 ^ 15 элементов, в то время как компьютер содержит около 10 ^ 9-10 ^ 12 элементов. Скорость вычислений мозга также ниже, чем у компьютеров. Однако нейронная сеть мозга построена на принципах конвергенции и дивергенции, которые позволяют осуществлять сложную обработку информации. По прогнозам, к 2023 году вычислительная мощность компьютеров сравняется с мощностью человеческого мозга.
Дивергенция Нейроны могут возбуждать несколько других нейронов одновременно посредством разветвления, причем один аксон, разветвляясь, стимулирует до 700 других нейронов. Этот процесс известен как дивергенция и может привести к активации миллионов нейронов через множество синаптических соединений.
Конвергенция Конвергенция - это процесс, при котором несколько аксонов сходятся на одном нейроне. Этот процесс необходим для создания более крупных нейронных сетей и отвечает за интегративную активность, которая возникает во время синаптических соединений. Чем больше синаптических связей, тем больше этапов обработки информации происходит.
Нейронные сети Мозг представляет собой непрерывную нейронную сеть, состоящую из нескольких входящих аксонов и меньшего количества исходящих аксонов. Сеть создается на основе принципов дивергенции и конвергенции, при этом каждое синаптическое соединение приводит к интегративной деятельности и обработке информации. Активность мозга можно измерить с помощью электроэнцефалографии, которая обнаруживает синхронность нервной активности между различными областями мозга.