임계 뇌 가설

Critical brain hypothesis

신경과학에서, 중요한 뇌 가설은 특정한 생물학적 신경 네트워크가 위상 [1][2][3]전이 근처에서 작동한다고 말한다.대규모 뉴런 그룹의 실험 기록은 멱함수 법칙 분포를 따르는 크기의 이른바 신경 눈사태라고 불리는 폭발적 활동을 보여 주었습니다.이러한 결과와 많은 설정에 대한 후속 복제는 뇌에서 대규모 신경 네트워크의 집단 역학이 상전이의 [4][5]임계점에 가깝게 작동한다는 가설을 이끌었다.이 가설에 따르면, 뇌의 활동은 두 가지 단계, 즉 활동이 급격히 감소하여 죽는 단계와 시간이 [4]지남에 따라 활동이 증가하고 증폭되는 단계 사이에서 지속적으로 전환될 것이다.중요도에서는 정보처리를 위한 뇌의 능력이 [4][6][7][8]향상되기 때문에 아임계적, 비판적, 그리고 약간 초임계적 사고방식이 인간과 동물의 정신이 어떻게 기능하는지를 설명할 수 있다.이러한 활동의 상승과 타이밍의 복잡성은 활성화 복잡성이라고 불리며, 이는 인지 장애와 전지구적 [9]전위 측정으로부터의 신경 분리 수준에 대한 중요한 정보를 제공한다.


역사

뇌의 중요도에 대한 [10]논의는 1950년부터 이루어졌으며 튜링 테스트용 모방 게임에 대한 논문과 함께 이루어졌다.1995년 허츠와 홉필드는 지진에 대한 자기조직적 임계(SOC) 모델이 수학적으로 통합 및 발화 뉴런 네트워크와 동등하다고 지적하고 SOC가 [11]뇌에서 발생할 수 있다고 추측했다.동시에 Stassinopoulos와 Bak은 임계에서[12] 작동하는 단순한 신경망 모델을 제안했고 Chialvo와 [13]Bak에 의해 나중에 확장되었다.2003년, 이 가설은 Begs와 Plenz에 [14]의해 실험적인 지지를 받았다.중요한 뇌 가설은 과학계의 [4]공감대가 아니다.

레퍼런스

  1. ^ Chialvo, D. R. (2010). "Emergent complex neural dynamics". Nature Physics. 6: 744–750. arXiv:1010.2530. Bibcode:2010NatPh...6..744C. doi:10.1038/nphys1803.
  2. ^ Hesse, J. & Gross, T. 신경계의 기본 특성으로서의 자기 조직적 임계.건강한 신경계의 시그니처로서의 중요도: 다단계 실험 및 계산 연구(2015년
  3. ^ Chialvo, D. R.; Bak, P. (1999-06-01). "Learning from mistakes". Neuroscience. 90 (4): 1137–1148. arXiv:adap-org/9707006. doi:10.1016/S0306-4522(98)00472-2. PMID 10338284.
  4. ^ a b c d 베그스, 존 엠, 티미, 니콜라스뇌의 중요성에 대해 비판적이죠생리학 분야 프런티어, 2012년 6월 7일
  5. ^ di Santo, Serena; Villegas, Pablo; Burioni, Raffaella; Muñoz, Miguel A. (13 February 2018). "Landau–Ginzburg theory of cortex dynamics: Scale-free avalanches emerge at the edge of synchronization". Proceedings of the National Academy of Sciences. 115 (7). doi:10.1073/pnas.1712989115.
  6. ^ Kinouchi, O.; Copelli, M. (2006). "Optimal dynamical range of excitable networks at criticality". Nature Physics. 2: 348–351. arXiv:q-bio/0601037. doi:10.1038/nphys289.
  7. ^ 빌어, J.M.중요도 가설: 로컬 피질 네트워크가 정보 처리를 최적화할 수 있는 방법.런던 왕립학회 철학 거래 A: 수학, 물리 및 공학 과학 366, 329–343(2008).
  8. ^ Shew, W. L.; Yang, H.; Petermann, T.; Roy, R.; Plenz, D. (2009). "Neuronal avalanches imply maximum dynamic range in cortical networks at criticality". The Journal of Neuroscience. 29: 15595–15600. doi:10.1523/jneurosci.3864-09.2009. PMC 3862241.
  9. ^ Napoli, Nicholas (2020). "Activation Complexity: A Cognitive Impairment Tool for Characterizing Neuro-isolation". Nature Scientific Report. 10: 2045–2322. doi:10.1038/s41598-020-60354-2.
  10. ^ Turing, A. M. (1950). "Computing machinery and intelligence". Mind. 59: 433–460. doi:10.1093/mind/lix.236.433.
  11. ^ Herz, A. V.; Hopfield, J. J. (1995). "Earthquake cycles and neural reverberations: collective oscillations in systems with pulse-coupled threshold elements". Physical Review Letters. 75: 1222. doi:10.1103/physrevlett.75.1222.
  12. ^ Stassinopoulos, Dimitris; Bak, Per (1995-05-01). "Democratic reinforcement: A principle for brain function". Physical Review E. 51 (5): 5033–5039. Bibcode:1995PhRvE..51.5033S. doi:10.1103/PhysRevE.51.5033.
  13. ^ Chialvo, D.R.; Bak, P. (1999). "Learning from mistakes". Neuroscience. 90 (4): 1137–1148. arXiv:adap-org/9707006. doi:10.1016/s0306-4522(98)00472-2. PMID 10338284.
  14. ^ Beggs, J. M.; Plenz, D. (2003). "Neuronal avalanches in neocortical circuits". The Journal of Neuroscience. 23: 11167–11177. doi:10.1523/jneurosci.23-35-11167.2003. PMC 6741045. PMID 14657176.