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 主题：智能讨论  |
chenghw
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 发表於 - 2001/11/15 09:15:32
youngfan兄说最早的生物神经系统是很简单的我也赞同，当然越简单的神经系统也就越容易模拟，因而我打算在我从北京回来后编写一个我认为最简单的能学习的智能软件，到时我会将具体的编写方法与策略张贴出来，让大家一起来编写。对计算机我是一个菜鸟，编程水平不高。
为了让大家更好的了解我的观点，今后我将逐步在这里张贴一些关于我对学习、记忆的机理的看法的一些文章，请大家不要见笑。
学习的机理
文章概要：本文大概分为两部分，第一部分以一记忆、回忆的例子为对象讨论了模糊记忆、回忆的具体过程，得出了模糊记忆、回忆的一些特点，第二部分通过对奖惩中枢、海马中枢在学习过程中的作用的讨论，说明了人是如何学习的，并简单的解释了一些关于记忆、回忆的现象。
关键词：模糊记忆、回忆 神经通路 海马中枢 奖惩中枢
一、模糊记忆、回忆机理的简单讨论。
下面通过一模糊记忆、回忆的例子来说明模糊记忆、回忆的特点。例如，如果一个人了解电脑并能通过电脑的物体形象直接想起主板、CPU等，而他不知道电脑也叫计算机，那么他就不能通过“计算机”这一名词的发音刺激直接回忆起主板、CPU等，而当他听说电脑也叫计算机后，他就能通过“计算机”这一名词的发音刺激直接想起电脑这一物体的大概形象，而又能通过电脑的大概形象直接回忆起主板、CPU等。考察这一过程，“计算机”这一名词的发音刺激对应一群神经通路，电脑的形象对应一群神经通路，主板、CPU的形象又分别对应一群神经通路，当对应于计算机这一名词的发音的神经通路群与对应电脑的形象的神经通路群同时兴奋时，它们之间便建立了相互兴奋的记忆联系，当“计算机”这一发音再刺激这人时，首先兴奋与“计算机”这一发音刺激相对应的神经通路群，然后通过记忆的兴奋联系，兴奋与电脑形象相对应的神经通路群，从而产生回忆，同时与电脑形象相对应的神经通路群又能通过记忆的兴奋兴奋与CPU、主板相对应的神经通路群。将这一过程抽象出来即：有A、B、C、D四群神经通路，A与B、C、D之间无相互兴奋的记忆联系，而B、C、D之间能相互兴奋，当A与B同时兴奋时，A、B之间便建立了相互兴奋的记忆联系，当A再单独兴奋时便能通过记忆兴奋B并能通过B兴奋C、D。在A第一次兴奋时组成A的神经通路之间便建立了相互兴奋的记忆联系，它是人能从物体的一个特点回忆到物体的所有特点的基础。现在有一个问题，即A与B建立记忆联系后A是首先兴奋大部分B还是首先兴奋一部分B，如果A兴奋时能直接兴奋大部分B，C、D兴奋时也应能直接兴奋大部分B，与B有记忆联系的其它神经通路群也应能直接兴奋大部分B，那么组成B的神经通路所希要的传入轴突便太庞大了，这是不可能的，唯一的可能便是A、D、C都只能直接兴奋一部分B。那么当A、B同时兴奋时，组成A的神经通路之间便建立了广泛的兴奋联系，B亦然，同时A、B传出的冲动易化或兴奋了大量的其它神经通路，A就以这些神经通路为中介兴奋或直接兴奋一部分B，这部分B又能通过记忆的兴奋通路使大部分B兴奋。要使A具有以上推导出来的兴奋特点就需要组成它的神经通路的传出轴突在A的局部、大脑的其它部位，有一个适当的分布密度。
二、我们不难得出以下结论（这些结论为下面的讨论服务）：
1、当大脑在某一状态下受到刺激时最易兴奋的神经通路先兴奋，先兴奋的神经通路一方面对应易化、兴奋与它有兴奋联系的神经通路，另一方面扩展抑制，抑制所有的神经通路，本文称这一机理为最优性原理。大脑的这一功能使大脑皮质一次只能兴奋有限的神经通路。
2、一般情况下，对大脑相似的刺激能引起相似的兴奋过程（根据模糊兴奋的机理得出），本文称这一机理为相似刺激的相似兴奋原理。
3、在能建立记忆联系的大脑皮质，同时兴奋的两群神经通路间能建立相互兴奋的记忆联系。
三、奖惩中枢（应注意的是奖惩中枢不是一情感中枢）、海马中枢的功能及它们对学习、记忆的影响。(在讨论奖惩中枢与海马中枢的功能的过程中本文逐步论述了学习的机理）
1、奖惩中枢的功能及它对记忆的影响。
心理学实验及日常经验告诉我们，奖惩刺激强烈的影响着儿童的思想、行为，当某一刺激或行为给儿童带来奖赏后，他便渴求（注意本文的渴求主要是指行为上的表现而不是表示情感）再实现这一刺激或行为，而当某一刺激或行为给他带来惩罚后，他便逃避这一刺激或行为。由于人的思想行为总是由相应的神经中枢控制的，因而儿童渴求、逃避的产生由相应的神经中枢控制，我们把这样的中枢称为奖惩中枢。实验发现在动物边缘系统的某些区域埋藏电极进行压杆实验时，动物可产生渴求而反复按压杠杆进行自我刺激，而在另一些区域，受刺激时动物表现为面容苦痛、战粟等而产生逃避刺激的行为，因而我们可以推测奖惩中枢位于边缘系统的某些区域。
既然动物或人对兴奋了奖赏中枢的行为能产生渴求并可不断重复这一行为，那么这必然是奖赏中枢较强的易化了与这一行为相对应的神经通路从而使之处于极易兴奋状态，否则这一神经通路便不易被重复兴奋，因而我们不难得出兴奋了奖赏中枢的神经通路的兴奋能被奖赏中枢强化，同理，兴奋了惩罚中枢的神经通路的兴奋能被惩罚中枢弱化，同时我们能根据日常生活中奖赏刺激、惩罚刺激的效果推测：弱的奖赏刺激应能轻度的兴奋奖赏中枢，而弱的惩罚刺激应能轻度的兴奋惩罚中枢……，即某一强度的奖赏刺激能相应强度的兴奋奖赏中枢，某一强度的惩罚刺激能相应强度的兴奋惩罚中枢。
奖惩中枢因其特殊的神经联系和功能在动物和人的学习过程中发挥着关键作用，下面让我们来讨论奖惩中枢对学习的影响。
婴儿一出生就具有感受器、效应器、传入传出通路、皮质中枢、奖惩中枢等，以及奖惩中枢、皮质中枢、感受器、效应器……之间的特殊的神经联系，这些联系都是遗传决定的，人就是在这些基础之上通过刺激、学习而逐渐形成记忆、思维系统的。人类存在先天的奖赏刺激，比如对婴儿来说给婴儿吃、对婴儿进行爱抚等就是对婴儿的奖赏刺激，它们是婴儿一出生便具有的。先天的惩罚刺激有，打婴儿、使婴儿挨饿等。
当某些非奖赏刺激（如某人面容、声音等）刺激人时，与之对应的神经通路被刺激兴奋，而如果这时奖赏中枢也处于兴奋状态（比如奖赏中枢被“吃饭”等奖赏刺激刺激兴奋）这些刺激便会与奖赏中枢建立相互兴奋的记忆联系，它们与奖赏中枢建立记忆联系后就会成为奖赏刺激（因为当这些刺激再刺激这人时便会通过记忆兴奋奖赏中枢），新的惩罚刺激的学习机理相似。
在婴儿的新皮质应存在分别反应人的身高、面部形状的两神经通路集合。当某人引起婴儿注意时，与这人的身高和面部形状对应的神经通路中部分神经通路应被兴奋。由于一般情况下，在辨认人的过程中，面部形状远比身高重要，那么以面部为标准的辨认（兴奋了与面部形状对应的部分神经过通路）与以身高为标准的辨认相比更能获得正确结果，而在正确辨认人的情况下，成人一般会通过语言、行为等形式的奖赏刺激，刺激易化、兴奋婴儿的奖赏中枢从而使面部辨认方式较多的与奖赏中枢建立起记忆联系，同理，以人的身高为标准的辨认则较多的和惩罚中枢建立了联系（当然有时它也可与奖赏中枢建立联系），这样在奖惩中枢的作用下，婴儿再辨认人时便会“渴望”以面部形状为标准的辨认方式而“逃避”以身高为标准的辨认方式，那么婴儿便会选择以面部形状为标准的辨认方式。以后，在“无数”次的辨认学习过程中，以面部形状为标准的辨认方式不断得到记忆强化（每兴奋一次便被强化一次），而以身高为标准的辨认方式则很少得到记忆强化，那么即使在婴儿最开始辨认人之前以身高为标准的辨认方式远比以面部形状为标准的辨认方式更易得到选择，经过“无数”次辨认学习后，在无奖惩中枢的参与下以面部形状为标准的辨认方式应最终比以身高为标准的辨认方式更易得到选择，也就是说面部形状辨认这一过程得到确认而成为辨认习惯。其它的有奖惩价值的神经兴奋习惯的学习与之类似。
通过前面的讨论可知，人想干什么是因为奖赏中枢的作用，而不想干什么是由于惩罚中枢的作用，满足了人所想的（欲望）便能兴奋人的奖赏中枢。婴儿致所以有模仿成人的习惯与欲望是因为在婴儿表达自己的欲望时，其行为如不模仿成人便无法得到奖赏刺激而难于使自己的欲望得到满足，但模仿成人则会使婴儿通过成人而使自己的欲望得到满足，从而使“模仿成人”这一行为与奖赏中枢联系起来，那么由前文可知，这种联系经过多次重复后，婴儿便会形成模仿成人的习惯与欲望。对错判断对记忆行为的影响的学习、思维及行为习惯的形成等都是在奖惩中枢参与下选择记忆的结果。总之，奖惩中枢、海马中枢、新皮质、外界刺激之间的特殊关系决定了奖惩中枢在神经兴奋习惯（包括重要的基础性的神经兴奋习惯）的选择记忆方面起着主要作用。
2、海马中枢的功能及其在学习、记忆中的作用。
在对学习、记忆的机理思考的过程中，我推导出海马中枢可能具有以下功能（这些功能缺乏确实的证据，但它们能很好的解释在学习、回忆的过程中有关海马的各种现象）：
[1]、组成海马中枢的神经通路间应能建立相互兴奋的记忆联系（？），海马中枢的神经通路与其它中枢的神经通路能建立相互兴奋的记忆联系，它们同时兴奋时其它中枢的神经通路能影响海马中枢的兴奋状态，这些可能是回忆的基础。
[2]、组成海马中枢的神经通路应具有在一段时间内持续或短周期兴奋的能力(这种能力可能是海马中枢与奖赏中枢相互作用的结果），这是持续注意事物的基础。
[3]、海马皮质的一个神经通路的兴奋能强烈易化一群其它中枢的神经通路，没有海马中枢的易化其它中枢的大部分神经通路在正常兴奋刺激下不能被兴奋。（这能解释为什么海马中枢在记忆中发挥着重要作用，而它与皮质中枢却无明显的纤维联系，因为海马中枢的这一功能只要求海马与其它皮质直接或间接的纤维联系是广泛的、稀疏的。）
[4]、对海马中枢的兴奋影响最强烈的因素是奖惩中枢的兴奋，奖惩中枢对大脑皮质的影响主要是通过对海马中枢的影响来实现的，也就是说一般情况下如果一神经通路与奖赏中枢建立了记忆联系，实际上是与这一神经通路相对应的海马中枢与奖赏中枢建立了记忆联系。
本文认为海马的各种正常功能是在奖惩中枢的作用下长期学习的结果，比如当某婴儿想注意其北方传来的声音，而这时如果他的海马中枢易化的不是与声音传入有关的神经通路便无法注意声音，也就无法满足自己的欲望，惩罚中枢便会抑制这时兴奋的神经通路（它们属于海马中枢）……，那么经过不断的学习，最终，只要婴儿想注意某方向的声音，他的海马中枢便会易化与声音传入有关的神经通路。我们可以这样认为只要海马中枢发挥了功能，它一定兴奋了奖惩中枢，奖惩中枢也对它施加了影响。海马中枢的一神经通路兴奋后应即可以兴奋奖赏中枢又可以兴奋惩罚中枢，因而它即受到奖赏中枢的易化又受到惩罚中枢的抑制，它是否继续兴奋下去主要看它受到的易化强还是受到的抑制强。
当某人集中注意力思考某一问题时，海马中枢的部分神经通路（用T表示）便会处于持续的兴奋状态，它强烈的、广泛的易化了相应皮质中枢，这部分皮质中枢的神经通路便不断的兴奋、抑制（一次只能有有限的神经通路兴奋，这些兴奋遵循最优性原理），而其它皮质中枢由于没有受到海马中枢的易化而无法被兴奋，这便是注意力的集中。这时，如果一段连续的声音（用S表示）对这人产生的刺激足够强，它能顺相应的神经通路易化、兴奋相应的海马中枢（用A表示）（根据最优性原理它必然抑制了其它的海马中枢）从而产生了注意，如果这人根据经验认为需要进一步注意S，则会兴奋相应的奖赏中枢来易化、兴奋A，并同时兴奋相应的惩罚中枢来抑制T的一部分（这种能力是长期奖惩学习获得的），使A能持续的或持续的短同期的兴奋，最后A再根据记忆强烈的持续的易化（直接或间接）相应的听觉中枢及与听觉传入有关的一些神经通路，使它们对S能持续的做出反应，从而产生了有意注意，这是注意力的转移。
两刺激A、B同时刺激某人，如果他认为有必要记住这两刺激，则A、B在大脑皮质、海马中枢兴奋的神经通路分别为A1、A2、B1、B2，A2与B2（它们属于海马中枢）分别强烈的易化了A1、B1，而A1与B1又分别影响了A2、B2的兴奋状态，B2与A2、A1与B1之间建立了相互兴奋的记忆联系。这样当这人再注意到A的刺激时就会兴奋A1、A2，A2便能通过记忆的兴奋兴奋B2，B2又强烈易化B1所在的记忆柱群，从而使B1处于易兴奋状态，这时兴奋了的A1便能通过记忆的兴奋兴奋B1（一般情况下，如无B2的易化作用A1不可能兴奋B1），从而回忆起B这一刺激。
在A与B建立记忆联系后不久，如果A2、B2因某种原因受到损伤（即海马中枢受到了损伤），在A刺激这人时B2不能被A2兴奋，由于B1没有受到B2的易化，因而A1也就无法兴奋B1。但如果A与B经常在各种状态下建立记忆联系，经过长期的记忆联系后如果A1对B1的兴奋足够强，在无B2的作用下A1仍然能兴奋B1，则A与B之间的记忆便成为长期记忆，这时即使B2受到损伤也不影响这人由A回忆起B。这能解释海马受损伤后所出现的记忆、回忆现象。
如果我们把某人清醒（有意识）状态下海马中枢中兴奋的神经通路称为W，根据前面的讨论可知这人在清醒状态下能被回忆的记忆都应与W存在记忆联系，即只有在W兴奋的情况下产生的记忆才能在人清醒的状态下被回忆。这能解释我们每天晚上都做了大量的梦，却不知自己做了什么样的梦这一现象。
以上关于学习、记忆的机理能很好的解释有关学习、记忆、回忆的大多数现象，但它们是否正确仍有待实验的检验。
Edited by - chenghw on 2001/12/20 09:53:29
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chenghw
双星会员
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发表於 - 2002/04/14 : 05:43:36
我觉得在讨论感知时应注意模糊记忆与回忆以及学习在对感知的影响，同时应明白收集的刺激信息可能非常多，但感知的信息却非常有限（这在心理学上早就证明了的），也就是希要通过记忆回忆处理的信息却非常有限。比如某人看到一物体，他会首先习惯性的注意物体的某些信息，并产生记忆与回忆，然后再习惯性的或有意识的注意其它信息，这些习惯是在奖惩学习的过程中获得的。人要通过视觉识别某物体，它会首先注意这一物体的某些信息，产生回忆与记忆，如不能识别，它又会注意物体的另一些信息……。  |
AL
栏目版主
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发表於 - 2002/02/05 : 16:31:28
chenghw : 智能存在的理论基础是什么？这个问题我也在考虑，交流一下吧，mmx_mmy@sina.com |
chenghw
双星会员
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发表於 - 2002/01/26 : 09:08:50
一、对于zhangrex的第一个观点我不大同意，不过现在我也很难说服他，对于他的第二个观点我基本同意，不过在开始阶段我有必要编写一个简单的、易上手、具有很强说服力的程序，而且在编程的过程中对我的理论可以起到完善作用。 二、记忆模式。记忆大体可以采取两种方式，以人脑为例：1、以一群神经元记忆一信息，另一群神经元记忆另一信息，下一群神经元记忆下一信息……。2、以一群神经元的差异兴奋记忆一大群信息。这类似于下面的表示方法：有1到8八个数字一是让它们分别表示一个信息只能表示八个信息，二是将它们组合起来表示信息，其所能表示的信息将是极多的。我觉得对智能实体来说采取第二种记忆模式其储存的信息量将是第一种方法所无法比拟的，同时对于信息它可以直接储存与提取，而采用第一种方式当有大量的信息后对信息的储存与提取的效率将大受影响。
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zhangrex
三星会员
发表总数：63 |
发表於 - 2001/12/29 : 10:39:18
我觉得那是因为计算机还没有快到可以模拟并行计算，模拟神经网络的最好的方法还是实际搭建一个神经网络，如果在串行机上来模拟神经网络作用只是搭建一个简单模型，验证一下这个模型是否按想象的运行。这个模型可以越建越大直到达到人脑的规模才有可能实现人脑的功能，我们在目前的串行机上编的所有程序不能对它寄予太多希望，模拟一个草覆虫？可以,模拟一只猫？勉强，模拟人？换台机器吧。
chenghw在细节上的说得很好，可能是学这个的？但是我个人建议chenghw不要将精力花在编程上，一个人不是三头六臂，不可能什么事都要一个人做，你只要在神经网络提出一个清楚的思路，程序模拟其它人可以搞定。 |
AL
栏目版主
发表总数：138 |
发表於 - 2001/12/24 : 23:42:42
quote:
此文由chenghw发表。确实，神经科学是一个快速发展的学科，随时都可能有新的发现产生，不过我个人认为对神经科学的研究要取得质的飞跃有待技术手段的突破、与技术手段相适应的方法论的发展和对复杂性问题的研究的突破。
脑是进化的产物，脑在进化过程中遵循能产生便产生，产生了能存在便存在的原则，大自然并不要求脑的功能是“完美无缺”的，同时由于种种条件的限制，人脑的功能也不可能是“完美无缺”的。再加上计算机与人脑的物质基础不同，因而我们编写人工智能软件时，不应时时想着如何模拟人脑的某些功能，而应主要根据我们对智能的理解并考虑计算机的特点来编写智能软件，同时参考人脑的功能，这样即有利于我们的编程，又有利于我们对智能的理解。
完全同意,那些将所有的希望都寄托在对人脑的最终认识的人们一定会失望的,就想那些曾经寄希望于计算机硬件性能的大幅度提高的人们一样.曾有预言,计算机达到现如今的运算速度,人工智能就不成问题了,但这40多年,尽管有很多的尝试和进步,这个预言却被彻底的打败了.
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小羿
普通会员
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发表於 - 2001/12/20 : 22:13:30
物体之间通过作用点相互影响，作用点在某一时刻呈现的状态叫做相，请注意一个物体可以有很多相，但在某一时刻只呈现一个相。
我正在构思类似的理论◇业余爱好者◇ |
chenghw
双星会员
发表总数：33 |
发表於 - 2001/12/20 : 09:55:59
这一规律使智能在只获取有限的经验的情况下能应付无限的刺激状态。要利用这一规律，智能的回忆必须是模糊回忆，而要利用这一规律提高智能生物的生存能力，智能生物只需要感知、记忆的信息有限即可。 |
chenghw
双星会员
发表总数：33 |
发表於 - 2001/11/27 : 10:15:02
智能存在的理论基础是什么？讨论这个问题对我们编写人工智能软件很有帮助。我认为智能存在的理论基础是相似作用象的相似运动性（所谓作用象就是一物质在某环境下与环境直接作用的象,象则指在某一环境条件下，物质所具有的影响其运动状态的结构与环境之间的作用的某一特点的描述，这种描述应涉及物质总体与环境之间的关系。）简单的说即：在宇宙中普遍存在以下规律，对两不同的运动来说，如果它们的初始状态相似，且影响这两运动的运动变化的因素相似，那么许多情况下这两运动的运动轨迹相似。大家可以想想，如果不存在这样的规律，会有什么结果哪？ |
小羿
普通会员
发表总数：21 |
发表於 - 2001/11/24 : 13:45:31
chenghw兄说的奖罚中枢类似于神经网络模型中的有教师学习，不过这个“教师”是神经网络自己产生的。我认为神经元的反馈与这个功能有关。
海马中枢主要是联想功能，这也与反馈有很深的关系。◇业余爱好者◇ |
chenghw
双星会员
发表总数：33 |
发表於 - 2001/11/24 : 09:58:04
确实，神经科学是一个快速发展的学科，随时都可能有新的发现产生，不过我个人认为对神经科学的研究要取得质的飞跃有待技术手段的突破、与技术手段相适应的方法论的发展和对复杂性问题的研究的突破。
脑是进化的产物，脑在进化过程中遵循能产生便产生，产生了能存在便存在的原则，大自然并不要求脑的功能是“完美无缺”的，同时由于种种条件的限制，人脑的功能也不可能是“完美无缺”的。再加上计算机与人脑的物质基础不同，因而我们编写人工智能软件时，不应时时想着如何模拟人脑的某些功能，而应主要根据我们对智能的理解并考虑计算机的特点来编写智能软件，同时参考人脑的功能，这样即有利于我们的编程，又有利于我们对智能的理解。
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youngfan
栏目版主
北京
发表总数：171 |
发表於 - 2001/11/16 : 11:37:16
海马神经元轴突之间的电突触
A pair of dye-coupled hippocampal neurons. Courtesy of D. Schmitz, University of California San Francisco, USA.
如果我们对神经系统的研究越深入，我们就会发现以前的许多旧模型要让位于更复杂的新模型了。对于轴突仅仅是神经元被动的输出单位的观点正逐渐的被轴突在信号处理和整合中起到主动作用的观点所取代。Schmitz and co-workers发现海马神经元的轴突之间有电突触对它们进行电学偶联。 海马锥形和颗粒神经元能表现出微小的快速的胞体去极化，被称为spikelets。曾认为它们可能从衰减的树突动作电位衍生而来，但最近却发现它们与电偶联有关。Schmitz and co-workers对这种现象进行了细致的研究，发现邻近神经元轴突的激活常常能引起锥体神经元胞体产生spikelets。Spikelet对胞体的积累依赖于轴突快速钠通道的激活，刺激神经元动作电位引起被记录神经元spikelet的产生能被carbenoxolone和其他抑制缝隙连接传递的药物所减弱。 研究者认为这些信号可能是从一个神经元通过缝隙连接流向下一个神经元的。他们又发现当刺激一个神经元的轴突后，在记录神经元的轴突记
录到的spikelet领先于胞体记录到的信号。 Schmitz and co-workers接着寻找轴突轴突缝隙连接的结构证据。他们发现染料偶联的锥体细胞清楚的拥有分离的胞体，说明这些细胞的胞体并没有直接偶联。他们发现这些缝隙连接存在于细胞的轴突上，这些轴突偶联常常存在于至胞体约50－120 m的位置，在髓鞘开始之前。 这些轴突轴突偶联的功能是什么呢?可能让海马神经元之间更迅速的进行通讯。研究者认为轴突偶联可能可以解释通过这些神经网络的高频振荡和神经同步化，可能与在癫痫中看到的功能失常也有关系。 相关文章及链接： ORIGINAL RESEARCH PAPER Schmitz, D. et al. Axo-axonal coupling: a novel mechanism for ultrafast neuronal communication. Neuron 31, 831-840 (2001) | [Contents page] | | PubMed | FURTHER READING Galarreta, M. & Hestrin, S. Electrical synapses between GABA-releasing interneurons. Nature Rev. Neurosci. 2, 425-433 (2001) | Article | PubMed |
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