علوم اعصاب محاسباتی
موضوعات اصلی > ادراک

مساله ادراک و تجربه درونی، مانند بسیاری از موضوعات مورد بحث در علوم اعصاب از دیرباز مورد توجه فلاسفه نیر بوده است. تبیین و تشریح سامانه ادراکی/شناختی مغز بر اساس مدل های محاسباتی، از مهمترین موضوعات در پژوهش های محاسباتی به شمار می رود. تفاوت مدل سازی های مختلف عموما معطوف به پارادایم های مختلف بوده و مدل های ادراکی نیز از این مساله مستثنا نیستند. با در نظر گرفتن مغز به مثابه فونکسیون با ماشین پردازش اطلاعات، لاجرم برون داد این ماشین نیز باید بر اساس همین پردازش های اطلاعاتی باشد. فهم جنبه های متفاوت ادراک ازجمله حسی، حرکتی، بینایی و شنوایی، بخش قابل توجهی از پیکره موجود مطالعات محاسباتی صورت گرفته را به خود اختصاص داده اند.
پردازش حسی
مدل‌های اولیهٔ پردازش حسی که در حدود یک چارچوب نظری قابل درک هستند، به هوراس بارلو نسبت داده شده‌اند. تا حدودی شبیه به فرضیهٔ سیم‌کشی حداقلی که در بخش قبل توصیف شد، بارلو پردازش سیستم‌های اولیهٔ حسی را به عنوان شکلی از برنامه‌نویسی کارآمد که در آن نرون‌ها اطلاعاتی را که تعداد نقطه‌ها را کاهش می‌دهند کدگذاری می‌کنند، دریافت کرد. کارهای تجربی و محاسباتی از آن زمان، این فرضیه را در یک شکل یا شکل‌های دیگر، پشتیبانی کرده‌است.
تحقیقات کنونی در پردازش حسی میان یک مدل‌سازی بیوفیزیکی از زیرسیستم‌های مختلف و تعداد بیشتری مدل‌سازی نظری از ادراک تقسیم شده‌است. مدل‌های کنونی از ادراک اظهار دارند که مغز شکل‌هایی از استنتاج بیزی و یکپارچه‌سازی اطلاعات مختلف حسی در ایجاد کردن درک ما از جهان فیزیکی را انجام می‌دهد.
حافظه و انعطاف‌پذیری سیناپسی
مدل‌های ابتدایی حافظه (جانداران) بر پایهٔ نظریه هبین (Hebbian) استوار بودند. مدل‌هایی که از لحاظ بیولوژیکی مربوط بودند مثل: شبکه هاپفیلد، که برای آدرس‌دهی خواص انجمنی به جای نشانی‌پذیری از روی محتوا، سبکی از حافظه که در سیستم‌های بیولوژیکی رخ می‌دهد گسترش داده شده‌است. این تلاش‌ها عمدتاً بر شکل‌گیری حافظهٔ میان مدت و بلند مدت که در اسبک مغز (هیپوکامپ) متمرکز هستند، تمرکز می‌کنند. مدل‌های حافظه کاری با تکیه بر نظریه‌های نوسانات شبکه‌ای و فعالیت‌های مداوم، جهت اخذ یکسری ویژگی قشر جلویی مغز در حافظهٔ مربوط به زمینه، ساخته شده‌اند.
یکی از مشکلات عمده در حافظهٔ فیزیولوژی عصبی، این است که آن چگونه حفظ شده و در مقیاس‌های زمانی مختلف تغییر می‌کند. سیناپس‎های ناپایدار برای تربیت آسان هستند ولی هم‌چنین متمایل به تخریب اتفاقی می‌باشند. سیناپس‎های پایدار کمتر به آسانی فراموش می‌کنند اما از طرفی سخت‌تر تحکیم می‌شوند. یک فرضیهٔ محاسباتی اخیر، آبشارهای انعطاف‌پذیری که سیناپس‌ها را به عملکرد در مقیاس‌های زمانی مختلف، قادر می‌سازد، درگیر می‌سازد. مدل‌های استریوشیمیایی دقیق برای سیناپس استیل کولین مبتنی بر گیرنده، با روش مونت کارلو که در مقیاس زمانی میکروثانیه کار می‌کنند، ساخته شده‌اند. این احتمال وجود دارد که ابزارهای محاسباتی به میزان زیادی به فهم ما از چگونگی کارکرد سیناپس‌ها و تغییر در رابطه با محرک خارجی در دهه‌های آینده، کمک خواهد کرد.
عصب شناسان حافظه انسان را در لایه‌های مختلف و به گونه‌های مختلف معرفی و ترسیم کرده‌اند.
رفتارهای شبکه‌ها
نورون‌های زیست شناسانه به شکل پیچیده و بازگشتی به یکدیگر متصل هستند. این ارتباطات برخلاف همتایان خود در شبکه عصبی مصنوعی، عموماً پراکنده و ویژه هستند. پژهش‌ها برای فهم و شناخت چگونگی انتقال اطلاعات عصبی از طریق سامانه‌های نورونی و ساز و کارهای مربوط به آن کماکان ادامه دارد.
فعل و انفعالات نورون‌ها در یک شبکهٔ کوچک را غالباً می‌توان به مدل‌های ساده مانند مدل آیزینگ فروکاست مکانیزم‌های آماری مرتبط با چنین سیستم‌های ساده‌ای، به‌طور نظری به خوبی شناخته شده‌اند. اخیراً شواهدی وجود دارد که نشان می‌دهد که حرکت‌های اختیاری شبکه‌های نورونی می‌توانند به تعاملات دوتایی کاهش یابند. با این حال، اینکه آیا این‌گونه حرکت‌های توصیفی کارکرد یا کارکردهای محاسباتی مهمی را بیان می‌کنند، هنوز مشخص نیست. با پیدایش میکروسکوپ دو فوتونی و تصویربرداری کلسیمی، در زمان کنونی، روش‌های تجربی قدرتمندی به وجود آمد که با کمک آن‌ها می‌توان صحت و سقم زیست شناسانه نظریه‌های جدید مربوط به شبکه‌های نورونی را آزمود.
در بعضی موارد فعل و انفعالات پیچیده بین سلول‌های عصبی مهاری و تحریکی می‌تواند با نظریهٔ مین فیلد ساده شود که منجر به مدل جمعیتی شبکه عصبی می‌شود. در حالی که خیلی از نظریه پردازان عصبی، این مدل با پیچیدگی کمتر را ترجیح می‌دهند، گروهی دیگر اصرار بر این دارند که کشف ارتباطات ساختمانی و عملکردی وابسته به بررسی هر چه بیش‌تر ساختمان‌ها و شبکه‌های عصبی است. مدل‌هایی از این نوع به‌طور نمونه شامل پایه یکسان‌سازی وسیع است مثل: تکوین یا عصب. تلاش‌هایی شده‌است برای اینکه متدهای یکسانی فراهم شود که این سطح از پیچیدگی را اصلاح کند.
شناخت، تمایز و آموزش
مذل‌های محاسباتی با عملکرد شناختی بالاتر، اخیراً آغاز شده‌است. داده‌های تجربی ابتدا از گزارش‌های واحد در نخستی‌سانان اولیه به‌دست می‌آید. لوب پیشانی و لوب آهیانه‌ای مغز به عنوان گردآورندهٔ اطلاعات از ابزارهای حسی متعدد عمل می‌کنند. یکسری ایده‌های آزمایشی وجود دارد در ارتباط با اینکه چگونه فعالیت‌های مهاری ساده دوطرفه که در این نواحی جریان دارند، می‌توانند محاسبات مربوط به بیولوژیک مرتبط را انجام دهند.
به نظر می‌رسد مغز قادر است در زمینه‌های خاصی به خوبی تشخیص داده و تطابق کند. به‌طور مثال به نظر می‌رسد انسان ظرفیت بالایی برای تشخیص و به خاطر سپردن چهره‌ها داشته باشد. یکی از اهداف کلیدی علوم اعصاب محاسباتی این است که موشکافی و تشریح کند که چگونه سیستم‌های بیولوژیکی می‌توانند این محاسبات پیچیده را به صورت مؤثر انجام دهند و این را در ساخت ماشین‌های هوشمند منعکس کنند.
اصول گستردهٔ ساختمان مغز به وسیلهٔ بیولوژی، فیزیولوژی و تمرینات درمانگاهی زیادی روشن شده‌است. علوم اعصاب یکپارچه در تلاش هستند تا این مشاهدات را از طریق مدل‌های تشریحی یکسان و پایگاه‌دادهٔ اندازه‌گیری‌های رفتاری و گزارش آن‌ها یکی کنند. این‌ها پایه و اساسی برای مدل‌سازی کمیتی در فعالیت‌های گستردهٔ مغز هستند.
هشیاری و آگاهی
یکی از اهداف بلند مدت فیزیولوژی/نوروساینس دسترسی به قابلیت تفسیر تجربیات زندگی آگاهانه روزمره انسان است. پرسش از چیستی و ماهیت آگاهی و نیز تبیین فرایند تبدیل و تصعید فعالیت‌های مادی نورونی به پدیدار ذهنی درونی ای چون آگاهی که دیوید چالمرز آن را مسئلهٔ دشوار آگاهی نام نهاده‌است، از دیگر دغدغه‌های پژوهشگران این حوزه به‌شمار می‌رود. فرانسیس کریک که خود از پدران عصب‌شناسی مدرن به‌شمار می‌رود به همراه دانشمند نامدار آلمانی کریستف کخ تلاش‌هایی را در جهت فرمول بندی و ارائهٔ چارچوبی سازگار برای فهم و تبیین آگاهی انجام دادند. مجموعهٔ این فعالیت‌ها که حول محور یافتن ملازم‌های عصبی کارکردهای ذهنی و شناختی است، بیشتر با عنوان ملازمات عصبی آگاهی (به اختصار NCC) در میان پژوهشگران این حیطه شناخته می‌شود. جولیو تونونی، عصب‌شناس محاسباتی برجسته ایتالیایی نیز نظریه ای را با عنوان نظریه تجمیع اطلاعات جهت فهم و شناخت پدیده آگاهی ارائه داد که در آن از مفاهیم نظریه اطلاعات و احتمالات از جمله آنتروپی، آستانه اطلاعاتی و تفکیک کمینه اطلاعاتی و نیز نظریه پیچیدگی بهرهٔ فراوان برده‌است. به ور ساده، تونونی آگاهی را ویژگی بنیادین و فیزیکی یک سیستم سببی می‌داند که حاصل انباشت اطلاعات در مسیر تالاموکورتیکال مغز و عبور از آستانهٔ اطلاعاتی که آن را Φ می‌نامد، است. این نظریه، هم چنین به‌طور ضمنی آگاهی را ویژگی ای درجه دار می‌داند و بنابر این هر سیستم به اندازه کافی پیچیده‌ای می‌تواند از آگاهی برخوردار باشد. گروهی از دانشمندان علوم شناختی مانند داگلاس هافستادتر، آگاهی را به مثابه حلقهٔ بسته‌ای می‌دانند که اجزای آن پس از بی شمار خودارجاعی و بازتابش به یکدیگر، شبه پدیداری را بروز می‌دهند که لزوماً از جنس خود اجزای تشکیل دهنده نیست. از این رو، آگاهی در نگاه وی، گونه ای توهم است که وجود خارجی دست کمبه آن صورتی که ما می‌پنداریم ندارد. وی برای نمونه، تپه‌ها و لانه‌های پیچیده و حیرت‌انگیز موریانه‌ها را از همین جنس می‌داند. تعداد بسیار زیادی از موریانه‌ها در یک کولونی بدون هیچ دستور، نقشه یا طرح از پیش تعیین شده‌ای شروع به انجام یک کار بسیار ساده می‌کنند. هر موریانه دانه ای از شن را یا برمی‌دارد یا قرار می‌دهد با این وجود، حاصل چنین همکاری و فعل و انفعالاتی، ساختن لانه‌هایی با برجستگی‌ها و شیارها و پنجره‌های عجیبی می‌شود که دمای داخل آن برای زیستن راحت تر موریانه‌ها تنظیم شده‌است. هافستادتر می‌گوید که در جریان لانه سازی، هیچ گیوند و مشارکت سببی وجود ندارد. نمونه ای دیگر، نشستن گروهی از انسان‌ها روی زانوان یکدیگر در یک دایره است که توهم وجود تکیه گاه یا زیر سازه ای مانند میز یا صندلی‌های نامرئی را در نگاه ما موجب می‌شود در حالی که هیچ میز یا صندلی ای وجود ندارد و با این همه این گروه چند نفری همگی به صورت دایره وار نشسته‌اند. آرون اسلومن، دیگر دانشمند برجسته علوم عصب‌شناسی، آگاهی را مانند پردازش گرهای متن بر روی کامپیوتر می‌داند که ویژگی‌های آن کاملاً جدا از سخت‌افزار کامپیوتر است اما بدون سخت‌افزار وجود نخواهد داشت. با این همه، بیشتر کارهای انجام شده در این زمینه در حال حاضر از حدس و گمانه زنی فراتر نمی‌رود. از سوی دیگر، گروهی از ریاضی دانان و متخصصان منطق محاسباتی استدلال‌های قابل توجهی را علیه مدل‌های محاسباتی آگاهی ارائه کرده‌اند. مهم‌ترین چهره این دسته، سر راجر پنروز، ریاضی فیزیک‌دان شهیر بریتانیایی است که در نوشته‌ها و گفتارهای خود، بارها به برخی از تناقضات نظریه‌های فوق با استفاده از قضایای گودل و نظریه اعداد اشاره کرده و چنین استدلال می‌کند که اصولاً برخی از جنبه‌های اساسی مغز ما که در پیدایش آگاهی دخیل هستند، قابل ارائه و بازنمائی به صورت توابع محاسبه پذیر و الگوریتمیک دست کم در چارچوب علوم موجود منطق و محاسبه و فیزیک کلاسیک نیستند. پنروز البته خود با همکاری استوارت همرآف، پزشک و پژوهشگر عصب‌شناس آمریکایی، مدلی را با نام Orch-OR (مدل کوانتومی آگاهی) ارائه کرد که بنا بر آن آگاهی، حاصل رمبش و کاهش عینی تابع موج شرودینگر در میکروتوبول‌های نورون‌های مغز است.
علوم اعصاب محاسباتی بالینی
این علم زمینه‌ای است که تجربیات نوروساینس، عصب‌شناسی، روان‌پزشکی، علم تصمیم‌گیری و مدل‌های محاسباتی را گرد هم می‌آورد تا مشکلات بیماری‌های اعصاب و روان را به صورت کمّی تعریف و جستجو کند و دانشمندان و پزشکانی را پرورش و تعمیم دهد که امیدوار به به کار بردن این روش‌ها در تشخیص و درمان هستند. یکی از مهمترین پژوهش‌های این شاخه، مدل‌سازی محاسباتی اعتیاد به عنوان گونه ای از شرطی شدن همراه با تغییرات سطوح پایه ای پیام رسان‌های عصبی می‌باشد. این دسته از پژوهش‌های محاسباتی که به گونه قابل ملاحظه ای از پشتوانه‌های زیست شناسانه برخوردار هستند، بر نقش تعیین‌کننده و یکتای پاداش به ویژه ناشی از فعالیت VTA در بیزل گانگلیا تأکید دارند. هم چنین، پژوهش‌های متعددی به تناظرهای معناداری میان پیام رسان‌های عصبی مانند دوپامین و سروتونین و آسیب و اختلال‌های روانی نوروتیک و سایکوتیک مانند افسردگی، اسکیزوفرنی، اختلال دو قطبی و غیره اشاره کرده‌اند. یکی از مهمترین یافته‌های این حوزه، مطالعهٔ نقش و عملکرد آمیگدال توسط عصب‌شناس آمریکایی جوزف لدوکس بود. مطالعات تجربی لدوکس نشان داد که آمیگدال نقشی اساسی را در تولید، ادراک و نیز برونداد پاسخ‌های هیجانی استرس، تنش و نگرانی نسبت به محرک‌های بیرونی بازی می‌کند. فعالیت آمیگدال که بخشی از سامانه لیمبیک به‌شمار می‌رود در مواقع مقابله با وضعیت‌های دشوار و اضطراب آور، سبب تحریک و آزاد سازی هورمون کورتیزول می‌گردد که البته کارکرد آن در شرایط همراه با اضطراب و هراس‌های مزمن اثرات سو و مخربی بر بدن خواهد داشت.