Кристофер Черняк - Christopher Cherniak

Кристофер Черняк американец нейробиолог, член Университет Мэриленда Философский факультет. Траектория исследований Черняка началась с теории познания и привела к компьютерной нейроанатомии и геномике. Основная взаимосвязь между областями касается моделей агента: работа началась с более реалистичных моделей рациональности с ограниченными ресурсами. Из этой эпистемологии, в свою очередь, выросла исследовательская программа, касающаяся моделей оптимального соединения глобального мозга и анатомии генома, структуралистский подход.

Минимальные агенты

Монография Черняка Минимальная рациональность утверждает, что[1] [2] возможно, самый фундаментальный психологический закон состоит в том, что люди - конечные существа. Модели с ограниченными ресурсами агента характеризуют человеческую рациональность как находящуюся между ничем и совершенством. Аперку, мотивирующая критику рациональности, выражается осознанием того, что стандартные идеализации влекут за собой некоторое дедуктивное всеведение - например, тривиальность частей дедуктивных наук. Такой идеальный агент / логики, если бы он был вычислительным, должен был бы нарушить Теорема Черча о неразрешимости логики первого порядка. Это понимание, в свою очередь, указывает на то, что NP-полнота представляет параллельный интерес: вычислительная непреодолимость масштабов, потребляющих космос, является практическим аналогом традиционной абсолютной невычислимости - еще один уровень невозможности для идеализаций.[3]Это часть философского значения сложности вычислений. [4][5]

Эта исследовательская программа исходит из целостной, а не разрозненной точки зрения, где философия и наука отделены друг от друга, но неразрывно взаимосвязаны. Например, классические парадоксы семантики (например, Парадокс лжецов ) и теории множеств (например, Парадокс Рассела ) может быть рассмотрено не как патология, а как признак использования «быстрой и грязной эвристики», то есть компромисса между правильностью и осуществимостью между скоростью и надежностью. Таким образом, сходятся три разные области: (а) теория вычислительной сложности, (б) эмпирическая психология быстрой и грязной эвристики, (в) философская теория рациональности ограниченных ресурсов. Таким образом, модели ограниченной рациональности служат основой нынешних «поведенческая экономика ”.

Оптимизация мозгового соединения

Вдобавок, возможно, естественно распространить подход ограниченных ресурсов по этим направлениям с рационального на аппаратный уровень мозговой проводки. В частности, связь на больших расстояниях - это критически ограниченный нейронный ресурс, который требует от эволюции эффективного использования. Минимизация подключений кажется первым законом мозга трактография, организующий принцип, управляющий нейроанатомией.[6]

Поэтому лаборатория Черняка проверяла, насколько хорошо идеи оптимизации разводки из компьютерных микрочипов применимы к структуре мозга. «Сохранить провод» оказывается очень предсказательной моделью. Минимизация разводки может быть обнаружена на нескольких уровнях (например, расположение всего мозга, расположение его ганглиев и / или областей коры, субклеточная архитектура дендритных ветвей и т. Д.). Большая часть этой биологической структуры, кажется, возникла «бесплатно, непосредственно из физики».

Ключевой конкретной проблемой проводки является оптимизация размещения компонентов: учитывая набор взаимосвязанных компонентов, каково расположение компонентов, которое минимизирует общие затраты на подключение (например, длину провода)? Эта концепция, кажется, довольно точно объясняет аспекты нейроанатомии на нескольких иерархических уровнях. Например, нервная система аскариды Caenorhabditis elegans включает одиннадцать ганглиозных компонентов, из которых 11! (~ 40 000 000) альтернативных возможных переднезадних упорядочений. Фактически, здесь идеальный вариант, поскольку фактическая схема требует минимальной общей длины проводов,[7] предсказуемая история успеха. Однако такие проблемы NP-полны; точные решения, как правило, влекут за собой поиск грубой силы с экспоненциально растущими затратами. Несмотря на локальные минимальные ловушки, эту оптимизацию нейроанатомии можно хорошо аппроксимировать с помощью механизмов минимизации энергии «пружинной сетки».[8] (См. Обсуждение «узкого места генома» ниже.)

Соответствующий подход может быть применен к размещению взаимосвязанных функциональных зон кора головного мозга. Первая стратегия - использовать более простую меру стоимости соединения, соответствие компоновки коры головному мозгу эвристике смежности, экономящей провод: если компоненты соединены, то они размещаются рядом друг с другом. По-прежнему требуется отбор всех возможных макетов для проверки лучших. Для 17 основных зрительных областей коры макака фактическая структура этой подсистемы входит в десятку лучших.−7 макеты лучше всего сводят к минимуму стоимость их смежности.[9] Подобные высокие рейтинги оптимальности также имеют место для основного набора зрительных областей коры головного мозга кошек, а также для обонятельной коры головного мозга и миндалины крысы.

Кроме того, «закон размера», по-видимому, применим к системам с такими локально-глобальными компромиссами: если вся система на самом деле идеально оптимизирована, то чем меньшее ее подмножество оценивается само по себе, тем хуже может выглядеть оптимизация. (Это обобщение связанной перспективной идеи, рассматриваемой в теологии, для объяснения проблема зла - очевидных недостатков во Вселенной со всемогущим, доброжелательным божеством.) Закон размера хорошо применим к каждой из вышеперечисленных систем коры головного мозга, а также где-либо еще (например, для дизайна микрочипов).

С такой структурой оптимизации сети эти результаты «Сохранить провод» были расширены и воспроизведены для всего живого мозга человека с помощью фМРТ,[10] еще один прогнозируемый успех.

Дендриты нейронов и ветви аксонов также значительно напоминают деревья Штейнера с минимальными затратами.[11] Эти структуры можно получить с помощью гидродинамики. Похоже, что это одна из самых сложных биоструктур, которые в настоящее время можно получить с помощью простых (не связанных с ДНК) физических процессов. Такое объяснение биологического морфогенеза «достаточно физики» составляет «негеномный нативизм». Одно из объяснений того, что пре-биотик проникает в биотик таким образом, состоит в том, чтобы справиться с «узким местом генома»: как и другие системы организма, возможности генома ограничены. Таким образом, чем больше нейроанатомии «бесплатно, прямо из физики», тем меньше нагрузка на геном, несущую информацию.

Возникает другой вопрос: минимизация нейронных соединений, конечно, важна, но почему она должна иметь такой высокий приоритет - иногда явно близкий к максимальному? Значение ультратонкой нейронной оптимизации остается открытым вопросом.

Дополнительная проблема касается того, как намеренный уровень разума взаимодействует с аппаратным уровнем мозга. На первый взгляд, эти отношения кажутся напряженными: в некоторых аспектах мозговые коммуникации кажутся практически идеально оптимизированными, но в рациональности есть слои невозможности между ними и совершенством.[12] Возможно, это еще одно проявление ментальной несводимости - всем известной плохой стыковки двух областей друг с другом.

Геном как NanoBrain

Следующая глава этой исследовательской программы: концепции теории вычислений могут быть применены для понимания структуры и функций ДНК организмов. Крик-Уотсон двойная спираль Модель появилась в том же месте и в то же время, что и последняя работа Тьюринга, а именно в Кембридже около 1950 года, поэтому идея ДНК-машины-ленты Тьюринга витала в воздухе десятилетиями.

В частности, с геномом можно обращаться как с «нано-мозгом» или пикокомпьютером, чтобы увидеть, появляются ли аналогичные стратегии минимизации соединений и в генных сетях. Как показано выше, в течение десятилетий сообщалось об оптимизации проводки в мозге, которая начинает работать приблизиться к некоторым из наиболее точно подтвержденных предсказаний нейробиологии.

Теперь идея минимизации соединений исследуется для генома человека. Передача информации может быть платной даже в пределах клетки, ядра или генома. Например, статистически значимый супрахромосомный гомункул - глобальное представление человеческого тела - по всей видимости, распространяется на весь геном в ядре.[13] Это стратегия минимизации затрат на подключение (например, ср. Карты тела, полученные в сенсорной и моторной коре с 19 века). Вдобавок более мелкомасштабные соматотопные отображения, по-видимому, происходят на отдельных аутосомных хромосомах.[14]

внешняя ссылка

Рекомендации

  1. ^ Черняк, Кристофер (1986). Минимальная рациональность. MIT Press. ISBN  978-0-262-03122-6.
  2. ^ Черняк, Кристофер (2009). Сайшо Горисей. Перевод Шибата, М. Кейсо Сёбо. ISBN  978-4-326-19953-2.
  3. ^ Черняк, Кристофер (1984). «Вычислительная сложность и всеобщее признание логики». Журнал Философии. 81 (12): 739–758. Дои:10.2307/2026030. JSTOR  2026030.
  4. ^ Ааронсон, S (2013). «Почему философы должны заботиться о сложности вычислений». В Коупленде, Дж .; Posy, C; Шагрир, О. (ред.). Вычислимость: Тьюринг, Гедель, Черч и другие. MIT Press. С. 261–327. ISBN  978-0262527484.
  5. ^ Дин, С.В. (2016). «Теория сложности вычислений». В Залте, Е (ред.). Стэнфордская энциклопедия философии. С. 261–327. ISBN  978-0262527484.
  6. ^ Черняк, Кристофер (1994). «Философия и вычислительная нейроанатомия». Философские исследования. 73 (2–3): 89–107. Дои:10.1007 / bf01207659. JSTOR  4320464.
  7. ^ Черняк, Кристофер (1994). «Оптимизация размещения компонентов в мозгу». J. Neurosci. 14 (4): 2418–2427. Дои:10.1523 / JNEUROSCI.14-04-02418.1994.
  8. ^ Черняк, Кристофер; Мохтарзада, Z; Нодельман, У (2002). «Оптимально-проводные модели нейроанатомии». Вычислительная нейроанатомия: принципы и методы. С. 71–82. ISBN  978-1-58829-000-7.
  9. ^ Черняк, Кристофер; Мохтарзада, Z; Родригес-Эстебан, Р. Чангизи, Б. (2004). «Глобальная оптимизация расположения коры головного мозга». Proc. Natl. Акад. Sci. СОЕДИНЕННЫЕ ШТАТЫ АМЕРИКИ. 101 (4): 1081–1086. Дои:10.1073 / pnas.0305212101. ЧВК  327154. PMID  14722353.
  10. ^ Льюис, S; Христова, П; Jerde, T; Георгопулос, А (2012). «Компактная и реалистичная структура коры головного мозга, полученная из предварительно отбеленных временных рядов фМРТ в состоянии покоя: соблюдается правило смежности Черняка, закон размера и группировка метамодулей». Передний. Нейроанат. 6: 36. Дои:10.3389 / fnana.2012.00036. ЧВК  3434448. PMID  22973198.
  11. ^ Черняк, Кристофер; Чангизи, М; Кан, Ду Вон (1999). «Масштабная оптимизация беседок нейронов». Физический обзор E. 59 (5): 6001–6009. Дои:10.1103 / Physreve.59.6001.
  12. ^ Черняк, Кристофер (2009). «Минимальная рациональность и оптимальная мозговая разводка». В Глиморе, C; Вэй, Вт; Вестершталь, Д. (ред.). Логика, методология и философия науки: материалы 13-го Международного конгресса. Публикации колледжа. С. 443–454. ISBN  978-1904987451.
  13. ^ Черняк, Кристофер; Родригес-Эстебан, Рауль (2013). «Карты тела на геноме человека». Мол. Цитогенет. 6 (1): 61. Дои:10.1186/1755-8166-6-61. ЧВК  3905923. PMID  24354739.
  14. ^ Черняк, Кристофер; Родригес-Эстебан, Рауль (2015). «Карты тела по хромосомам человека». Технический отчет UMIACS: 2015–04. Дои:10.13016 / M2MM73. HDL:1903/17177.