WERELD & DENKEN
 
 

Neurologie: neurale netwerken, patroonherkenning

De term "neurale netwerken" is voornamelijk bekend uit de techniek, als software die in staat is van ingevoerde gegevens te leren - om daar patronen in te herkennen. De term wijst natuurlijk op de biologische oorsprong van het proces, in wat er gebeurt in de hersenen, of netter: het zenuwstelsel. In dat zenuwstelsel zijn vele vormen van neurale netwerken, met als mogelijke eerste tweedeling die tussen min-of-meer bolvormige en min-of-meer laagvormige - meer daarover hier . Het proces genaamd "patroonherkenning" vindt plaats in laagvormige netwerken, het meest duidelijk en vermoedelijk evolutionair ook het eerst in het oog, preciezer: het netvlies, zie de illustratie (van harunyahya.com  ):

Netvlies aan de achterkant van de oogbol links en in detail rechts.

Hier wordt een mogelijk evolutionair pad van de ontwikkeling daarvan geschetst.

De vermoedelijke eerste soort neuronen verbonden waarnemingsorganen direct met ledematen dat wil zeggen spieren (illustratie van hier  ):

Met het waarnemingsorgaan verbonden aan de rechterkant en spier aan de linker.

Dat heeft zich ontwikkeld in vele soorten neuronen met gespecialiseerde functies. Die aan de waarnemingsorganen en naar de spieren zitten voornamelijk in de door het gehele lichaam lopende zenuwbundels (12 stuks). Maar het overgrote deel is zogenaamde interneuronen, die andere neuronen verbinden.

Hier gaan we dus kijken naar het oog. Het nu bekende oog heeft miljoenen lichtgevoelige cellen, maar in principe is dat begonnen met eentje. Wat niet zo moeilijk was, want veel van de werkzame stoffen in een cel zijn lichtgevoelig. Dat wil zeggen: onder invloed van licht vallen ze uit elkaar, zoals vele kleurstoffen dat doen: ze vervagen onder het (zon)licht. Het uit elkaar vallen van een bepaalde stof wordt in de cel gedetecteerd, en daar is een lichtgevoelige cel.

Het tweede element is een neuron dat het signaal van de lichtgevoelige cel doorgeeft aan de rest van het lichaam. Waar en wat dan ook moge zijn. Dus bijvoorbeeld spieren.

Het is duidelijk dat meerdere lichtgevoelige cellen meer informatie oplevert dus overlevingsvoordeel, zodat er ogen ontstaaan - zie een voorbeeld van een evolutiemodel (illustratie van hier  ):

Maar de basale stap is natuurlijk van één naar twee. Overgaand op schematische tekeningen, krijg je dan iets als onder (lichtcel rechts, neuron links):

De stap naar twee lichtcellen faciliteert de eerste vorm van patroonherkenning. Want stel dat het gaat om "meer of minder licht" - dan zijn er logisch gezien vier mogelijkheden: 1 detecteert licht en 2 detecteert licht, 1 wel en 2 niet, 1 niet en 2 wel, of allebei niet.

De koppeling met evolutie is deze: stel de lichtgevoelige cellen zitten naast elkaar op een plek van het lichaam van het wezen. Als dat wezen zelf beweegt (of het onderdeel waar de cellen zitten), zal vermoedelijk beide cellen meer, of beide cellen minder licht ontvangen. Als het wezen stilligt en er beweegt iets buiten het wezen met gevolgen voor de hoeveelheid licht, is er een goede kans dat de ene lichtgevoelige cel daar eerder iets van meekrijgt dan de andere. De menselijk-verbale interpretatie luidt: "beweging". En dus mogelijk een ander wezen. En dus mogelijk gevaar. En dus is het het beste om het zekere voor het onzekere te nemen, en weg te wezen.

En daar is het evolutionaire verschil: alletwee de lichtgevoelige cellen licht(er), of alletwee donker(der), heeft een andere betekenis dan één licht(er) en één donker(der).

Maar daarvoor moet er wel "ergens" bekend zijn wat beide cellen waarnemen - oftewel: de betreffende neuronen moeten verbonden zijn met beide cellen.

Omdat de natuur moet blijven functioneren "tijdens de verbouwing", worden nieuwe zaken altijd gebouwd op oude. Dat wil hier zeggen: voor de neuronen die signaaltechnisch verbonden zijn met beide lichtcellen wordt een nieuw stel neuronen gebruikt. Gevende dit schema (signalen van rechts naar links):

Waarom twee stuks verbonden neuronen? Dat doet de natuur (bijna) altijd: twee kanten van de zaak nemen. Dus een neuron dat de al-dan-niet symmetrische (aan-aan, uit-uit) en een neuron dat de asymmetrische kant (aan-uit, uit-aan) voor zijn rekening neemt.

Rest de vraag: hoe zit de logica in elkaar om dit resultaat te krijgen? Dat is uiterst simpel: zet tussen één van de kruisverbanden een omkering (correcter: één van de andere drie is ook goed). In dit soort schema's aan te geven met een minteken erbij. Zodat het schema wordt:

Ga zelf de uitkomsten na, maar neem niet het gebruikelijke 1 en 0, maar 1 en -1 voor respectievelijk "licht" en "donker" (weer zo'n natuur-ding: die werkt nooit met "niets", ook niet als "niets" moet worden aangegeven).
    Twee bezwaren: hoe moet een neuron een signalen omkeren? Dat is weer dezelfde "natuur"-kwestie: neuronen hebben niet één maar twee soorten primair signaal (twee primaire neurotransmitters  ): één waarmee ze elkaar aanvuren, exciteren, en (bijna dus, dus), één waarmee ze elkaar remmen. Of inhiberen  .
    Tweede bezwaar: de uitkomsten zijn dubbel: +2 en -2 . Klopt. Maar de neuronen werken niet met enkelvoudige, statische, signalen, maar met pulspatronen - het herhaaldelijk en voortdurend afvuren waarbij het gaat om de frequentie. Het minteken betekent dan alleen dat het pulspatroon een stukje verschoven is: piek wordt dal en dal wordt piek. Het teken (de "fase") is onbelangrijk.

Kenners van de digitale signaalverwerking zullen het schema van de laatste figuur onmiddellijk herkennen: dit is de basis van het procedé genaamd "Fast Fourier Transformation" of FFT  - welk basis-schema om inzichtelijke redenen de "butterfly" of "vlinder" wordt genoemd. Een volledig FFT-schema gebruikt meerdere van deze basis-vlinders naast elkaar, in verband het snelheid van berekening het liefst in een exponent van 2: 2, 4, 8, 16 enzovoort.

De werking van een vollediger FFT-schema wordt interactief gedemonstreerd hier  - dat het neurale netwerk achter het oog, het netvlies, inderdaad een hierop gelijkende structuur heeft, wordt beschreven hier  .


Naar Neurologie, organisatie  , Psychologie lijst  , Psychologie overzicht  , of site home  .

 

6 okt.2017