El modelo Dehaene-Changeux ( DCM ), también conocido como espacio de trabajo neuronal global o modelo de espacio de trabajo cognitivo global, es parte del " modelo de espacio de trabajo global " de Bernard Baars para la conciencia.
Es un modelo informático de los correlatos neuronales de la conciencia programados como una red neuronal . Se intenta reproducir el comportamiento enjambre [ aclaración necesaria ] del cerebro 's funciones cognitivas superiores , como la conciencia , la toma de decisiones [1] y las centrales funciones ejecutivas . Fue desarrollado por los neurocientíficos cognitivos Stanislas Dehaene y Jean-Pierre Changeux a partir de 1986. [2] Se ha utilizado para proporcionar un marco predictivo para el estudio deceguera por falta de atención y la resolución de la prueba de la Torre de Londres . [3] [4]
Historia
El modelo Dehaene-Changeux se estableció inicialmente como una red neuronal de vidrio giratorio que intenta representar el aprendizaje y luego proporcionar un trampolín hacia el aprendizaje artificial, entre otros objetivos. Más tarde se utilizaría para predecir los tiempos de reacción observables dentro del paradigma de cebado [5] y en la ceguera por falta de atención.
Estructura
Estructura general
El modelo Dehaene-Changeux es una meta red neuronal (es decir, una red de redes neuronales) compuesta por un gran número de neuronas de integración y activación programadas de forma estocástica o determinista. Las neuronas están organizadas en complejas columnas tálamo-corticales con conexiones de largo alcance y un papel crítico [ aclaración necesaria ] desempeñado por la interacción entre las áreas de von Economo . Cada columna tálamocortical está compuesta por células piramidales e interneuronas inhibidoras que reciben una neuromodulación excitadora de larga distancia que podría representar una entrada noradrenérgica .
Un enjambre y un sistema multiagente compuesto por redes neuronales.
Entre otros, Cohen y Hudson (2002) ya habían utilizado " redes metaneuronales como agentes inteligentes para el diagnóstico " [6]. De manera similar a Cohen y Hudson, Dehaene y Changeux han establecido su modelo como una interacción de redes metaneuronales (columnas talamocorticales). programadas a la manera de una " jerarquía de redes neuronales que juntas actúan como un agente inteligente ", con el fin de utilizarlas como un sistema compuesto por una gran escala de agentes inteligentes interconectados para predecir el comportamiento autoorganizado de los correlatos neuronales de la conciencia. También se puede señalar que Jain et al. (2002) ya habían identificado claramente a las neuronas con picos como agentes inteligentes [7] ya que el límite inferior del poder computacional de las redes de neuronas con picos es la capacidad de simular en tiempo real para entradas con valores booleanos cualquier máquina de Turing . [8] El DCM está compuesto por un gran número de subredes interactuantes que son en sí mismas agentes inteligentes, es formalmente un sistema de agentes múltiples programado como un Enjambre o redes neuronales y, a fortiori, de neuronas en punta.
Comportamiento
El DCM exhibe varios comportamientos emergentes surcríticos [ aclaración necesaria ] como la multiestabilidad y una bifurcación de Hopf entre dos regímenes muy diferentes que pueden representar el sueño o la excitación con varios comportamientos de todo o nada que Dehaene et al. se utiliza para determinar una taxonomía comprobable entre diferentes estados de conciencia. [10] [ aclaración necesaria ]
Recepción académica
Criticidad autoorganizada
El modelo Dehaene-Changeux contribuyó al estudio de la no linealidad y la criticidad autoorganizada, en particular, como modelo explicativo de los comportamientos emergentes del cerebro, incluida la conciencia. Al estudiar el bloqueo de fase del cerebro y la sincronización a gran escala, Kitzbichler et al. (2011a) confirmaron que la criticidad es una propiedad de la organización de la red funcional del cerebro humano en todos los intervalos de frecuencia en el ancho de banda fisiológico del cerebro. [11]
Además, al explorar la dinámica neuronal de los esfuerzos cognitivos después, entre otras cosas , del modelo Dehaene-Changeux, Kitzbichler et al. (2011b) demostraron cómo el esfuerzo cognitivo rompe la modularidad de la mente para hacer que las redes funcionales del cerebro humano adopten transitoriamente una configuración más eficiente pero menos económica. [12] Werner (2007a) utilizó el espacio de trabajo neuronal global de Dehaene-Changeux para defender el uso de enfoques de física estadística para explorar las transiciones de fase, las propiedades de escala y universalidad del llamado "núcleo dinámico" del cerebro, con relevancia para el macroscópico. actividad eléctrica en EEG y EMG . [13] Además, basándose en el modelo Dehaene-Changeux, Werner (2007b) propuso que la aplicación de los conceptos gemelos de escala y universalidad de la teoría de las transiciones de fase de no equilibrio puede servir como un enfoque informativo para dilucidar la naturaleza de mecanismos neuronales, con énfasis en la dinámica del flujo de actividad reentrante recursiva en los bucles neuronales intracorticales y cortico-subcorticales. Friston (2000) también afirmó que " la naturaleza no lineal del acoplamiento asincrónico permite las interacciones ricas y sensibles al contexto que caracterizan la dinámica cerebral real, lo que sugiere que desempeña un papel en la integración funcional que puede ser tan importante como las interacciones sincrónicas ". [14]
Estados de conciencia y fenomenología
Contribuyó al estudio de la transición de fase en el cerebro bajo sedación y, en particular, la sedación GABA-ergica como la inducida por propofol (Murphy et al. 2011, Stamatakis et al. 2010). [15] [16] El Modelo Dehaene-Changeux fue contrastado y citado en el estudio de la conciencia colectiva y sus patologías (Wallace et al. 2007). [17] Boly y col. (2007) utilizaron el modelo para un estudio somatotópico inverso, demostrando una correlación entre la actividad cerebral inicial y la percepción somatosensorial en humanos. [18] Boly y col. (2008) también utilizaron el DCM en un estudio del estado de conciencia de referencia de la red predeterminada del cerebro humano . [19]
Publicaciones
- Naccache, L. Envejecimiento cognitivo considerado desde el punto de vista de las neurociencias cognitivas de la conciencia. Psychologie & NeuroPsychiatrie du vieillissement. Volumen 5, Número 1, 17-21, Marte 2007
- Rialle, V y Stip, E. Modelado cognitivo en psiquiatría: de modelos simbólicos a modelos paralelos y distribuidos J Psychiatry Neurosci. Mayo de 1994; 19 (3): 178-192.
- Ravi Prakash, Om Prakash, Shashi Prakash, Priyadarshi Abhishek y Sachin Gandotra Modelo de espacio de trabajo global de conciencia y sus correlatos electromagnéticos Ann Indian Acad Neurol. Julio-septiembre de 2008; 11 (3): 146-153. doi : 10.4103 / 0972-2327.42933
- Zigmond, Michael J. (1999) Neurociencia fundamental ' , Academic Press p1551
- Bernard J. Baars, Nicole M. Gage Cognición, cerebro y conciencia: introducción a la neurociencia cognitiva Academic Press, 2010 p. 287
- Carlos Hernández, Ricardo Sanz, Jaime Gómez-Ramirez, Leslie S. Smith, Amir Hussain, Antonio Chella, Igor Aleksander From Brains to Systems: Brain-Inspired Cognitive Systems ' Volume 718 of Advances in Experimental Medicine and Biology Series Springer, 2011 p. 230
- Steven Laureys y col. Los límites de la conciencia: neurobiología y neuropatología Volumen 150 de Progress in Brain Research Elsevier, 2006 p. 45
- Michael S. Gazzaniga Las neurociencias cognitivas MIT Press, 2004 p.1146
- Stanislas Dehaene La neurociencia cognitiva de la conciencia MIT Press 2001 p.13
- Tim Bayne, Axel Cleeremans, Patrick Wilken El compañero de Oxford para la conciencia Oxford University Press 2009 p.332
- Hans Liljenström, Peter Århem Transiciones de la conciencia: aspectos filogenéticos, ontogenéticos y fisiológicos Elsevier 2008 p. 126
Ver también
- Conciencia artificial
- Sistema complejo
- Neurociencia
Referencias
- ^ Dehaene S, Changeux JP. Aprendizaje dependiente de recompensas en redes neuronales para la planificación y toma de decisiones. Prog Brain Res. 2000; 126: 217-29.
- ^ Dehaene S, Changeux JP. Enfoques experimentales y teóricos del procesamiento consciente. Neurona. 28 de abril de 2011; 70 (2): 200-27.
- ^ Changeux JP, Dehaene S. Modelado neuronal jerárquico de funciones cognitivas: desde la transmisión sináptica a la Torre de Londres. Comptes Rendus de l'Académie des Sciences, Série III. Febrero-marzo de 1998; 321 (2-3): 241-7.
- ^ Dehaene S, Changeux JP, Nadal JP. Redes neuronales que aprenden secuencias temporales por selección. Proc Natl Acad Sci US A. Mayo de 1987; 84 (9): 2727-31.
- ^ Epub 2010 25 de enero. Van den Bussche E, Hughes G, Humbeeck NV, Reynvoet B La relación entre conciencia y atención: un estudio empírico que utiliza el paradigma de cebado. Cogn consciente. Marzo de 2010; 19 (1): 86–97.
- ^ Cohen, YO; Hudson, DL; Redes metaneuronales como agentes inteligentes para el diagnóstico Redes neuronales, 2002. IJCNN '02. Actas de la Conferencia Conjunta Internacional de 2002 los días 233 - 238
- ^ LC Jain, Zhengxin Chen, Nikhil Ichalkaranje Agentes inteligentes y sus aplicaciones Volumen 98 de Estudios en borrosidad y computación blanda
- ^ Maas, W. Lower Bound para el poder computacional de las redes de neuronas spking [1]
- ^ Dehaene S, Changeux JP (2005) La actividad espontánea continua controla el acceso a la conciencia: un modelo neuronal para la ceguera por falta de atención. PLoS Biol 3 (5): e141. doi : 10.1371 / journal.pbio.0030141 imagen en código abierto completo
- ^ Dehaene S, Changeux JP, Naccache L, Sackur J, Sergent C. Procesamiento consciente, preconsciente y subliminal: una taxonomía comprobable. Trends Cogn Sci. Mayo de 2006; 10 (5): 204-11. Epub 2006 17 de abril.
- ^ Kitzbichler MG, Smith ML, Christensen SR, Bullmore E. Criticidad de banda ancha de la sincronización de la red del cerebro humano. PLoS Comput. Biol. Marzo de 2009; 5 (3): e1000314. Epub 2009 20 de marzo.
- ^ Kitzbichler MG, Henson RN, Smith ML, Nathan PJ, Bullmore ET. El esfuerzo cognitivo impulsa la configuración del espacio de trabajo de las redes funcionales del cerebro humano. J Neurosci. 1 de junio de 2011; 31 (22): 8259-70.
- ^ Werner G. Dinámica del cerebro a través de los niveles de organización. J Physiol Paris. 2007 julio-noviembre; 101 (4–6): 273-9. Epub 2008 8 de enero.
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- ^ Murphy M, Bruno MA, Riedner BA, Boveroux P, Noirhomme Q, Landsness EC, Brichant JF, Phillips C, Massimini M, Laureys S, Tononi G, Boly M. Propofol anestesia y sueño: un estudio de EEG de alta densidad. Dormir. 1 de marzo de 2011; 34 (3): 283-91A.
- ^ Stamatakis EA, Adapa RM, Absalom AR, Menon DK. Cambios en la conectividad neuronal en reposo durante la sedación con propofol. Más uno. 2 de diciembre de 2010; 5 (12): e14224.
- ^ Wallace RM, Fullilove MT, Fullilove RE, Wallace DN. Conciencia colectiva y sus patologías: entendiendo el fracaso del control y tratamiento del sida en Estados Unidos. Modelo Theor Biol Med. 2007 26 de febrero; 4:10.
- ^ Boly M, Balteau E, Schnakers C, Degueldre C, Moonen G, Luxen A, Phillips C, Peigneux P, Maquet P, Laureys S. Las fluctuaciones de la actividad cerebral basal predicen la percepción somatosensorial en humanos. Proc Natl Acad Sci US A. 17 de julio de 2007; 104 (29): 12187-92. Epub 2007 6 de julio.
- ^ Boly M, Phillips C, Tshibanda L, Vanhaudenhuyse A, Schabus M, Dang-Vu TT, Moonen G, Hustinx R, Maquet P, Laureys S. Actividad cerebral intrínseca en estados alterados de conciencia: qué tan consciente es el modo predeterminado del cerebro ¿función? Ann NY Acad Sci. 2008; 1129: 119-29. Revisar.
enlaces externos
- Dehaene, Stanislaus; Bases cerebrales del sentido numérico en el lóbulo parietal , 7 de marzo de 2002. Serie de conferencias Pinkel, Instituto de Investigación en Ciencias Cognitivas, Universidad de Pensilvania. Audio y transcripción.
- "Publicaciones seleccionadas de Stanislas Dehaene" . Unidad de Neuroimagen Cognitiva INSERM-CEA .