Transcript TRENDI IN PERSPEKTIVE

TRENDI IN
PERSPEKTIVE SODOBNE
PSIHOLOGIJE
Nevroznanost – kognitivna
nevropsihologija
Pregled vsebine
 Nevropsihologija




Inteligentnosti
Ustvarjalnosti
Govora
Učenja in spomina
 Nevropsihološki vidiki hemisfernega
delovanja
 Nevroznanstvene koncepcije zavesti
Inteligentnost in možgani
 Možganski valovi (EEG,
EEP)


korelacije med EEG in EEP ter
testnimi dosežki (oblika krivulje)
(Hendrickson & Hendrickson, 1982:
0,80 z IQ)
frekvenca alfa valov
 Prekrvavitev možganov
korelacija med prekrvavitvijo
središč (starost!) in testnimi dosežki

 Možgansko slikanje
 PET, MRI idr.
Je hitrost procesiranja baza
inteligentnosti?
 Inteligentnost kot funkcija hitrosti možganskega
procesiranja
 Reakcijski (odločitveni) in inspekcijski časi

korelacije testnih dosežkov in reakcijskih časov naraščajo
s kompleksnostjo reakcijskih nalog (0,20 navadni RČ, 0,40
diferencialni RČ, 0,60 in več kompleksni RČ)

metaanalize korelacij z IQ:
 RČ: 0,35 (Jensen, 1987)
 IČ:
0,55
(Stough & Deary, 1996)
RČ paradigma
Kam sodi in kaj pojasnjuje IT?
 Burns & Nettelback,
2001
 IT, g faktor
 je hitrost komponenta
vseh generalnih tipov
inteligentnosti?
 kako je z O(dprtostjo)?
IČ paradigma
Kam sodi in kaj pojasnjuje
IT?





Burns & Nettelback, 2001; Bates & Shieles, 2002
IT, g faktor,
je hitrost komponenta vseh generalnih tipov
inteligentnosti?
kako je z O(dprtostjo)? Neodvisen od g in IT!
Korelacije:





g, IT (-0,558)
Gc, IT (-0,401)
g, Gc (0,598)
O, Gc (0,338)
O: IT, g (0)
Hitrost procesiranja in Gf
 Zimprich, D. & Martin, M. (2002). Can Longitudinal Changes in
Processing Speed Explain Longitudinal Age Changes in Fluid
Intelligence? Psychology and Aging, Vol. 17, No. 4, 690-695.
 417 oseb rojenih 1930-1932, merjenje 1994 in 1998
 Hitrost procesiranja: Number Connection (NC) test za starejše
odrasle (Oswald & Roth, 1987) in Digit Symbol Substitution (DS)
subtest nemške verzije WAIS-R (Tewes, 1991),
 Inteligentnost, test Gf: Picture Completion (PC) in Block Design
(BD) subtesti nemške verzije WAIS—R (Tewes, 1991) in Spatial
Ability (SA) subtest iz večje nemške testne baterije (W. Horn,
1983)
 Povprečna korelacija med hitrostjo procesiranja in Gf 0,53
 Teorija hitrosti procesiranja (Salthouse, 1996) – so, kot je predvidel že
Galton in kot menijo sodobne definicije inteligentnosti, tudi višji
mentalni procesi povezani s hitrostjo elementarnih mentalnih operacij?
 Metaanaliza na vzorcu N = 4809 in 91 študij Verhaeghen and
Salthouse (1997): starostne razlike v miselnem presojanju,
prostorskem in epizodičnem spominu imajo 70% skupne variance s
hitrostjo procesiranja.
Spremembe med obema merjenjema
 Pri vseh merah, razen pri PC in NC1 je prišlo do signifikantnih
sprememb v štiriletnem intervalu
 Opomba: Večja hitrost procesiranja - DS (večje število pravilnih
nadomestitev v danem času); NC (krajši čas povezovanja)
Test modela (Zimprich & Martin)



“Figure 1. Final latent change factor model of 4year changes in processing speed and fluid
intelligence. T1 and T2 = first and second
measurement occasions, respectively; V =
variance; DS = Wechsler Adult Intelligence
Scale—Revised (WAIS-R) Digit Symbol
Substitution subtest; NC1 = first trial of the
Number Connection test; NC2 = second trial of
the Number Connection test; PC = WAIS-R
Picture Completion subtest; BD = WAIS-R Block
Design subtest; SA = Spatial Ability subtest. An
equals sign denotes a parameter constrained to
be equal over time; a plus sign denotes a fixed
parameter. Number of samples was 417. Data
for absolute model fit were as follows: χ2(52, N =
417) = 77, p <.05, comparative fit index =.999,
root-mean-square error of approximation =.034.
In the final model ( Figure 1), we estimated the
central parameter for a longitudinal test of the
speed hypothesis: the covariance between the
latent change factor of processing speed and the
latent change factor of fluid intelligence. As a
result, absolute model fit, χ2(52, N = 417) 77, p
<.05, CFI =.999, RMSEA =.034, and relative
model fit, Δχ2 = 10, Δdf = 1, p <.05, were further
improved.”
r = 0,53
Inteligentnost in možgani
(nadaljevanje)
 Velikost možganov
 nezanesljivost zgodnjih študij
 zanesljivost novih (MRI, PET), korelacija z g-faktorjem
najmanj 0,40 (Jensen, 1998)
 Oblika in obseg glave
 v korelaciji z velikostjo možganov (bravo frenologi!)
 Cerebralni metabolizem glukoze (Haier, 1988, 1992)
 inteligentnejši porabijo manj glukoze
 bistri možgani so učinkoviti možgani (manj napora in
energije porabijo za enak učinek)
Inteligentnost in možgani
(nadaljevanje)
 Hitrost perifernega nevronskega prevajanje (Barrett
in sod., 1990)


korelira z IQ
centralno prevajanje še ni raziskano
 Arborizacija, diferenciacija in rast dendritov
 prim. nevroplastičnost, rast možganske mase skozi
otroštvo in mladost
 Gostota sive mase (možganskih celic) (še enkrat)
 korelira z mentalnimi dosežki in je gensko pogojena
Možgani nadarjenih
 možgansko slikanje: razlike
med bolj in manj nadarjenimi
 npr.: 13 let star nadarjen
matematik ima sliko, ki je
bolj podobna sliki
študenta matematike kot
sliki vrstnikov
 večja aktivnost
nedominantne hemisfere
pri predelavi informacij
pri nadarjenih
 večja aktivnost
frontalnega dela
Pogledi na ustvarjalnost nevroznanost
 kortikalno vzburjenje in
stropni učinek (Broen,
Storms)
a

b
c
nizka stopnja vzburjenja
povezana s kreativnostjo?
 hemisferno delovanje

1
2
3
4
1


intuicija, kreativnost v
zvezi z močnejšim
delovanjem DH
zaporedni in vzporedni
procesi
levi in desni tip mišljenja
 prenatalni vpliv testosterona
2
4
3

odložen razvoj leve
hemisfere (Geschwind,
Galaburda)
Levi in desni tip mišljenja
LEVI TIP MIŠLJENJA
DESNI TIP MIŠLJENJA
diskurzivno presojanje (analitično,
racionalno)
pojmovne, logične operacije, govor
intuitivno presojanje
matematični pojmi
prostorske predstave, vizualizacija
konvergentno reševanje problemov
divergentno reševanje, navdih
vertikalno mišljenje
lateralno mišljenje
inteligentnost
ustvarjalnost
sukcesivnost operacij
simultanost operacij
osredotočena zavest, pozornost
nezavedno, sanjarjenje, druga zavestna
stanja
reprezentiran v desni hemisferi
reprezentiran v levi hemisferi
domišljija, imaginacija, glasba
Jezik, govor, poslušanje govora,
branje
 Klasika nevrologije
 Broca, Wernicke
Jezik, govor
 strukture, vpletene v regulacijo govora
in jezika
 Brocova area
 vokalizacija
 Wernickejeva area
 razumevanje govora
 Gyrus angularis
 branje (informacija o prebranem
gradivu se primerja s slušnimi
vzorci; nova, akustizirana
informacija se prenese v W. areo
in procesira dalje)
 Kot zanimivost: stimulacija g. a.
lahko izzove zunajtelesno izkustvo
(OBE)
Obstaja bolj direktno procesiranje
branja?
 posnetki s pomočjo PET
slikanja kažejo, da pri
reševanju nekaterih bralnih
nalog ne prihaja do
aktivnosti v angularnem
girusu in Wernickejevi arei
 to lahko pomeni, da
obstajajo tudi bolj direktne
nevronske poti za
procesiranje branja
1. primäres Hörzentrum
2. Gyrus angularis
3. Wernicke-Zentrum
4. Broca-Zentrum
5. primäres motorisches Zentrum
Učenje, spomin
 strukture, vpletene
v regulacijo učenja
in spomina





korteks
bazalni gangliji
hippocampus
amygdala
mali možgani
 vključenost
struktur, ki
regulirajo govor in
razumevanje
govora
Nevrobiologija spomina
 Katere anatomske struktura
imajo vlogo pri spominu?
 Spodnji deli temporalne
skorje


Amygdala



Vrstni red dogodkov
Delovni spomin
Mali možgani



Emocionalno barvanje
izkušenj
Prefrontalni korteks


Spomin vidnih vzorcev
Senzomotorni spomin
“timing” pri motoričnem
učenju
Striatum

Formiranje navad
Striatum (ni na sliki, ker bi prekrival)
Medialni temporalni lobus:
hippocampus
 oblikovanje in organiziranje
spomina
 prenos informacij iz
kratkoročnega spomina v
dolgoročni spomin
 povezave s korteksom, zlasti z
areami za mišljenje in govor
 Slika desno (fMRI):
 Spominjanje obraza
(okcipitalni, frontalni)
 “razmišljaj o obrazu”
(hipokampus, presenetljivo!)
 Primerjanje novih obrazov z
zapomnjenim (okcipitalno
/začetno procesiranje/, drugi
deli vključno s frontalnimi
/spominsko odločanje/)
Kortikalne strukture (FL)
 dolgoročni (delovni)
spomin in njegova
uporaba
 delovanje delovnega
spomina


prefrontalni korteks
nanj vplivajo nevroni,
ki so pod nadzorom
dopamina in glutamata
 Povezava z drugimi
strukturami, npr.
amygdala
Modeli kognicije in spomina ACT*model
 Anderson (1976,
1983, 1990, 1993)


“kognitivna
arhitektura”,
ACT*, ACT-R
proceduralni,
deklarativni
spomin
 Tulving (1985,
1987, 1993)

epizodični,
semantični
spomin
 znanje (spomin)
 deklarativno (KAJ) -
semantično, epizodno:
podatki, informacije

medialni temporalni
deli, deli thalamusa
 proceduralno (KAKO):
nezavedna pravila
predelave in
povezovanja
informacij

bazalni gangliji
ACT* - model kognitivne
arhitekture
 Anderson (1976,
aplikacija
DEKLARATIVNI
SPOMIN
PROCEDURALNI
SPOMIN
shranjevanje
primerjanje
priklic
izvedba
DELOVNI SPOMIN
kodiranje
delovanje
ZUNANJI SVET
1983, 1990, 1993)
Emocionalni vidiki spomina
 Emocionalno “žigosanje” informacij
 Ločevanje pomembnih informacij od nepomembnih -
konsolidacija spomina (spominskih sledi)

Amygdala
 Pogojevanje emocij (strah) (LeDoux in sod., Fischer
in sod.)

Vpleteni deli možganov
 Centralni predeli medmožganov
 Hipotalamus
 Talamus in levi striatum
 Levi in desni prednji cingulatus
 Desni prefrontalni korteks
 Levi mali možgani
Nevrobiologija spomina (nad.)
 Sinaptični mehanizmi
 Hebbova hipoteza (1949):
trajno izboljšanje
sinaptičnega prevajanja po
stimulaciji
 Dolgoročna potenciacija
(LTP, long-term
potentiation)
 Dokazana 1973 (Bliss &
Lømø)
 Indukcija LTP = učenje
 Vzdrževanje in izražanje LTP
= spomin
Možganski hemisferi
 Groba mapa hemisfernih funkcij
Hemisfernost
 Hemisferne študije
 R. Meyers in R. Sperry v 50ih letih
 R. Sperry (Nobelova nagrada 1981)
 J. E. Bogen
 M. Gazzaniga
Corpus callosum - interhemisferno
nitje
 CC normalno omogoča
pretok informacija iz ene
hemisfere v drugo
 Integrirano delovanje
možganov
 Do prekinitve pretoka lahko
pride
 zaradi poškodb, obolenj
(delno, redko)
 zaradi operativnih
posegov (včasih ni
mogoče drugače
odstraniti tumorjev;
včasih kot terapevtski
poseg pri zelo hudih
epilepsijah)
Corpus Callosum
Hemisfernost - eksperimentalna
paradigma
 “brain-splitting”, pacienti s
kalosektomijo
(komisurotomijo)
 prekinjena hemisferna
interakcija
 aranžma eksperimentalnih
pogojev
 fiksacija točke
 ločen dotok informacij iz
obeh vidnih polj
 tahistoskopske
prezentacije
 kaj dela ena in kaj druga
hemisfera?
 samo ena lahko to pove
chiasma
opticum
Zakaj gre informacija iz levega polja v
desno hemisfero?
 Informacija iz notranjih
delov retine gre
kontralateralno
 Informacija iz zunanjih
delov retine gre
ipsilateralno (ostane na
isti strani)
Metoda
 Oseba mora povedati, kaj je
videla
 Oseba mora z roko tipno
prepoznati predmet, ki ga je
videla (med prepoznavanjem
ga seveda ne sme videti, zato
je za zaslonom)
 oseba npr. ne more povedati,
da vidi hruško, vendar z
ustrezno roko predmet
pravilno tipno prepozna
Tipičen eksperiment
Eksperimenti (nad.)


oseba ne more povedati, kaj je videla (“ne vem”,
“nič”)
pač pa lahko tipno prepozna predmet (vendar
samo z levo roko, ki jo vodi hemisfera, ki
procesira informacijo)


oseba lahko pove, kaj je videla (“to so vilice”)
vendar ne more predmeta tipno prepoznati z
levo roko, ki jo vodi hemisfera, ki ni procesirala
informacije
Eksperimenti (nad.)
 oseba vidi objekt z desno





hemisfero
ki ne more govoriti
kaj se zgodi, če lahko objekt
otipa?
z desno roko: ne more najti
pravega, ker desna roka od
leve hemisfere, ki jo vodi, ne
more dobiti ciljne informacije (ta
hemisfera ne ve za objekt)
z levo roko pa lahko izbere
pravi objekt (to roko vodi desna
hemisfera, ki ve za ciljni objekt
s pravo roko lahko torej tipno
prepozna predmet, ki ga ne
more besedno prepoznati
Eksperimenti (nad.)
“What word
did you
see?”
or
“Look at the dot.”
Two words separated
by red dot appear
projected in front of
person.
“Point with
your left
hand to
the word
you saw.”
Eksperimenti (nad.)
“What did you see?”
“With your left hand, select
the object you saw from
those behind the screen.”
Eksperimenti (nad.)
 himerični objekti
 če mora oseba povedati, ali je videla
žensko ali moškega, odgovori, da
moškega (moškega je videla leva
hemisfera, ki lahko govori)
 če mora med normalnimi slikami
(nehimeričnimi) pokazati na pravo,
navadno izbere žensko sliko (žensko
je videla desna hemisfera, ki je
dominantna za prepoznavanje
obrazov)
 hemisfera stori to, za kar je
specializirana
 leva lahko pove
 desna prepoznava obraze
Eksperimenti (nad.)
 integracija zavestne in
nezavedne informacije
 govoreča hemisfera
konfabulira
 osebi so prikazali snežni
prizor (LVP) in kurje
kremplje (DVP)
 potem je na slikah izbrala
lopato z levo roko in
piščanca z desno roko
 “zakaj ste to izbrali, kaj ste
videli’”
 “videl sem kremplje, zato
sem pokazal na piščanca,
z lopato pa boste morali
počistiti kurjo nesnago”
Eksperimenti (nad.)
“smejte se” (LVP)
“zakaj ste se smejali?”
“Oh... you guys are really
something!”
“popraskajte se” (LVP)
(oseba je z levo roko
podrgnila po desni)
“kaj je pisalo?”
“o... srbenje”
“postavite se tako, kot
zahteva slika” (slika
boksarske rokavice,
LVP)
(oseba zavzame boksarsko
držo)
“Kaj je pisalo”
“oh...boksar”
Rezultati
Hemisferna specializacija
zavest
nezavedno
govor
glasba, ples
branje
umetnost
pisanje
prostor
računanje
mišljenje
sklepanje
znanje
nadzor nad desno
polovico telesa
intuicija
domišljija
nadzor nad desno
polovico telesa
Kritična LH in nevtralna DH
 Drake (2000)
 Želite iz oči v oči prepričati oponenta, da imate prav?
 Postavite se nasproti njegovi levi strani
 Zakaj?
 leva hemisfera obdeluje informacije bolj kritično,
cenzorsko
 desna hemisfera bolj nevtralno, ne presoja kritično


Tako boste nagovarjali bolj njegovo manj kritično
hemisfero
Vendar računajte, da bo zaradi premikanja oči
vključeval v obe hemisferni predelavi obe vidni polji
Nevronske mreže
Neurons in the brain
connect with one
another to form networks
 Nevronske mreže



Inputs
Outputs

The brain learns by modifying
certain connections in
response to feedback
večstransko povezani
nevroni
mreža se uči na
izkušnjah
povratne informacije
spreminjajo zveze, ki
dajejo določene rezultate
(krepijo, slabijo)
računalniška simulacija
nevronskih mrež in
njihovega učenja
Nevronske mreže, konekcionizem
in PDP
 Nevronske mreže
matematični pristop
 konekcionizem
 nova verzija asociativizma
Rummelhart McClelland Hinton
 povezovalna vozlišča (“nodi”)
 model lokalne reprezentacije: reprezentacije so osredinjene
na svoja vozlišča
 PDP: paralelno distribuirano procesiranje (McClelland,
Rummelhart, 1989; Rummelhart & McClelland, 1986;
Rummelhart & McClelland, & the PDP Research Group, 1986)
 model distribuirane reprezentacije
 reprezentacije so distribuirane vzdolž več vozlišč (modulov)

Nevronske mreže, konekcionizem
in PDP
“položi svinčnik na mizo”
SVINČNIK
POLOŽITI NA
MIZA
“položi svinčnik na mizo”
SVINČNIK
1,0,1 v
sistemu treh
vozlišč
MIZA...
POLOŽITI NA...
Prvotnejša varianta modernega
konekcionizma izhaja iz predpostavke, da
je vsak kompleksnejši koncept
reprezentiran z določenim vozliščem. Tako
bi npr. stavek “položi svinčnik na mizo”
aktiviral vozlišča, ki reprezentirajo
“svinčnik”, “položiti na” in “miza”.
Drug, novejši model pa govori o
vzporednem procesiranju (parallel
distributed processing, PDP; McClelland,
Rummelhart, 1989; Rummelhart &
McClelland, 1986; Rummelhart &
McClelland, & the PDP Research Group,
1986). Po tem modelu je reprezentacija
pojmov in shem lahko distribuirana vzdolž
več vozlišč. Pojem “svinčnik” bi v tem
primeru ne pomenil aktiviranosti enega
samega vozlišča, ampak bi bil
“porazdeljen” med več vozlišč (modulov)
enega sistema (predstavljal bi npr. vzorec
1,0,1 v sistemu treh vozlišč).
Zakaj je distribuirani model boljši?
 Le na prvi pogled je
lokalni model bolj
enostaven
1, 1, 1
1, 1, 0
1, 0, 1
1, 0, 0
0, 1, 1
0, 1, 0
0, 0, 1
0, 0, 0
tri vozlišča = trije pojmi;
kolikor pojmov, toliko vozlišč
tri vozlišča = osem pojmov;
pojmov je bistveno več kot vozlišč
Prednosti modela PDP
 dejansko hkrati procesiramo
črke, ki jih beremo in besede
oziroma stavke, ki jih črke
sestavljajo – tako črke, ki so
napisane manj razločno ali
dvoumno sproti pravilno
prebiramo

Zaradi paralelnega procesiranja
delov (črke) in celot (besede) smo
sposobni pravilno prebrati, čeprav
so črke napisane dvoumno ali pa so
bistveni deli zabrisani. V napisu
zgoraj bi lahko brali A ali H, vendar
zaradi sprotne korekcije drugega
paralelnega procesa v prvi besedi
znak pravilno preberemo kot A, v
drugi pa prvega kot H in drugega
kot A. V spodnjem napisu beremo
RED, čeprav bi posamezne črke
lahko bile tudi druge, npr. P
namesto R, F namesto E in B
namesto D.
Uganka zavestnega delovanja
 Prav v luči teh modelov pa postane
zavestno delovanje skoraj še večja
uganka. Težko je v nevronskih
mrežah in nevronskem delovanju
najti procese, ki bi jih lahko primerjali
z značilnostmi delovanja zavesti.
Vendar tudi zavest ni enoten pojem.
Razlikovali bi lahko več oblik zavesti.
Zgolj opažanje in vedenjsko
ločevanje med seboj in ne-seboj je
temeljna oblika zavesti, ki je prisotna
tudi pri mnogih živalih. Reber (1993)
jo je označil kot zavest I, medtem ko
višja zavest II vključuje refleksijo
samega sebe, samozavedanje in
njegov vpliv na druge vidike
delovanja.

Glavni problem klasičnih nevroznanstvenih teorij
zavesti je dejstvo, da značilnosti zavestnega
delovanja (hkratno, celostno zavedanje mnoštva
informacij, refleksivno samozavedanje itd.) ni
mogoče dobro uskladiti z običajnim pojmovanjem
nevronskega delovanje. Nevronsko proženje
impulzov nam lahko razloži npr. asociacije, ne
moremo pa z njim razložiti celostnih zavestnih
pojavov. Toda, ali nam lahko nevroznanost
ponudi kaj drugega od teorij nevronskega
proženja? Spomnimo se, da pred desetletji že
gestaltisti niso bili prav srečni s tem modelom in
so našli razlago v hipotezi o delovanju
možganskih električnih polj z majhno intenziteto.
Nevrološke raziskave obstoja teh polj niso
potrdile. A kaj če gre morda za bolj subtilne,
vendar pa še bolj učinkovite poljne procese, ki pa
niso običajne elektromagnetne narave, temveč
kvantne narave?
Nevroznanstvene teorije zavesti





Kako razložiti globalno in še zlasti sinhrono
(simultano) delovanje duševnosti?
 Köhler in gestaltisti (elektromagnetna
minipolja); Lashley
Več teorij
 Baars, 1983, 1988, 1994
 Crick, Koch, 1992
 Penrose, 1994
Delujejo v možganih holografski procesi
(posamezna enota nosi v sebi informacije o vseh
drugih enotah)
Problem “kvalij”
 Fenomenalna kakovost zavedanja
 Je lahko nevroproces identičen s to
kakovostjo?
Problem razlage s pomočjo nevronskih
impulzov


Kako razložiti fenomenalne lastnosti zavesti
z nevronskimi potmi in krogotoki
Zavest je unitarna, enotna, celovita, nastopi
nenadno in ne postopno, ne korelira z
nobenim znanim vzorcem nevronskega
kroženja impulzov in z nobenim vzorcem
možganskega metabolilzma (posnetki
možganske aktivnosti) – pojavlja se ob njih,
vendar ne kaže nobene prave analogije
Teorija globalnega delovnega prostora
 Baars (1988)
 Še vokviru nevronskega širjenja impulzov
 Kontrastna analiza
Nekega fenomena ni mogoče raziskovati, če ga ne tretiramo
kot spremenljivko
 Treba je torej iskati stvari, ki so povezane z razliko med
zavestnim in nezavednim (še ne zavestnim) delovanjem
 Nevronski aparat deluje kot širok vzorec različnih paralelno
potekajočih procesov
 Vsak tak proces lahko pod določenimi pogoji postane zavesten,
vendar ne več procesov hkrati
 Zavest je torej serialni fenomen
 Delovni prostor kot centralni procesor
 Zavest temelji na nevralnem sistemu “delovnega prostora”,
ki ima omejene kapacitete in lahko dovoli, da se v njem
odvijajo posamezni vzorci, potegnjeni vanj (kot lahko na
računalniškem ekranu obdelujemo omejeno število
programiranih možnosti)

Nevrobiološka teorija zavesti
 Crick & Koch, 1990
Crick F & Koch C.(1990) Towards a neurobiological theory of
consciousness. Seminars in the Neurosciences 2, 263-275.
 Crick F & Koch C (1995) Are we aware of neural activity in
primary visual cortex? Nature 375: 121-123.
 Teorija temelji na vidni zavesti
 Procesiranje v delih primarnega vidnega korteksa ni
zavestno
 V drugih delih je lahko zavestno



Visokofrekventne nevronske oscilacije 40 Hz so povezane z
transformacijo izoliranih vidnih perceptov v enotno perceptivno
zavest
Revonsuo in sod. (1995, 1997): rezultati potrjujejo hipoteze
Cricka in Kocha

Predvidene nevronske oscilacije ob prehodu stereogramskih
slik v enotno tridimenzionalno zavestno polje
Teorija mikrotubulov
 Penrose (1994) in
Hamerof (1987)
 Kvantni procesi v
proteinskih
mikrostrukturah
(mikrotubuli) v
nevronih dosežejo
kritično točko



Kvantna
koherenca
Samokolabiranje
valovne funkcije
Nastane zavestno
doživljanje


Nelokalizirano
Prehod iz
nezavednega v
zavestno
Holonomsko - kvantna teorija
 Holonomska teorija zavesti


Osnova zavesti je dendritska
mikrodejavnost in ne
nevronsko proženje
impulzov
Ustvarja nevralni hologram






Ni določen z lokalnimi
časovno prostorskimi
koordinatami
Njegova informacija je
vsebovana v valovni
aktivnosti
Nevroni se odzivajo na
valovne informacije
Pribram (1986, 1991, 1993)
morda kvantna polja? Peruš,
2001
Walker, 2000
“In quantum theory, the electron has no exact
position but is described by a wavefunction. Simply
stated, Walker suggests that when the tunneling
reaches a critical level, the spreading wavefunctions
give rise to the onset of consciousness. The
organism awakens. The process becomes selfsustaining above this threshold something like the
chain of collisions in a nuclear power station. “
Teorija elektromagnetnega polja
 McFadden (2002)

McFadden, J. (2002).
Synchronous Firing and Its
Influence on the Brain’s
Electromagnetic Field.
Journal of Consciousness
Studies, 9, 4, 23-50.
 vsak psihični proces odda
informacijo o sebi v EM polje,
kjer se ta poveže z drugimi





Vedno ko se sproži impulz,
pošlje električno delovanje
signal možganskemu
elektromagnetnemu polju
Ta informacija se avtomatsko
poveže z drugimi v polju
To polje JE zavest




CEMI teorija
interakcija možganskega
elektromagnetnega polja s
krožnimi procesi
simultano delovanje
nevronov ustvarja valove v
polju
ti sprožijo druge nevrone
polje deluje kot “brezžični”
procesor, ki kombinira
najpomembnejše
informacije iz krožnih tokov
v brezžični signal, tega pa
prenaša nazaj v možgane
kot zavest
možna umetna zavest
Nevroznanstveni vidik samozavedanja
 Morin (2003)
 Prefrontalna regija (PR)


Levo: enkodiranje
avtobiografskega spomina
Desno: priklic le-tega
 PR + aree desnega parietalnega
lobusa

Telesna samopodoba
 Vpletenost desne hemisfere?


Prepoznavanje lastne podobe
(pa tudi tujih obrazov) (Keenan
in sod., 2001)
 Večja aktivnost desne
hemisfere pri obrazu,
zlitem z lastno podobo kot
pri morfu s podobo svojega
kolega
Prednji cingulatni korteks
desne hemisfere
 Teorija uma (Vogeley in
sod., 2001)
 Obrazne podobe zlite s podobo
Billa Clintona


Samega sebe
Dobrega znanca
Literatura





















Abbott, LF and Nelson SB (2000) Synaptic plasticity: taming the beast. Nat Neurosci. Suppl:1178-83. Review.
Seung, HS (2000) Half a century of Hebb. Nat. Neurosc. Suppl: 1166.
Markram, H., Lubke, J., Frotscher, M. and Sakmann, B. (1997) Regulation of synaptic efficacy by coincidence of postsynaptic APs and EPSPs.
Science. 275(5297):213-5.
Sjostroem, PJ, Turrigiano, GG and Nelson, SB (2001) Rate, timing and cooperativity jointly determine cortical synaptic plasticity. Neuron, 32:
Bi, G. and Poo, M (2001) Synaptic modification by correlated activity: Hebb's postulate revisited. Annu Rev Neurosci., 24:139-66. Review.
Song, S., Miller, KD and Abbott, LF (2000) Competitive Hebbian learning through spike-timing-dependent synaptic plasticity. Nat Neurosci.
3(9):919-26.
Song, S and Abbott, LF (2001) Cortical development and remapping through spike timing-dependent plasticity. Neuron. 2001, 32(2):339-50.
Rao, RP and Sejnowski, TJ (2001) Spike-timing-dependent Hebbain plasticity as temporal difference learning. Neural Comp. 13(10): 2221-37
Mehta, AR, Quirk, MC and Wilson, MA (2000) Experience dependent asymmetric shape of hippocampal receptive fields. neuron 25: 707-15.
Blum, KI and Abbott LF (1996) A model of spatial map formation in the hippocampus of the rat. Neural Comp. 8(1): 85-93.
Yao, H. and Dan, Y. (2001) Stimulus timing-dependent plasticity in cortical processing of orientation. Neuron. 32(2):315-23.
Tsodyks, MV and Markram, H. (1997) The neural code between neocortical pyramidal neurons depends on neurotransmitter release probability.
Proc Natl Acad Sci U S A. 94(2):719-23.
Markram, H. and Tsodyks, M. (1996) Redistribution of synaptic efficacy between neocortical pyramidal neurons. Nature. 1996 Aug
29;382(6594):807-10.
Hempel, CM, Hartman, KH, Wang, XJ, Turrigiano, GG and Nelson, SB (2000) Multiple forms of short-term plasticity at excitatory synapses in rat
medial prefrontal cortex. J Neurophysiol. 83(5):3031-41.
LeDoux, J. E. (1996). The emotional brain: The mysterious underpinnings of emotional life. (New York: Simon & Schuster)
Fischer, H., Furmark, T., Wik, G. & Fredrikson, M. (2000). Brain representation of habituation to repeated complex visual stimulation with PET.
NeuroReport, 11, 123-126.
Fredrikson, M., Wik, G., Fischer, H. & Andersson, J. (1995). Affective and attentive neural networks in humans: A PET study of Pavlovian
conditioning. NeuroReport, 7, 97-101.
LaBar, K. S., Gatenby, C. J., Gore, J. C., LeDoux, J. E. & Phelps, E. A. (1998). Human amygdala activation during conditioned fear acquisition
and extinction: A mixed-trial fMRI study. Neuron, 20, 937-945.
Nilsson, L. G., & Markowitsch, H. J. (Eds.) (1999). Cognitive science of memory. Hogrefe, Huber.
Wik, G., Elbert, T., Fredrikson, M., Hoke, M. & Ross, B. A. (1996). Magnetic imaging in human classical conditioning. NeuroReport, 7, 737-740.
Wik, G., Elbert, T., Fredrikson, M., Hoke, M. & Ross, B. (1997). Magnetic brain imaging of extinction processes in human classical conditioning.
NeuroReport, 8, 1789-1792
Literatura














Tsodyks, M., Pawelzik, K. and Markram, H. (1998) Neural networks with dynamic synapses. Neural Comput. 10(4):821-35.
Engel, A.K., Fries, P. and Singer, W. Dynamic predictions: oscillations and synchrony in top-down processing. Nature Neuroscience
Reviews, 2: 704.
Riehle, A., Grun, S., Diesmann, M. and Aertsen, A. (1997) Spike synchronization and rate modulation differentially involved in motor
cortical function. Science, 278:1950-53.
Nadasdy, Z., Hirase, H., Czurko, A., Csicsvari, J. and Buszaki, G. (1999) Replay and time compression of recurring spike sequences in
the hippocampus. J. Neurosci. 19(1):9497-507.
Gray, CM (1999) The temporal correlation hypothesis of visual feature integration: still alive and well. Neuron. 1999, 24(1):31-47, 11125. Review. No abstract available.
Sejnowski, TJ and Destexhe, A. (2000) Why do we sleep? Brain Res. 886(1-2):208-223.
Watanabe, M., Nakaishi, O. and Aihara K. (2001) Solving the binding problem of the brain with bi-directional functional connectivity.
Neural Networks, 14(4-5): 395-406.
Gray, CM (1994) Synchronous oscillations in neuronal systems: mechanisms and functions. J Comput Neurosci. 1994 Jun;1(1-2):1138.
Laurent, G. (1997) Olfactory processing: maps, time and codes. Curr Opin Neurobiol. 7(4):547-53. Review.
Laurent, G., Wehr M. and Davidowitz, H. (1996) Temporal representations of odors in an olfactory network. J Neurosci. 1996.
16(12):3837-47.
MacLeod, K., Backer, A. and Laurent G. (1998) Who reads temporal information contained across synchronized and oscillatory spike
trains? Nature. 395(6703):693-8.
Stopfer, M. and Laurent, G. (1999) Short-term memory in olfactory network dynamics. Nature. 1999 402(6762):664-8.
Stopfer, M., Bhagavan, S., Smith, BH and Laurent, G. (1997) Impaired odour discrimination on desynchronization of odour-encoding
neural assemblies.
Nature. 390(6655):70-4.
Rabinovich, MI, Huerta, R., Volkoyskii, A., Abarbanel, HD, Stopfer, M. and Laurent, G. (2000) Dynamical coding of sensory information
with competitive networks. J Physiol Paris. 2000 94(5-6):465-71.
Literatura











Bazhenov, M., Stopfer, M., Rabinovich, M.m Huerta, R., Abarbanel, HD., Sejnowski, TJ and Laurent, G. (2001)
Model of transient oscillatory synchronization in the locust antennal lobe. Neuron. 2001 30(2):553-67
Linster, C. and Cleland, TA. (2001) How spike synchronization among olfactory neurons can contribute to
sensory discrimination. J Comput Neurosci. 2001 Mar-Apr;10(2):187-93.
Martin-Soelch C., Leenders, KL., Chevally, AF., Missimer, J, Kunig, G., Magyar, S., Mino, A., and Schultz W.
(2001) Reward mechanisms in the brain and their role in dependence: evidence from neurophysiological and
neuroimaging studies. Brain Res Rev. 36(2-3):139-49.
Suri, RE and Schultz, W. (2001) Temporal difference model reproduces anticipatory neural activity. Neural
Comp. 13(4): 841-62.
Contreras-Vidal, JL and Schultz, W. (1999) A predictive reinforcement model of dopamine neurons for learning
approach behavior. J. Comp. Neurosci. 6(3): 191-214.
Schultz, W., Dayan, P. and Montague, PR. (1997) A neural substrate of prediction and reward. Science, 275:
1593-99.
Linster, C. and Hasselmo, ME. (2001) Neuromodulation and the functional dynamics of piriform cortex. Chem
Senses. 26(5):585-94. Review.
Hasselmo, ME. (1999) Neuromodulation: acetylcholine and memory consolidation. Trends Cogn Sci. 1999
3(9):351-359.
Patil, MM, Linster, C., Lubenov, E. and Hasselmop, ME (1998) Cholinergic agonist carbachol enables
associative long-term potentiation in piriform cortex slices. J Neurophysiol. 80(5):2467-74.
Hasselmo, ME. (1994) Runaway synaptic modification in models of cortex: implications for Alzheimer disease.
Neural Networks, 7(1): 13-40.
Hasselmo, ME, Wyble, BP and Wallenstein, GV (1996) Encoding and retrieval of episodic memories: role of
cholinergic and GABAergic modulation in the hippocampus. Hippocampus. 1996;6(6):693-708. Review.
Spletni viri










http://thalamus.wustl.edu/course/corhor.html
(Brain Anatomy)
Washington State University, Coronal and horizontal sections throughout the cerebrum.
http://www.sciencenews.org/sn_arch/11_2_96/bob1.htm
(Bridging the Brain Gap)
from Science News, 1996 - The brain and social trust.
http://www.epub.org.br/cm/home_i.htm
(Brain and Mind - Electronic Magazine)
Cardoso, State University of Campinas, Brazil
http://serendip.brynmawr.edu/bb/
(Brain and Behavior Essay / Resource IndexCent)
Serendip, Extensive !! Click-on list of resources concerning brain and behavior.
http://serendip.brynmawr.edu/bb/neuro/neuro98/webprojectindex.html
(Brain and Function Topics)
Serendip - Click-on Essays - Brain and Behavior Function.
http://www.meddean.luc.edu/lumen/MedEd/Neuro/nlBSs/nlBSmms.html
(Brain Stem Neuroanatomy Lab)
Loyola University Medical Center, Sections throughout the brainstem.
http://www.anatomy.wisc.edu/sc97/text/SC/contents.htm
(Global Spinal Cord '97)
Hartig, University of Wisconsin Medical School
http://www.cogsci.soton.ac.uk/bbs/Archive/bbs.neur4.simpson.html
(On climbing fiber signals and their consequence(s))
Simpson, J. I., Wylie, D. R., De Zeeuw, C. I. (1996). Behavioral and Brain Sciences 19(3): 368-383.
http://www.cogsci.soton.ac.uk/bbs/Archive/bbs.braitenberg.html
(The detection and generation of sequences as a key to cerebellar function: Experiments and theory)
Braitenberg, V., Heck, D., & Sultan, F. (1997). Behavioral and Brain Sciences 20 (2): 229-277.
http://www.sfn.org/briefings/estrogen.html
(Estrogen's Influence on the Brain)
from Society for Neuroscience - Brain Briefings, 1997.
Spletni viri








http://thalamus.wustl.edu/course/limbic.html
(Medial Temporal Lobe & Limbic System
Washington University School of Medicine - Neuroscience Tutorial
http://www.sfn.org/briefings/fear.html
(Fear and the Amygdala)
from Society for Neuroscience - Brain Briefings, 1998.
http://www.sfn.org/briefings/gender.brain.html
(Gender and the Brain)
from Society for Neuroscience - Brain Briefings, 1998.
http://thalamus.wustl.edu/course/hypoANS.html
(Hypothalamus and the Autonomic Nervous System)
Washington University School of Medicine - Neuroscience Tutorial
http://www.sfn.org/briefings/weight_control.html
(Weight Control and Obesity)
from Society for Neuroscience - Brain Briefings, 1997.
http://www.vh.org/Providers/Textbooks/BrainAnatomy/BrainAnatomy.html
(The Virtual Hospital - The Human Brain)
Williams, Gluhbegovic & Jew, University of Iowa
A superb detailed atlas of human brain dissections.
http://www.med.harvard.edu/AANLIB/home.html
(The Whole Brain Atlas - Harvard University)
Johnson & Becker, Harvard University and Massachusetts Inst. of Technology
http://www1.biostr.washington.edu/DigitalAnatomist.html
(The Digital Anatomist Project)
University of Washington, On-line Interactive Atlas including 3-D computer graphics, MRI scans and tissue sections.