Christopher Cherniak - Christopher Cherniak

Christopher Cherniak je Američan neuro vědec, člen University of Maryland Oddělení filozofie. Cherniakova trajektorie výzkumu začala v teorii znalostí a vedla k výpočetní neuroanatomii a genomice. Základní propojení mezi oblastmi se týká modelů agenta: Práce začala realističtějšími modely racionality s omezenými zdroji. Z této epistemologie zase vyplynul výzkumný program týkající se modelů optimálního zapojení globální anatomie mozku a genomu, strukturální přístup.

Minimální agenti

Cherniakova monografie Minimální racionalita tvrdí, že[1] [2] snad nejzákladnějším psychologickým zákonem je, že lidé jsou konečné bytosti. Modely agenta s omezenými zdroji charakterizují lidskou racionalitu jako pád mezi ničím a dokonalostí. Aperku motivující kritiku racionality vyjadřuje poznání, že standardní idealizace zahrnují určitou deduktivní vševědoučnost - například trivialitu částí deduktivních věd. Takový ideální agent / logik, pokud by byl výpočetní, by musel porušovat Církevní věta o nerozhodnutelnosti logiky prvního řádu. Tento pohled zase naznačuje, že NP-úplnost je paralelního zájmu: výpočetní neřešitelnost měřítka spotřebovávajícího kosmos je praktickým protějškem tradiční absolutní nepočitatelnosti - další vrstvy nemožnosti idealizací.[3]To je součástí filozofického významu výpočetní složitosti. [4][5]

Tento výzkumný program vychází spíše z holistické než rozčleněné perspektivy, kde jsou filozofie a věda odlišné, ale neoddělitelně propojené. Například klasické paradoxy sémantiky (např Lhářský paradox ) a teorie množin (např. Russellův paradox ) lze znovu přezkoumat nikoli jako patologii, nýbrž jako známky použití „rychlé a špinavé heuristiky“ - tedy kompromisů rychlosti a spolehlivosti správnosti proveditelnosti. Sbíhají se tak tři různá pole: (a) teorie výpočetní složitosti, (b) empirická psychologie rychlé a špinavé heuristiky, (c) filozofická teorie racionality vázaných zdrojů. Takto omezené modely racionality slouží jako základ současného „behaviorální ekonomie ”.

Optimalizace Brainwiring

Kromě toho je možná přirozené rozšířit přístup omezených zdrojů v těchto liniích od racionality po úroveň hardwaru mozkových vodičů. Zejména longrange konektivita je kriticky omezený nervový zdroj se silným evolučním tlakem na efektivní využití. Minimalizace spojení se zdá být prvním zákonem mozku traktografie, organizační princip hnací neuroanatomie.[6]

Laboratoř Cherniak proto měřila, jak dobře se nápady na optimalizaci zapojení z návrhu mikročipu počítače vztahují na strukturu mozku. „Uložit drát“ se ukazuje jako silně prediktivní model. Minimalizace zapojení může být detekována na několika úrovních (např. Umístění celého mozku, rozložení jeho ganglií a / nebo oblastí kůry, subcelulární architektura dendritových trnů atd.). Zdá se, že velká část této biologické struktury vzniká „zdarma, přímo z fyziky“.

Klíčovým specifickým problémem v elektroinstalaci je optimalizace umístění komponent: Jaké jsou vzhledem k sadě propojených komponent umístění komponent, které minimalizují celkové náklady na připojení (např. Délka drátu)? Zdá se, že tento koncept zcela přesně odpovídá za aspekty neuroanatomie na několika hierarchických úrovních. Například nervový systém škrkavky Caenorhabditis elegans obsahuje jedenáct gangliových komponent, které mají 11! (~ 40 000 000) alternativních možných předozadních objednávek. Skutečnost je ve skutečnosti ideální, protože se ukázalo, že skutečné rozložení vyžaduje minimální celkovou délku drátu,[7] prediktivní příběh úspěchu. Takové problémy jsou však NP-úplné; přesná řešení obecně vypadají, že zahrnují vyhledávání bruteforce s exponenciálně explodujícími náklady. Přes místní minimální pasti lze tuto optimalizaci neuroanatomie dobře aproximovat pomocí mechanismů minimalizace energie „sítí pružin“.[8] (Srov. Diskuse níže o „genomickém zúžení“.)

Odpovídající přístup lze použít k umístění vzájemně propojených funkčních oblastí mozková kůra. První strategií je použití jednodušší míry nákladů na připojení, shody rozložení kůry s drátem šetřící Adjacency Heuristic: Pokud jsou komponenty připojeny, pak jsou umístěny vedle sebe. K ověření těch nejlepších je stále zapotřebí vzorkování všech možných rozvržení. U 17 základních vizuálních oblastí makakové kůry se skutečné rozložení tohoto subsystému řadí do top 10−7 rozvržení nejlépe minimalizují náklady na jejich sousedství.[9] Podobné hodnocení vysoké optimality platí také pro základní sadu vizuálních oblastí kočičí kůry a také pro čichovou kůru krys a amygdalu.

Navíc se zdá, že se na systémy s takovými lokálně-globálními kompromisy vztahuje „zákon o velikosti“: Pokud je kompletní systém ve skutečnosti dokonale optimalizovaný, pak čím menší je jeho podmnožina, která je hodnocena sama, tím horší je tendence k optimalizaci. (Toto je zevšeobecnění související perspektivy závislé na myšlence viděné v teologii, aby vysvětlovalo problém zla - zjevných nedokonalostí ve vesmíru s všemohoucím, dobrotivým božstvem.) Zákon velikosti platí dobře pro každý z výše uvedených systémů kůry, stejně jako jinde (např. Pro design mikročipů).

S takovým rámcem optimalizace sítě byly tyto výsledky „Save wire“ rozšířeny a replikovány pro celý žijící lidský mozek pomocí fMRI,[10] další prediktivní úspěch.

Neuronové dendritové a axonové trny se také významně zdají přibližovat Steinerovým stromům s minimálními náklady.[11] Tyto struktury lze odvodit pomocí dynamiky tekutin. Zdá se, že to představuje jednu z nejsložitějších biostruktur, kterou lze v současné době získat z jednoduchých fyzikálních procesů (jiných než DNA). Taková „biologická morfogeneze“ představuje „Fyziku stačí“ představuje „Nongenomický nativismus“. Jedním z důvodů, proč prebiotikum prostupuje tímto způsobem biotikou, je vyrovnat se s „úzkým místem genomu“: Stejně jako jiné systémy organismu má genom omezené kapacity. Čím více neuroanatomie „zdarma, přímo z fyziky“, tím menší zátěž přenášející informace o genomu.

Vyvstává další otázka: Minimalizace neurálního vedení je samozřejmě cenná, ale proč by se měla zdát mít tak vysokou prioritu - někdy zjevně téměř maximální? Význam ultrajemné neurální optimalizace zůstává otevřenou otázkou.

Další problém se týká toho, jak je záměrná úroveň mysli v záběru s hardwarovou úrovní mozku. Na první pohled se tento vztah objevuje v napětí: V některých aspektech se mozkové vedení jeví jako dokonale optimalizované, ale racionalita má mezi sebou a dokonalostí vrstvy nemožnosti.[12] Možná se jedná o další projev neredukovatelnosti duševního - známý špatný styk dvou domén navzájem.

Genom jako NanoBrain

Další kapitola tohoto výzkumného programu: Koncepty z teorie výpočtu lze použít k pochopení struktury a funkce DNA organismů. Crick-Watson dvojitá spirála model se objevil na stejném místě a ve stejné době jako Turingova závěrečná práce, konkrétně Cambridge kolem roku 1950, takže myšlenka pásky DNA jako Turingův stroj se šíří po celá desetiletí.

Zejména lze s genomem zacházet jako s „nano-mozkem“ nebo jako pikopočítač, abychom zjistili, zda se podobné strategie minimalizace spojení objevují také v genových sítích. Jak je uvedeno výše, po celá desetiletí byla hlášena optimalizace kabeláže v mozku, která začíná přiblížit některé z nejpřesněji potvrzených předpovědí v neurovědě.

Nyní se zkoumá myšlenka minimalizace spojení pro lidský genom. Přenos informací nemusí být bezplatný ani v buňce, jádru nebo genomu. Například se zdá, že statisticky významný nadchromozomální homunculus - globální zastoupení lidského těla - se rozprostírá po celém genomu v jádře.[13] Jedná se o strategii pro minimalizaci nákladů na připojení (např. Srovnej mapy těla hlášené v senzorické a motorické kůře od 19. století). Navíc se zdá, že na jednotlivých autozomálních chromozomech dochází k jemnějšímu somatotopickému mapování.[14]

externí odkazy

Reference

  1. ^ Cherniak, Christopher (1986). Minimální racionalita. MIT Stiskněte. ISBN  978-0-262-03122-6.
  2. ^ Cherniak, Christopher (2009). Saisho Gorisei. Přeložil Shibata, M. Keiso Shobo. ISBN  978-4-326-19953-2.
  3. ^ Cherniak, Christopher (1984). "Výpočetní složitost a univerzální přijetí logiky". Journal of Philosophy. 81 (12): 739–758. doi:10.2307/2026030. JSTOR  2026030.
  4. ^ Aaronson, S (2013). "Proč by se filozofové měli starat o výpočetní složitost". In Copeland, J; Posy, C; Shagrir, O (eds.). Vypočítatelnost: Turing, Gödel, Church a další. MIT Stiskněte. 261–327. ISBN  978-0262527484.
  5. ^ Dean, S W (2016). "Teorie výpočetní složitosti". V Zalta, E (ed.). Stanfordská encyklopedie filozofie. 261–327. ISBN  978-0262527484.
  6. ^ Cherniak, Christopher (1994). "Filozofie a výpočetní neuroanatomie". Filozofické studie. 73 (2–3): 89–107. doi:10.1007 / bf01207659. JSTOR  4320464.
  7. ^ Cherniak, Christopher (1994). „Optimalizace umístění komponent v mozku“. J. Neurosci. 14 (4): 2418–2427. doi:10.1523 / JNEUROSCI.14-04-02418.1994.
  8. ^ Cherniak, Christopher; Mokhtarzada, Z; Nodelman, U (2002). „Optimální elektroinstalační modely neuroanatomie“. Výpočetní neuroanatomie: principy a metody. 71–82. ISBN  978-1-58829-000-7.
  9. ^ Cherniak, Christopher; Mokhtarzada, Z; Rodriguez-Esteban, R; Changizi, B (2004). „Globální optimalizace uspořádání mozkové kůry“. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 101 (4): 1081–1086. doi:10.1073 / pnas.0305212101. PMC  327154. PMID  14722353.
  10. ^ Lewis, S; Christova, P; Jerde, T; Georgopoulos, A (2012). „Kompaktní a realistické mozkové kortikální uspořádání odvozené z předbělených časových řad fMRI v klidovém stavu: potvrzeno Cherniakovo pravidlo sousedství, zákon velikosti a seskupení metamodulů“. Přední. Neuroanat. 6: 36. doi:10.3389 / fnana.2012.00036. PMC  3434448. PMID  22973198.
  11. ^ Cherniak, Christopher; Changizi, M; Kang, Du Won (1999). "Velkoplošná optimalizace neuronových trnů". Fyzický přehled E. 59 (5): 6001–6009. doi:10.1103 / physreve.59.6001.
  12. ^ Cherniak, Christopher (2009). "Minimální racionalita a optimální zapojení mozku". V Glymour, C; Wei, W; Westerstahl, D (eds.). Logika, metodologie a filozofie vědy: sborník ze 13. mezinárodního kongresu. College Publications. str. 443–454. ISBN  978-1904987451.
  13. ^ Cherniak, Christopher; Rodriguez-Esteban, Raul (2013). „Mapy těla na lidském genomu“. Mol. Cytogenet. 6 (1): 61. doi:10.1186/1755-8166-6-61. PMC  3905923. PMID  24354739.
  14. ^ Cherniak, Christopher; Rodriguez-Esteban, Raul (2015). "Mapy těla na lidských chromozomech". Technická zpráva UMIACS: 2015–04. doi:10.13016 / M2MM73. hdl:1903/17177.