Reti neurali

Caratteristiche principali del DNA Umano

DNA

Una Macromolecola e’ il DNA Umano (acido desossiribonucleico), codificato in 64 amminoacidi che formano le proteine che servono alla formazione delle cellule del corpo umano o animale in genere. Dal DNA del nostro corpo agli atomi di tutto il resto, e le cose in natura secondo il principio dell' entanglement sembrano condividere le Informazioni quantistiche istantaneamente e più rapidamente di quanto Albert Einstein abbia predetto che nulla poteva viaggiare - più veloce della velocità della luce. 

Il DNA e’ composto da circa 10 miliardi d'informazioni (ogni informazione elementare e’ codificata), di cui utilizziamo solo 1,5% mentre l'altro 98,5% è una biblioteca piena di potenziale inutilizzato con cui possiamo accedere ed interagire tramite Sessioni QSET.  
Tutte le informazioni sono recuperabili e risiedono nel nostro DNA, che di fatto è un sistema biologico ricetrasmittente, che si autoinforma ed informa ad ogni istante l'organismo intero di ogni essere Vivente e quindi tutte le sostanze, batteri, parassiti interni, ma non solo, esso intercomunica anche con l'ambiente esterno e con le informazioni dell'Universo.  Recenti scoperte scientifiche hanno dimostrato che il DNA  non è più visto solo come una banca dati per la codificazione materiale delle sequenze proteiche, ma anche come un sistema di comunicazione e coordinamento della bio-informazione. Per comprendere la funzionalità di comunicazione a distanza del metabolismo cellulare, la struttura doppia elica del DNA può essere considerata come un'antenna rice-trasmittente capace di regolare, come sistema di controllo a più livelli di frequenza, tutto il ciclo temporale di informazione cellulare. Sappiamo che il DNA non può mantenersi e riprodursi se non è immerso in una soluzione acquosa, ciò in quanto l'acqua con i suoi legami a ponte di idrogeno sostiene e rende stabile la ricostruzione del DNA mediante un'interscambio ad elevata frequenza dei 'ponti ad idrogeno'.

Caratteristiche principali delle reti neurali

Ogni singolo neurone può essere visto come un super-processore individuale e completo che svolge milioni di funzioni al giorno. Connettendo miliardi di neuroni tra loro, si ottengono miliardi di sistemi informatici che lavorano come un'unica rete informatica incredibilmente vasta e che possiede delle risorse uniche. Il numero di potenziali connessioni sinaptiche del cervello umano risulta virtualmente illimitato. Le reti neurali a loro volta, sono dei gruppi individuali di neuroni (cellule nervose) che possono lavorare insieme o indipendentemente in un cervello in funzione. Rappresentano il modello più recente attraverso il quale le neuroscienze spiegano come cambiamo a livello cellulare, ovvero come siamo in grado di imparare e a ricordare. Ogni cellula è intelligente, ma quando fanno parte di una comunità e compongono l’organismo, rispondono alla voce centrale che è la mente. La funzione del cervello è quella di percepire i segnali (sia quelli che provengono sia dall'ambiente interno che esterno), interpretarli ed inviare l’informazione alle cellule per controllare il comportamento e la genetica. Le esperienze dei genitori determinano i caratteri genetici dei figli ed una convenzione fa parte del campo I pensieri entrano in noi e regolano il nostro corpo ma escono in noi e regolano la nostra vita. Collettivamente creiamo la nostra realtà

Così, in modi che ci stanno solo iniziando a capire, scopriamo che siamo connessi non solo con tutto quello che vediamo nella nostra vita di oggi, ma anche con tutto quello che è sempre stato, così come le cose che non sono ancora accadute. E quello che stiamo vivendo oggi è il risultato di eventi che si sono verificati (almeno in parte) in un regno dell'universo che non possiamo nemmeno vedere. Le implicazioni di queste relazioni sono enormi.

Il cervello umano pesa mediamente sui 1.500 gr, si stima sia costituito da circa 100 miliardi di cellule nervose primarie (neuroni) e probabilmente altrettante cellule di supporto (cellule gliali). Il neurone è l'unità cellulare che costituisce il tessuto nervoso, il quale concorre alla formazione, insieme al tessuto della nevroglia e al tessuto vascolare, del sistema nervoso. E’ in grado di ricevere, integrare e trasmettere impulsi nervosi, nonché di produrre sostanze denominate neurosecreti. 
Neuroni nell'ippocampo "Slice of life" Project

Un tipico neurone è costituito da un corpo cellulare (soma), da numerosi prolungamenti, detti dendriti e da altri prolungamenti detti Assoni.

I Dendridi ricevono le connessioni ed i segnali da altri neuroni. Gli Assoni trasmettono i segnali ad altri neuroni (e sono più lunghi rispetto ai dendridi).

I neuroni (cellule del cervello formate dal codice genetico) possono essere paragonati a tanti sistemi di elaborazione delle informazioni, che ricevono i segnali li processano e poi li ritrasmettono ad altri neuroni attraverso le sinapsi. 
I neuroni di un uomo sono costituiti e costruiti dal codice del DNA che risiede in ogni cellula dell’uomo stesso, attraverso una composizione Unica (per ogni uomo) di amminoacidi e proteine. E’ per questo che le persone pensano in modo differente.

Un tipico neurone riceve segnali da un numero di neuroni che può variare da diverse centinaia ad alcune decine di migliaia. L'assone di un neurone trasmette un segnale al dendride di un altro neurone attraverso delle connessioni dette Sinapsi. Studiare le singole sinapsi si è rivelato riduttivo, ecco perché è nato un approccio più sistemico, che guarda a più vasti modelli di reti, che si estendono ben oltre la sinapsi. Le reti neurali sono vive, dinamiche e interconnesse in modo tale che una modifica in un pezzo del cablaggio si riverbera in tutto il sistema nervoso. 

 

        Connessione fra due neuroni"Neuroscience for kids"              

L’uomo è un essere elettromagnetico, si stima vengono elaborati da 10 milioni fino a 100.000 miliardi di impulsi elettrici al secondo, per mantenere in equilibrio il nostro ciclo naturale regolare e per mantenere funzionale il nostro motore (battito cardiaco, pressione sanguigna, cervello, occhi, ecc.). 
Passaggio verso la membrana presinaptica di vescicole (punti rossi) contenenti neurotrasmettitori.

Queste connessioni determinano la formazione di complessi circuiti nervosi attraverso i quali viaggia l' informazione.
L' informazione nervosa è costituita primariamente da segnali elettrici (il più veloce dei quali è il potenziale d'azione) che non sono tuttavia normalmente in grado di diffondere da un neurone all'altro poiché a livello delle sinapsi non esiste una continuità fisica fra le cellule nervose connesse.

A livello delle sinapsi il segnale elettrico (che viaggia nell'assone) si trasforma nel rilascio di un segnale chimico (neurotrasmettitore ovvero le molecole messaggere) che determina sul neurone successivo l' insorgenza di un nuovo segnale elettrico. La connessione sinaptica rappresenta il punto nodale per il flusso di segnali e di informazioni nei circuiti cerebrali. Non meraviglia quindi che oggi le basi neurali di attività cerebrali complesse quali l'apprendimento e la memoria e le capacità intellettive individuali vengano ricercate principalmente nel loro funzionamento. 

Le informazioni ambientali sono trasdotte direttamente in informazioni di tipo nervoso dai recettori sensoriali, neuroni specializzati che possiedono meccanismi molecolari in grado si rispondere in maniera specifica a un determinato input producendo impulsi nervosi trasmessi dalla periferia al sistema nervoso centrale (informazione primaria). In particolare, tali funzioni complesse vengono associate alla proprietà delle connessioni sinaptiche di rafforzarsi o indebolirsi in base alla precedente attività, o addirittura di essere eliminate o di formarsi ex novo. Tale proprietà viene identificata con il termine di plasticità sinaptica e la capacità del cervello di rimaneggiare continuamente il funzionamento dei propri circuiti nervosi sulla base dell'attività precedente, e quindi dell' esperienza, è stata teorizzata in forma completa per la prima volta da Donald Hebb nel 1949 (da qui il termine di sinapsi Hebbiana per indicare una sinapsi che modifica la sua funzionalità in base all'attività precedente).

Teoria dell'apprendimento Hebbiana

Connessione fra assoni e dendritiLe cellule nervose che si accendono insieme, si legano anche insieme, pertanto quando gruppi di neuroni connessi tra loro (clusters) vengono ripetutamente stimolati, formeranno connessioni più forti e ricche tra loro. Pertanto da questa 'semplice idea', ne deriva che per cambiare la tua mente è necessario comprendere il concetto di programmazione o ricondizionamento neuronale, ovvero la modalità in base alla quale i neuroni si legano in relazioni abituali di lunga durata.
La Teoria dell'apprendimento Hebbiana, infatti afferma che le cellule nervose che si attivano insieme, sono tutte collegate tra di loro, pertanto noi apprendiamo nuove informazioni formando nuove connessioni sinaptiche tra i neuroni. I neuroscienziati erano convinti che dopo l'infanzia, la struttura del cervello diventasse relativamente immutabile. Recenti scoperte hanno invece rivelato che molti aspetti del cervello e del sistema nervoso possono cambiare in età adulta a livello strutturale e funzionale: come ad esempio, ciò che riguarda l'apprendimento, la memoria e il recupero da danni cerebrali. 
Tuttavia è anche vero il contrario, cioè che le cellule nervose che non si attivano più insieme, non sono più collegate tra di loro. Legge Universale 'o lo usi o lo perdi' in azione, rappresenta l'aspetto collaterale, ovvero le cellule nervose che non si accendono più insieme, non si connettono più tra di loro. 

Reti NeuraliE' perciò possibile lasciar andare un po delle cose a cui sei attaccato e che contraddistinguono il tuo modo di pensare, agire e sentire. Il cervello riprogrammato non si attiverà più in base ai circuiti del passato. Il dono della neuroplasticità, ovvero la capacità del cervello di riprogrammare e creare nuovi circuiti a qualsiasi età, in risposta a stimoli provenienti dall'ambiente e dalla nostra intenzione consapevole, consiste nella possibilità di creare un nuovo livello mentale. Esso ci offre la possibilità di elevarci al di sopra dei nostri limiti attuali e di essere più grandi del nostro condizionamento o delle circostanze in cui ci troviamo. 
Le nostre cellule nervose sono state progettate dalla natura per consentire alla comunicazione di avvenire in maniera esponenziale. Possiamo pertanto servirci delle stesse connessioni e vie neurali nel nostro cervello per produrre ogni volta diversi tipi di neurotrasmettitori che ci permettono di creare una varietà infinita di pensieri, sensazioni, azioni, stati d'animo e percezioni. Questo processo ci permette di creare le immagini olografiche chiamate pensieri e ricordi.
(Tratto dal Libro: "Cambia l'abitudine di essere te stesso" di Joe Dispenza) 

 

Le infinite potenzialità del cervello Quantico

Cervello QuanticoIl cervello genera e conduce l’incredibile complessità che caratterizza una forma di vita intelligente fondata da processi che sono alla base computazionali. Impara da solo, sulla base delle su stesse esperienze e radica la lezione appresa sperimentando e riconfigurando il suo hardware. Il modello ottimizzato per l’elaborazione delle informazioni è proprio il cervello quantico, costituito dalle sue reti neurali le quali si basano sulla premessa che i neuroni, cosi come si formano in natura, costituiscono delle reti naturali che si sono evolute in millenni di sperimentazione.

Questo è il modo, in cui il nostro cervello genera intelligenza.

 

 

La prima rete neurale artificiale

Ricercatori del calibro di Frank Rosenblatt pioniere nel calcolo neurale e della filosofia delle reti neurali ispirate ai sistemi biologici, presero in considerazione un numero elevato di processori che hanno una capacità computazionale elementare, i neuroni artificiali o nodi, connessi ad altre unità dello stesso tipo.
Mark1 PerceptronAttraverso la costruzione di congegni elettronici come la sua invenzione Mark1 Perceptron, è stato in grado di far elaborare una serie d’informazioni, tramite l’imitazione “Botton-Up” dei vagabondaggi della natura. Il Perceptron progettato per il riconoscimento d’immagini, è costituito da una rete neurale basata sulla retina, tale che ogni neurone elabora i segnali d’ingresso e a sua volta converte il risultato dell’elaborazione della rete, in un segnale in uscita, che sarà nuovamente distribuito agli altri neuroni. Da questa configurazione deriva il termine di “elaborazione parallela su larga scala”. La rete di neuroni dispone inoltre di un altro meccanismo, ossia le connessioni tra i neuroni possono avere un’intensità variabile definita “peso” e secondo il peso, le connessioni finiscono per migliorare il segnale che stanno trasmettendo, oppure per diminuirlo. Pertanto le reti neurali non fanno altro che miscelare qualsiasi segnale in ingresso, per poi trasmettere una sorta di rumore. Il sistema nervoso vivente, è in grado di modificare il peso in base all'esperienza. Le connessioni che trasmettono spesso dei segnali finiscono per rafforzarsi, specialmente se si tratta di segnali forti, questo meccanismo è stato evidenziato da Donald O. Hebb, una sorta di Pietra Miliare in questo campo. La rete neurale attenua cosi nel tempo le connessioni che emettono soprattutto “rumore” e rafforza le connessioni che si rivelano sempre più “operative”. Rispetto a un qualsiasi congegno elettronico, dove siamo obbligati a modificare il “peso” dall'esterno agendo manualmente, gli schemi biologicamente ammissibili come quello dell’apprendimento di Hebb, furono il primo passo verso la comprensione del modo in cui i sistemi locali o di basso livello, possono influenzare il comportamento globale di un sistema complesso, senza la necessità di una supervisione esterna o un intervallo di manutenzione.

Computer di ispirazione biologica

Marvin Minsky ricercatore orientato a giungere a una piena comprensione del cervello, realizzò la prima rete neurale-artificiale, lavorando su calcolatori di origine biologica, ma non era soddisfatto della teoria che aveva sviluppato sul suo funzionamento. Cosi mentre per il collega Rosenblatt i computer d’ispirazione biologica, come il suo Perceptron, avrebbero potuto raggiungere qualsiasi risultato, secondo l’idea di Minsky non potevano servire quasi a nulla, in seguito ai suoi esperimenti cominciò a convincersi del fatto che quel calcolo adattativo basato sulla biologia, fosse destinato ad un vicolo cieco. Cosi la scienza del calcolo nel 1969 scoraggiata dai vari tentativi di far lavorare adeguatamente le reti neurali, abbandonò quel tipo di congegni andando nell'altra direzione ed iniziò a dedicarsi all'evoluzione dei “sistemi aperti”, filosofia oggi ben nota, ovvero processi meccanici completamente ottusi che si limitano ad implementare a velocità sorprendente, le istruzioni Top-Down fornite da un esperto umano. Alla base di quest’approccio, c’è il concetto di algoritmo, come insieme di operazioni organizzate in una sequenza opportuna (o diagramma di flusso).

Intelligenza artificialeCon Minsky il termine “intelligenza artificiale” iniziò a escludere tutto ciò che avesse a che fare con le reti neurali. Mentre l’architettura di von Numann è nota come progenitore di ogni PC, ben pochi conoscono il Perceptron di Rosenblatt basato sulla computazione neurale, progenitore oggi del computer del futuro. Attualmente è esposto allo Smithsoman museum Washington, vicino al computer di von Numann, quello che permise di realizzare la bomba atomica. Più che sulla contrapposizione fra computer seriale e connessionismo è bene soffermarci sulla contrapposizione fra Intelligenza Artificiale (IA) classica, legata alla logica dei calcolatori seriali attraverso la matematica computazionale e IA sub simbolica legata all'approccio connessionista e alla computazione neurale.
Questo nuovo cambio di rotta attuale, rappresenta un cambiamento di prospettiva piuttosto radicale rispetto alla computazione convenzionale. Il processo di calcolo nella computazione neurale è inteso come “metafora del cervello” poiché tenta di modellarne la struttura, non più come “metafora del computer” dei sistemi artificiali classici.

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