Appendix A Dubbelkonsmodellen en datorexekverbar designprincip för hjärnan Min hypotes är att hierarkier av Cortical Feature Maps (CFM:er) utgör grunden för människans kognitiva förmågor. Denna hypotes har utvecklats till en modell Dubbelkonsmodellen. Dubbelkonsmodellen, se bilden på nästa sida, utgörs av två informationsbehandlande koner, en in-kon och en ut-kon. In-konen, den sensoriska konen, har som insignaler de sensoriska systemens ca 10 7 insignaler, och ut-konen, den motoriska konen, har som utsignaler de ca 10 7 signaler som styr musklerna (motoriken). En av dubbelkonsmodellens stora fördelar är att den är exekverbar på en dator. I datorvärlden modelleras CFM:erna enligt det SOMkoncept som använts tidigare i uppsatsen. Rodney Cotterills uttalande under ett föredrag i Lund i början av år 2000, att nervsystemets uppgift är att styra musklerna att förflytta sig, att tala, att spela piano och fotboll har varit inspirerande. To move things is all mankind can do, and for such the sole executant is muscle, whether in whispering a syllable or in felling a forest. 5 Mycket inspirerande har också samtal med docent Germund Hesslow varit. 5 Charles Scott Sherrington (The Linacre Lecture, 1924). Citatet hämtat från [Cotterill 1998]. en datorexekverbar modell för lärande 69
Bild 51. Dubbelkonsmodellen. 70 en datorexekverbar modell för lärande
In-konen In-konen är baserad på en hierarki av Cortical Feature Maps (CFM), där varje CFM består av tvådimensionellt organiserade beräkningsenheter. Beräkningsenheterna (specialisterna eller avkodarna), i hjärnan en kolumn bestående av ca 100 neuroner, modelleras för tillfället av enkla modellneuroner. In-konen utför en kraftig informationsreducering, den eliminerar den myckna redundansen (informationsöverflödet) i insignalerna som emanerar från sinnesorganen. Insignalerna avkodas mycket effektivt, det sker en komprimering på gränsen till icke urskiljbarhet. Konens omkrets avspeglar redundansen. Vid basen finns mycket redundans, och vid spetsen ingen alls. Det finns lokala återkopplingar mellan varje hierarkinivå. Varje ingående beräkningsenhet karakteriseras av sin synapsviktvektor. Synapsviktvektorerna representerar all vår kunskap och minne och ändras vid inlärning. Varje beräkningsenhet innehåller informationsbehandling, algoritm och minne i ett. Det finns även andra insignaler på högre nivåer såsom återkopplingar från ut-konen, men även mer globala signaler som läraktighet (lärfaktor), förväntan och uppmärksamhet. Representationen av kunskapen bli mer och mer abstrakt högre upp i hierarkin, frågan är om det alls är möjligt att interpretera denna högre upp. Ut-konen Ut-konen drivs, via mellancylindern, av in-konens relativt låga utinformationsflöde. Ut-konen är i princip omvändningen till in-konen, här expanderas informationen (i en hierarki) för att styra ett stort antal motoriska neuroner. Synapsviktvektorerna representerar även här kunskap och minne, och ändras vid inlärning. Mellancylindern I kanalen, mellan de båda konernas lite trubbiga spetsar, är informationshastigheten som lägst. Lägst är den för den medvetna sekventiella informationsbehandlingen, t.ex. verbalt tänkande, med en informationshastighet på 50 bps (bitar per sekund). Andra mentala aktiviteter kan ha betydligt högre informationshastighet. en datorexekverbar modell för lärande 71
Räkneexempel: Den högsta komprimeringsgraden sker från seendet, ca 50 Mbps (miljoner bitar per sekund), till verbal sekvens, ca 50 bps, en komprimeringsfaktor: 1000000. Om varje nivå reducerar informationen med en faktor 2.7 (en gissning med inspiration från exponentialhornet) så blir antalet hierarkinivåer 14, d.v.s. vi är högst 14 nivåer djupa! På vissa ställen har jag sett antalet nivåer beräknat till ca 10 12 [Anderson 1995, kap. 10]. Återkopplingar rörelser och tankar Den yttersta återkopplingen handlar om yttre rörelser: muskelpositionerna återkopplas via givare tillbaka in i inkonen (även seendet och balansorganen hjälper till). Rörelser utförs genom att dubbelkonen och återkopplingarna exekverar oavbrutet. Såväl som det finns yttre, så finns det inre rörelser. En yttre rörelse planeras genom (omedveten) inre simulering. Då exekverar dubbelkonen upprepade gånger med en inre återkoppling, rätt långt ute vid konernas baser. Ett antal inre simuleringar utförs innan den yttre rörelsen utförs (har själv blivit medveten om denna förberedande inre simulering vid promenad på en mycket stenig Kanarieöstrand). Det finns inre återkopplingar mellan konerna på olika hierarkinivåer. Återkopplingar längre in i konerna, de mer abstrakta nivåerna, är också inre rörelser, fast här kallas de tankar och emotioner. Tankar och emotioner är alltså samma sak de är inre rörelser, inre simuleringar. En längre tankekedja är en sekvens av inre simuleringar i dubbelkonen. Antaganden, spekulationer och slutsatser Människan består troligen av en, eller ett smärre antal, fysiska dubbelkoner. Varje fysisk dubbelkon har ett antal parallellt arbetande processer. Resurskonflikter kan förekomma. En av processerna, den sekventiella verbala kanalen, är medvetandet. Övriga processer är mer eller mindre medvetna (bild-, rörelse- och kroppskänslebaserade). Hela nervsystemet kan beskrivas av ett antal hopkopplade dubbelkoner. Äldre delar av hjärnan har äldre implementeringsteknologier ( Random Logic ): mer pre-wiring, mindre flexibilitet. 72 en datorexekverbar modell för lärande
Neocortex utnyttjar CFM-teknologi med högsta läraktighet och flexibilitet. Cortical Feature Maps egenskaper Den neurala processorn: algoritm-processing-minne i ett. Är objektiv, generell och robust. Utför informationsreducering. Fångar upp korrelationer. Självorganiserande (utan lärare) genom uppdelning och spatial ordning, klassificerar och igenkänner. Lagrar inga regler, inga symboler, bara (bra) exempel. Kan generalisera. Är motståndskraftig mot brus. en datorexekverbar modell för lärande 73
74 en datorexekverbar modell för lärande