1. Mózg i umysł: perspektywa cybernetyczna.

Cybernetyka (biocybernetyka) zajmuje się organizacją i kontrolą przepływu informacji u zwierząt i systemów sztucznych.
Norbert Wiener, "Cybernetyka czyli sterowanie i komunikacja w zwierzęciu i maszynie", 1948, pierwsza książka i definicja cybernetyki, chociaż po raz pierwszy taki termin użył André Marie Ampere w "Eseju o filozofii nauki, albo analitycznym przedstawieniu naturalnego podziału wiedzy ludzkiej".

Analizy funkcjonalne próbowano robić już w 17 wieku i wcześniej: rycina Roberta Fludda (Robertus de Fluctibus) "Vision of the Triple Soul in the Body" pochodzi z książki "Of This World and the Other" z 1619 roku. Przedstawia 3 światy: Mundus Intellectualis, Mundus Sensibilis, Mundus Imaginabilis.
Analiza funkcjonalna zdolności poznawczych jest szkicem mechanizmu działania, pomijającym szczegóły implementacji, czyli działania neuronów na poziomie mikroskopowym.
Można mieć nadzieję, że uszczegółowienie ogólnych schematów doprowadzi do pełnych modeli, wyjaśniających działanie systemu, a przez to funkcje poznawcze.
Opis funkcjonalny jest w istocie opisem odnoszącym się do mechanizmów działania.
Podobne podejście: G. Piccinini, C. Craver, Integrating Psychology and Neuroscience: Functional Analyses as Mechanism Sketches, 2010

Mechanistyczne wyjaśnienia funkcji, zachowania, działania, zakładają redukcję do oddziaływań składowych, analizę ich lokalnych własności i możliwości oddziaływań, tworzenia sieci powiązanych, zorganizowanych struktur.
Model neuronowe tak właśnie robią: mamy opis neuronów i ich oddziaływań przez połączenia synaptyczne, jak i wpływu biochemicznego środowiska na ich aktywność, neurony mają też swoje miejsce i budowę strukturalną jak i funkcje i znaczenie funkcjonalne, wynikające z ich oddziaływań ze sobą.
Nie należy jednak sądzić, że mamy liniową przyczynowość, systemy dynamiczne mają stany kolektywne, które powodują, że całość nie jest nigdy sumą części.
Przykład: pola Brodmanna pokazują podział strukturalny, ale ich łączna aktywność umożliwia funkcje.

Umysł jest tym, co robi mózg, a raczej niewielką częścią tego, co robi mózg, więc przetwarzanie informacji przez mózgi powinno stanowić podstawę psychologii, chociaż nie zawsze tak się dzieje.
Umysł to zbiór funkcji określających te procesy, które możemy sobie uświadomić, obejmuje więc funkcje psychiczne związane z spostrzeganiem, zapamiętywaniem, odczuwaniem emocji, myśleniem, uczeniem się, skupianiem uwagi, podejmowaniem decyzji, samoświadomością i reprezentacją siebie.
Pojęcie umysłu może również uwzględniać te procesy nieświadome, które wpływają w dający się zauważyć sposób na procesy świadome. Nie da się jednak tu ustalić ostrej granicy; wielu procesów związanych z regulacją homeostazy nie potrafimy sobie uświadomić ani dostrzec ich wpływu na nasze działanie, chociaż taki wpływ może istnieć.

Co więc robi mózg? Jak to opisać w sposób, który najlepiej pozwoli nam zrozumieć działanie umysłu?
Mózg robi to, co jest niezbędne do przeżycia.
Zanim określimy funkcje mózgu popatrzmy na ogólne zadania, wymagania jakie przed nim stoją, kompromisy, które musiała osiągnąć ewolucja.
Realizacja tych funkcji wymaga postrzegania, działania, i planowania, co z grubsza można przedstawić za pomocą wielowymiarowej przestrzeni. Każdy z wymiarów jest tu oczywiście dalej rozkładany na wiele aspektów, co symbolizują wiązki strzałek.

Najpierw należy scharakteryzować mózgi z grubsza. Spróbujemy zrozumieć sposób działania mózgu, powstawanie funkcji umysłowych, poświęcając mniej czasu na szczegółowy opis działania zmysłów.
Badaniem mózgu zajmują się liczne "neuronauki": ich lista jest długa, wyjaśnienia są na różnym poziomie, zjawiska w mózgu zachodzą w skali czasowej od nanosekund do lat, i rozmiarach od metra do ułamków nanometra.
Podejście tu opisane można nazwać neuronaukami systemowymi w odniesieniu nie tyle do działania poszczególnych zmysłów i kontroli ruchów, co do złożonych czynności poznawczych.
Nie wnikając zbytnio w szczegóły komputerowych modeli modelujące funkcje struktur neuronowych i teorii matematycznych chcemy zrozumieć działanie całości w sposób schematyczny, wyróżniając moduły i ich wkład do różnych funkcji.
Informatyka neurokognitywna, próbująca czerpać inspiracje z analizy działania układu nerwowego do tworzenia użytecznych algorytmów.
Przydatna będzie analiza sieci aktywacji w mózgu, podejście oparte na teorii grafów (Sporns 2010).

Ogólny schemat działania mózgu:

Bardziej szczegółowy schemat: musimy go rozwinąć i połączyć z funkcjonalnymi schematami.

Każda z dziedzin neuronauk wnosi specyficzną perspektywę i pozwala odpowiedzieć na szczegółowe pytania dotyczące wpływu czynników biologicznych na psychikę i zachowanie.
Można oddzielić dwie szerokie perspektywy patrzenia na działanie mózgu: ewolucyjną i opisową.

Ewolucja wytworzyła specyficzne struktury mózgu odpowiedzialne za określone zachowania - neuronalny Darwinizm Edelmana.
Uczenie się jest procesem selekcji możliwości wybranych przez naturę na drodze doboru naturalnego, konkurencją pomiędzy neuronami, zespołami neuronów i całymi mózgami.
Jakie cechy są najbardziej przydatne? Jak zminimalizować energię, zmniejszyć interferencję między procesami, umożliwić elastyczne działanie, wielowątkowość, odporność na drobne zaburzenia, uszkodzenia, udary i wylewy?
Jakie kompromisy musiała znaleźć natura?

1. Stabilność - plastyczność, wielki dylemat widoczny na wielu poziomach, od synaps do procesów społecznych.
2. Postrzeganie szczegółów, dostrzeganie i pamiętanie tylko istotnych własności.
3. skupienie na szczegółach i widzenie całości, pamiętanie przykładów i dostrzeganie prawidłowości w postaci reguł (ucznie przez wgląd).
4. Szybkość zmian ewolucyjnych - straty z tym związane, np. szybkość mutacji i tempo napraw - choroby nowotworowe.
5. Energia zużywana przez większy mózg - zysk energetyczny organizmu; planowanie vs. działanie.
6. Geny, wiedza wrodzona - uczenie, wiedza nabyta.
7. Rozwój prenatalny - rozwój postnatalny.
8. Specjalizacja i sprawność wykonania - elastyczność, uniwersalność, interferencja; poziom społeczny.
9. Dokładność ocen skutków własnego działania - koszty symulacji w wyobraźni.
10. Dynamika mobilizacji i relaksacji, optymalny poziom stresu i szybkość jego zmian.
11. Skupienie uwagi, skupienie na jednej funkcji - rozproszenie uwagi, szybkość przerzucania się między funkcjami.
12. Pamięć robocza i interferencja procesów krążących podświadomie w mózgu.
13. Planowanie - działania sensomotoryczne.
14. Kreatywność, wiele nowych zachowań - trzymanie się znanych zachowań.
15. Uczenie się nowych rzeczy - wykorzystywanie już znanych, dogłębna eksploracja (exploration-exploitation).
16. Rozpiętość dynamiczna: oszczędność energii - zdolność do szybkiej reakcji.
17. Egoizm - altruizm, jednostka-zbiorowość, od pojedynczych osobników do dużych grup.
18. Dobór płciowy - maksymalizacja indywidualnych szans.
19. Przepływ informacji wewnątrz mózgów (pętle wewnętrznych sprzężeń) i wykorzystanie przepływu informacji przez obserwację skutków własnych działań (pętle zewnętrznych sprzężeń).
20. Szybkość działania - precyzja wykonania.
21. Szybkość i wytrzymałość, dynamika i zasięg; sprint in maraton, jaguar i człowiek.
22. Selekcja najlepiej przystosowanych - wspólpraca bardizej zróżnicownaych.

Każdy z kompromisów w wymienionym zakresie wymaga szerokiego rozwinięcia i omówienia, w różnych niszach ewolucyjnych znajdziemy organizmy, które działają inaczej rozwiązując swoje problemy.
Każde rozwiązanie w określonej niszy ekologicznej ma swoje wady i zalety, ale zalety powinny przeważać.
Prace naukowe i książki na temat ewolucji nie podchodzą w ten sposób do tematu, opisując po prostu ciąg zdarzeń i spekulując nad czynnikami, które mogły się przyczynić do takiego czy innego kierunku rozwoju.
Zmiany ekosystemów mogły wymusić nowe adaptacje jeśli były one stosunkowo łatwe z genetycznego punktu widzenia.
Jedną z gałęzi rozwoju, która doprowadziła do powstania hominidów, jest dostosowanie się do szybkiej adaptacji w różnych niszach ekologicznych, a więc przesunięcie na osi geny-uczenie i rozwój prenatalny-postnatalny.

Afrykańska tyba Gnatonemus Petersii ma mózg, który zużywa 60% tlenu! Zmysł elektryczny i widzenie jednoczense czopkami i prećikami ...

Świat jest nieprzewidywalny, żywioły - ziemia, powietrze, woda i ogień - decydują o rozwoju populacji zwierząt i cywilizacji.
Można przedstawić organizmy i ich ewolucję w przestrzeni opartej na takich ogólnych wymiarach i powiązać to z niszą ekologiczną, ale zbiór indywidualnych przypadków dla każdego gatunku będzie duża chmurą ze względu na znaczną wariancję.
Jakie funkcje mogą być przydatne by lepiej sobie radzić w danej niszy ekologicznej? Co zabija a co podtrzymuje życie?
Jak można je zrealizować wykorzystując już istniejące funkcje, powielając istniejące struktury (np. plamki świetlne)?
Co jest dla genetyki łatwe, co trudne a co niemożliwe? Pełne zrozumienie procesów

Można zacząć od najprostszych organizmów do hominidów lub cofać się od hominidów do coraz prostszych zwierząt.
Zmysły pierwotne: węch/smak, dotyk, z którego rozwija się poczucie wibracji, słuch i echolokacja.
Z orientacji w stronę światła rozwija się wzrok na wiele różnych sposobów.

Przykład: widzenie

Światło odbijające się od obiektów ma różną intensywność ale i różne własności spektralne, w których jest ważna informacja pozwalająca na dokładniejsze, łatwiejsze rozpoznawanie.
Kolor, wysokość i barwa dźwięku są perceptami, a nie i fizycznymi własnościami fal elektromagnetycznych czy akustycznych docierających do oka i ucha. Mózg przetwarza fizyczne bodźce w taki sposób, by na poziomie świadomych doznać ułatwić nam podejmowanie decyzji.

Webvision, czyli wszystko na temat budowy oka, fotoreceptorów, siatkówki i trochę o korze wzrokowej.

Wzrok u zwierząt różnego gatunku realizowany jest na wiele sposobów: ślimak ma komórki światłoczułe bez soczewek, owady złożone oko i 10-30.000 heksagonalnych fasetek, ssaki mają oko z siatkówką i soczewką, głowonogi mają oczy podobne do ssaków.
Oko jest wysuniętą na zewnątrz częścią mózgu, "zwierciadłem duszy".

Oczy wykorzystują światło, powinny więc wyodrębniać ważne informacje; potrzebne są różne kompromisy:

• widzieć dobrze w ciemności jak i przy jaskrawym świetle - pomaga tęczówka regulując wielkość źrenicy (to działa jak przysłona w aparacie), ale dla silniejszych różnic nie da się tego zrobić jednym systemem i potrzebne są różne typy receptorów, które muszą się przełączać;
• widzieć ostro i szeroko - to wymaga szybkich ruchów gałki ocznej;
• reagować szybko i analizować dokładnie - to wymaga różnych metod transmisji informacji z siatkówki;
• widzieć we wszystkich kierunkach i spostrzegać głębię - do tego potrzebujemy więcej niż dwóch oczu;
• widzieć ten sam kolor niezależnie od barwy oświetlającego światła (południe, zachód Słońca) - to zadanie dla kory wzrokowej.

Siatkówka ma złożoną budowę, niezbyt doskonałą:

• pręciki i czopki są w jej tylnej warstwie,
• światło musi najpierw przeniknąć przez trzy warstwy komórek, są to:
• komórki zwojowe (12 typów),
• komórki amakrynowe (27 typów, lokalnie hamujących)
• komórki dwubiegunowe (10 rodzajów)
• Nerw wzrokowy musi wyjść na zewnątrz przez plamkę ślepą.

Oczy głowonogów, np. ośmiornic są lepiej skonstruowane niż kręgowców: u człowieka światło dociera do czopków i pręcików przez trzy warstwy komórek i jest osłabiane.
Światłoczułe pręciki i czopki ośmiornice mają w przedniej warstwie, nie ma plamki ślepej. Inaczej działa też mechanizm skupiania, nie ma więc krótko i dalekowzroczności.

Komórki zwojowe wysyłają informacje o kilkunastu różnych "ścieżkach wideo" z których tworzy się w mózgu obraz świata.
Nawet dla prostego pobudzenia małego fragmentu siatkówki impulsem świetlnym 12 komórek zwojowych wysyła odmienne "ścieżki filmowe" wgłąb mózgu.
Obrazy na filmie pochodzą z neuromorficznego obwodu scalonego, który przetwarza informację w podobny sposób do siatkówki.
Każda grupa komórek filtruje specyficzne cechy obrazu: kontury, cienie, tekstury, oświetlone powierzchnie.
Każdy strumień informacji jest aktywny tylko przez milisekundy.

Szlaki wzrokowe: siatkówka, 6 mln czopków, 120 mln pręcików => ok. milion aksonów => ciało kolankowate boczne wzgórza => promienistość wzrokowa => obszar pierwotnej kory wzrokowej V1 => wyższe piętra układu wzrokowego => obszary kojarzeniowe i wielomodalne.
Szlak wzrokowy (film, tylko lokalnie).
Kora obszaru V1, zwana jest również korą prążkowaną (białe paski na szarym tle, aksony promienistości wzrokowej kończące się w warstwie 4).
V1 zawiera komórki zorganizowane w kolumny dominacji dwuocznej i kolumny orientacyjne, retinotopicznie (bliskie komórki reagują na bliskie sobie punkty w polu widzenia).
Proste komórki warstwy 4 reagują na paski o określonym nachyleniu, kontrastowe krawędzie, pobudzenia z jednego oka.
Znaczna część środkowego obszaru V1 reaguje na sygnały dochodzące od okolic plamki żółtej (dołka środkowego) oka, gdzie gęstość receptorów jest największa.

Komórki złożone w pozostałych warstwach V2-V5 reagują na sygnały z obu oczu.
Prawidłowy rozwój układu wzrokowego wymaga odpowiedniej stymulacji w dzieciństwie.

Czemu nie widzimy obrazu odwrotnie? Pryzmatyczne okulary odwracają obraz: kompensacja dla obrotu o 180 stopni zajmuje kilka dni. Sama forma tego pytania pokazuje, jak bardzo wierzymy w to, co widzimy, w istnienie homunculusa, który postrzega. W mózgu wszystko staje się elektrycznymi impulsami, nie istnieje góra czy dół. Reprezentacja świata jest tylko reprezentacją relacji, informacją potrzebną do działania w świecie.

Dlaczego widzimy w takim, a nie innym zakresie? Żmija widzi w podczerwieni językiem, dlaczego my widzimy kolory?
Przyroda używa koloru w czterech celach:

• przyciągania owadów i innych zwierząt zapylających rośliny;
• przyciągania ofiar, kamuflażu i ukrywania się na różnym tle przez drapieżniki;
• ostrzegania drapieżników przez potencjalne ofiary - jestem trujący;
• doboru płciowego, przyciągania partnera lub zniechęcania konkurenta.

Widzenie kolorów przydatne było ssakom do odróżniania gatunków traw i postrzegania na odległość dojrzałych owoców (czerwień dobrze kontrastuje z zielonym).
Potrzebny jest specyficzny układ wzrokowy analizujący informację o kolorze, dlatego zwierzęta w różny sposób widzą kolory.

• Oko człowieka i małp naczelnych ma 3 receptory kolorów (czopki), o maksimum wrażliwości dla światła czerwono-żółtego (560 nm), zielonego (525 nm) i niebieskiego (420 nm).
• Inne ssaki mają tylko dwa rodzaje czopków, a ssaki morskie tylko jeden rodzaj, więc widzą monochromatycznie.
• Ryby tropikalne i ptaki mają cztery rodzaje czopków, a gołębie aż pięć!
• Pszczoły, bąki i niektóre inne owady mają 3 rodzaje czopków ale ich spektrum przesuniętej jest powyżej czerwieni w stronę ultrafioletu, białe (dla nas) kwiaty mają dla nich różne barwy - kolory kwiatów są dla owadów, a nie dla nas!
• Motyle mają 6 fotoreceptorów, a skorupiaki ustonogie aż 12, ale w dichromatycznych parach!

Każdy człowiek widzi kolory nieco inaczej.
Geny odpowiedzialne za widzenie w kolorze, np. gen OPN1LW w chromosomie X kodujący światłoczułe białko opsynę, biorące udział w detekcji czerwonego koloru, wykazuje bardzo dużą wariancję, prowadzącą do różnych form daltonizmu i odmiennego widzenia koloru u kobiet i mężczyzn.
Opsyna i inne białka związane z widzeniem koloru u różnych zwierząt około 500-800 milionów lat temu miały wspólnego przodka, a wieć pierwsze zwierzęta w kambrze już rozróżniały kolory.
Ssaki 220 milionów lat temu prowadziły głównie życie nocne i miały niebiesko-żółte widzenie dichromatyczne, podobnie jak większość ssaków do tej pory.
Antropoidy i kilka małp (pawiany, makaki, gerezy, wyjce) to jedyne znane ssaki trójchromatyczne; żółty pigment uległ mutacji wrażliwej na krótsze (zielone) i dłuższe (czerwone) długości fali około 50 mln lat temu. Wyjce są jedynymi małpami Nowego Świata u których widzenie trójchromatyczne rozwinęło się niezależnie. Zbiegło się to w czasie z redukcją o 60% liczby genów związanych z węchem u ludzi (u antropoidów 33% redukcją).
B. Verrelli, S. Tishkoff, American Journal of Human Genetics 2004.

Żmije widzą w podczerwieni, postrzegają bardziej ruch niż kształty, węszą stereoskopowo za pomocą języka.
Ich szczęka służy za receptor niskich drgań.

Orientacja i widzenie przestrzenne (stereoskopowe) przydatne jest drapieżnym ssakom, gadom i ptakom (np. sowom), które mają oczy z przodu głowy, ograniczony kąt widzenia (nie większy niż 100 stopni), ale potrafią dobrze oceniać odległość.
Ssaki roślinożerne i niektóre ptaki mają oczy z boku głowy, widzą pod znacznie szerszym kątem (nawet do 360 stopni), ale nie widzą przestrzennie, słabiej oceniają odległości.
Widzenie dostarcza informacji pozwalających utworzyć mapę orientacji przestrzennej, a więc przyczynia się do rozwoju specyficznych form pamięci i przetwarzania informacji.

Tylko ludzie posługują się mową, może to wynikać z istnienia specyficznych struktur neuronalnych odpowiedzialnych za mowę, których brakuje w mózgach zwierząt.
Uczenie się mowy zachodzi szybko pomimo ubogiej stymulacji, braku dużej liczby przykładów negatywnych, czyli nieprawidłowego użycia mowy.
Uczenie się danego języka nie jest oczywiście wynikiem selekcji, ale zdolność do rozumienia i nauki języka może nią być. Zdolność do modulacji ruchu języka i strun głosowych wymaga precyzyjnego sterowania, którego nie mogą się nauczyć zwierzęta.
Gen FOXP2 związany jest z zaburzeniami produkcji i rozumienia mowy u ludzi.
Gen ten jest też aktywny u ptaków w czasie uczenia się pieśni godowych, i gra rolę w rozwoju echolokacji u nietoperzy.
FOXP2 koduje białka, które znaleziono u ssaków, ptaków, ryb i gadów, a jego wersja (allel) u Neardentalczyków była taka jak u człowieka, sugerując podobny rozwój zdolności językowych.

Do czego potrzebny jest mózg?
Mózg potrzebny jest do kontroli złożonego zachowania.
Co może się stać jeśli mózg przestaje być potrzebny? Trzeba go wyeliminować. Żachwy zjadają swoje mózgi, ptaki kurczą lub rozrastają w miarę potrzeb.
Ptaki śpiewające zwiększają w okresie godowym rozmiary swojego mózgu by nauczyć się śpiewu.

Generatory wzorców (CPG, Central pattern generators) wywołują rytmiczne skurcze mięśni.
CPG odpowiedzialne są za wężowate ruchy ryb, ruchy nagarniające u skorupiaków, filtrację pokarmu, ruchy stomatogastryczne, ruchy skrzydeł, ćwierkanie cykad i świerszczy, drżenie wibrysów, oddychanie, bicie serca.
Powielanie takich generatorów umożliwiło bardziej złożone ruchy u płazów i gadów, złożoną kontrolę oddechu potrzebną przy rozwoju mowy i połykaniu (u ludzi wymaga to koordynacji aż 25 mięśni).
Przetwarzanie informacji zmysłowej wymaga pamięci, która mogła powstać jako często powtarzające się wzorce pobudzeń korelujące działanie CPG, pozwalając wyjść poza proste odruchy i stworzyć złożone funkcje umysłowe.
Podstawową jednostką kory mózgu może być taki mikroobwód oscylacyjny, powstały z generatora ruchu, który może znajdować się w kilku stanach oscylacji.
Powielony w milionach egzemplarzy, realizujący proste odruchy, pamięć, a potem inne funkcje, znajduje się w pniu mózgu, hipokampie, korze.
Proces ewolucji takich generatorów można prześledzić badając je w prymitywnych zwierzętach, skorupiakach, minogach, rybach, salamandrach, gadach.

Ogólna anatomia i budowa komórkowa większości organizmów jest bardzo podobna.
Różnice zachowań gatunków zwierząt są wyrazem różnicy budowy mózgów.
Perspektywa ewolucyjna odpowiada na pytanie "dlaczego" dana funkcja istnieje, a opisowa na pytanie "jak jest realizowana" na poziomie genetycznym, budowy ciała i działania mózgu.
Antropologia ewolucyjna bada relacje pomiędzy zachowaniami społecznymi a ewolucją człowieka i małp naczelnych.

Biologa ewolucyjna widzi rozwój zdolności poznawczych człowieka z punktu widzenia problemów adaptacji.
"Neuronalny Darwinizm" rozciąga perspektywę ewolucyjną na procesy zachodzące w mózgu, skupiając się na uczeniu przez selekcję możliwości.
Niemowlę może nauczyć się wszystkiego, co ludziom dostępne, ale dorastanie i starzenie to utrata potencjalnych możliwości.

Skąd się biorą indywidualne różnice w szybkości uczenia? To jeszcze jeden przejaw kompromisu pomiędzy stabilnością i plastycznością, natura musi eksperymentować by w niesprzyjających warunkach ktoś przeżył: może to będą właśnie ci, którzy nie zmieniają zbyt łatwo poglądów.

Informacja wymagana do szczegółowej specyfikacji struktury mózgu znacznie przekracza możliwości jej kodowania przy wykorzystaniu DNA.
Mapowanie pierwszego ludzkiego genomu zakończono w 2003 roku po 13 latach pracy, teraz dzięki technologii nanoporów będzie to można zrobić w ciągu kilku godzin na miniaturowych urządzeniach.
Genom człowieka zawiera nie więcej niż 20-25 tysięcy genów kodujących białka, zaskakująco mało, bo robaki mają 19.000 a muszka owocowa 13.500!
Było to zaskoczeniem gdyż najprostsza bakteria ma ok. 500 genów, wirusy i fagi (wirusy atakujące bakterię) mają od kilku do kilkuset genów.
Niektóre rośliny, płazy, małże a nawet insekty mają znacznie dłuższe genomy niż ssaki (rośliny nawet 1000 razy!), ale liczba genów nie jest mocno większa.
Człowiek ma 3.2 mld par zasad (bp), a ameba ma najdłuższy znany genom, 670 mld bp, a akwaryjna rybka prapłetwiec abisyński ma 130 mld bp! Długi genom nie zawsze jest lepszy ...
Tylko około 1.5% DNA człowieka to geny kodujące białka, reszta to introny (fragmenty genów niekodujące białek), geny kodujące RNA, sekwencje regulacyjne, i "junk DNA", którego funkcji nie znamy.
Prawdopodobnie jest to materiał, na którym przyroda może poeksperymentować.
Złożoność sieci genetycznych, oddziaływań białkowych, może się znacznie różnić mimo podobnej liczby genów, w szczególności mają na na nią wpływ fragmenty niekodującego DNA, w których wykryto liczne polimorfizmy pojedynczych nukleotydów (SNP).

Białek jest znacznie więcej niż genów, z powodu różnych procesów postranslacyjnych.
Nieredundantna baza sekwencji białkowych zgromadzona w National Center for Biotechnology Information zawierała pod koniec 2010 roku ok. 8 mln sekwencji, i podwajała się co 28 miesięcy.

Nić DNA ma ok. 2 m długości i zwinięta jest w 23 parach chromosomów.
Chromosom 1 ma 245 milionów par zasad (liter), chromosom 21 ma 47 milionów par zasad.
Cały genom człowieka ma ok. 3.2 mld liter = 1 mld sylab.

Liczba komórek w ciele człowieka jest rzędu 5x10¹³ (50 bilionów = 50T), czyli podobna co liczba synaps, jak i liczba cząsteczek wody w jednym nanogramie (ok. 3.34x10¹³).
Całkowita długość nici DNA w naszym ciele jest więc rzędu 10¹⁴ metrów, lub 10¹¹ km, 100 mld kilometrów (prawie 4 dni świetlne).
Odległość Ziemi od Słońca to ok. 150 mln km, więc 666 razy mniej!

Liczba bakterii przewyższa liczbę komórek o ponad rząd wielkości ... jesteśmy hybrydami komórek i bakterii!

Informacja w DNA: sylaba to 3 pary liter, są 4 różne litery, czyli jest 64 możliwości. Do zapisu jednostki informacji potrzeba więc 6 bitów, bo 2⁶=64.
Do zapisania genomu potrzeba więc 6 bitów/sylabę x 1 mld sylab = około 6 Gbitów, mniej niż 1 GBajt.
Jest to 250 tomów po 1000 stron, ok. 12 metrów półek, ale obecnie mieści się na łebku szpilki w pamięci półprzewodnikowej.

Ilość informacji genetycznej nie wzrasta od miliardów lat, jedynie jej organizacja się zmienia.
Informacja genetyczna zmienia się stosunkowo powoli.
Ewolucja pozagenetyczna zachodzi dzięki informacji gromadzonej w mózgu.
Jak ocenić ilość informacji w mózgu?

Pojemność pamięci człowieka: naiwne oszacowanie, traktując stan każdej synapsy jako 10 bitów informacji, jest rzędu 10x10¹⁴ = 10¹⁵ bitów = 1 Petabit.

Oszacowanie tempa świadomego przepływu informacji (nieświadome jest znacznie większe).
Wzrok dostarcza nie więcej niż 5000 bitów/sek, pozostałe zmysły tylko 100 bitów/sek,
Oszacowanie: 5 sakkad/sek, pole ostrego widzenia to 2 stopnie;
Księżyc ma 1/2 stopnia łuku, widać na nim ok. 12 elementów o wielkości 0.5/12=0.04 stopnia.
W polu widzenia jest (2/0.04)² = 2500 pikseli, max. 20 bitów/pikseli, ok. 50 kbit/pole.
Zapamiętanie takiego obrazu wymaga ok. 10 sek, czyli szybkość to ok. 5 kbit/sek.
W ciągu 60 lat życia daje to około 10 Terabitów.

Oszacowanie mocy obliczeniowej: 1014 połączeń zmienia swój stan 100 razy na sekundę (100 Hz to bardzo wysoka częstość w mózgu), co daje 1016 operacji/sek = 10 Petaflopów. To raczej zawyżone oszacowanie, bo neurony nie działają niezależnie a operacje w komputerze są na 32, 64 lub 128 bitach, więc równoważna moc obliczeniowa nie przekracza 1 PFlopa. Szybkie reakcje możliwe są w 100-200 milisekund, co pozwala na jedynie 10-20 kroków (zmiany globalnego stanu, wymagające synchronizacji).

Długość życia człowieka to mniej niż 2³² sekund. Jeśli w ciągu każdej sekundy mielibyśmy nowe, unikalne wrażenie, to by je rozróżnić wystarczy aktywność lub jej brak 32 pól korowych.
W rzeczywistości każde pole ma znacznie więcej niż dwa rozróżnialne stany, a zamiast pól należało by mówić o stanie kolumn korowych, których jest kilka milionów.
Milion kolumn korowych aktywnych lub nieaktywnych pozwala na potencjalne powstanie w mózgu 2^1000000 różnych stanów, czyli 2⁹⁹⁹⁹⁶⁸ razy więcej niż liczba stanów, które mogą się pojawić w ciągu życia.
Wniosek: liczba stanów, które może przyjąć mózg jest nieporównywalnie większa niż liczba odróżnialnych stanów mentalnych.

Na razie komputer o złożoności podobnej jak mózg działając na obwodach VLSI zajmuje wielką hale, np. najszybszy superkomputer w 2012 roku, japoński
K-computer w 2010 roku oferował moc obliczeniowa rzędu 10 PFlopa mieści w 864 szafach ponad 88 tysięcy mikroprocesorów (CPU). Ta maszyna potrzebuje ok. 10 megawatów mocy, a mózg tylko 20 watów, czyli 500.000 razy mniej.
Mózg zużywa tak mało energii bo jednocześnie wysoką aktywność (oscylacje w paśmie gamma, czyli rzędu 40 impulsów na sekundę) wykazuje tylko rzędu 1 procenta neuronów, ale ta fala aktywności szybko sie przemieszcza obejmując większość mózgu - jest to piękny przykład rozwiązania zapotrzebowania na szybko dostępną, duża moc obliczeniową przy jednoczesnym oszczędzaniu energii.
Jednak Kasparov przegrał z Deep Blue wykonującym zaledwie miliardy operacji na sekundę, więc szybkość obliczeń przeznaczona na procesy kojarzeniowe i myślenie jest niewielka w stosunku do wszystkich procesów wykonywanych przez mózgi.

Jakie są możliwości, a jakie ograniczenia mózgu? Jak daleko jesteśmy od szczytu swoich możliwości?
Jaki np. procent mocy obliczeniowej mózgu możemy przeznaczyć na abstrakcyjne myślenie?
Przegrana Kasparowa z maszyną ponad 10.000 razy wolniejszą od jego mózgu świadczy tym, że może to być znacznie mniej niż 1% ...
Gdyby wszystkie neurony wysyłały 50 impulsów na sekundę mózg pracowałby z mocą 2000 Watów! Ponieważ mózg zużywa tylko ok. 20 Watów około 1% neuronów pracuje z taką częstością.
Całe szczęście bo 2000 Watów wystarczy by ugotować mózg w ciągu minuty ...
Oceny P. Lennie, The Cost of Cortical Computation. Current Biology 13, 493–497, 2003.

Ilość informacji genetycznej (w bitach) wykreślona w zależności od daty powstania (linia niebieska), oraz ilość informacji pozagenetycznej, gromadzonej w mózgach (linia czerwona). Na osi pionowej czas w latach w skali logarytmicznej.

Oszacowania neuroanatomiczne: mózg maksymalizuje ilość połączeń w niewielkiej objętości.
Jeśli każdy neuron połączyć z każdym innym to wypełnią kulę o promieniu 80 metrów!
Jeśli miedzy neuronami założyć 10.000 przypadkowych połączeń na neuron to nadal będzie kula o promieniu kilka metrów.
Wniosek: mózg ma specyficzną strukturę, chaos może panować w małej skali, ale w dużej skali panuje porządek i tylko nieliczne obszary się ze sobą komunikują.
Jakby nie patrzeć geny nie mogłyby określić dokładnie budowy nawet 1/1000 wszystkich synaps.

Przepływ informacji genetycznej w ekosystemach jest powolny, w skali tysięcy lat.
Wpływ wielu różnych procesów, poza samymi pobudzeniami neuronów, jest istotny: zmiany ukrwienia mózgu zachodzą powoli (poza udarami, powodującymi szybkie zmiany) wpływając na sposób jego działania.
Samo dojrzewanie układu nerwowego również zachodzi dość wolno, w skali miesięcy i lat.
Zmiany stanu komórek glejowych to procesy rzędu minut.
Szybkie reakcje wymagają pobudzania neuronów w skali milisekund i synchronizacji działania odległych od siebie obszarów mózgu w skali ułamków sekund.
W prezentacjach poniżej omawialiśmy funkcję pól Brodmanna, oraz hipotezę wykorzystywania tych samych obszarów mózgu do różnych funkcji. Więcej na ten temat w rozdziale 3.

Literatura

Atlasy i informacje o mózgu z Washington University.

• Duch W. (2010) Architektury kognitywne, czyli jak zbudować sztuczny umysł. W: Neurocybernetyka teoretyczna, Wyd. Uniwersytetu Warszawskiego, Rozdz. 14, pp. 329-361, ed. R. Tadeusiewicz
• Salu Y, Mikropsychology.
• Sporns O, Networks of the brain, 2010 (podsumowanie projektu konektomu).