Несмотря на прогресс, наш мозг остается органом многих загадок. Среди них — точная работа нейронов, около 86 миллиардов из которых находятся в человеческом мозге. Нейроны связаны между собой в сложные лабиринтные сети, по которым они обмениваются информацией в виде электрических сигналов. Мы знаем, что сигналы выходят из отдельного нейрона через волокно, называемое аксоном, а также что сигналы принимаются каждым нейроном через входные волокна, называемые дендритами.


Несмотря на прогресс, наш мозг остается органом многих загадок. Среди них — точная работа нейронов, около 86 миллиардов из которых находятся в человеческом мозге. Нейроны связаны между собой в сложные лабиринтные сети, по которым они обмениваются информацией в виде электрических сигналов. Мы знаем, что сигналы выходят из отдельного нейрона через волокно, называемое аксоном, а также что сигналы принимаются каждым нейроном через входные волокна, называемые дендритами.

В частности, понимание электрических возможностей дендритов, которые, в конце концов, могут получать сигналы от бесчисленного множества других нейронов в любой момент, является фундаментальным для расшифровки коммуникации нейронов.

Ученые построили виртуальные нейронные сети, каждый из нейронов которых можно было стимулировать в тысячах точек на дендритах, чтобы увидеть, как каждая из них обрабатывает такое количество входных сигналов. Предыдущие, не относящиеся к человеку, исследования предполагали, что нейроны складывают эти входные данные вместе, удерживая их до тех пор, пока количество возбуждающих входных сигналов не превысит количество тормозных сигналов, после чего нейрон запускает их сумму из своего аксона в сеть.

Выходной сигнал нейронов был обратным входному сигналу: чем больше возбуждающих сигналов они получали, тем меньше вероятность того, что они сработают.

Это может означать, что каждый нейрон оценивает значение каждого сигнала в сети и отбрасывает «шум». Также может быть, что разные нейроны оптимизированы для разных сигналов и, следовательно, задач.
Наш мозг часто работает для нас, но часто он может и работать против нас, особенно, если мы сталкиваемся с системой с высоким уровнем постоянной неопределенности.

Нам нужно уметь действовать в состоянии частичной неопределенности. Для этого нужен цикл протоколов и принципов, позволяющих принимать решения даже если данных недостаточно. Управление вероятностями увеличивает наши шансы в такие моменты:

— например, тот, кто изучил балансы компаний в ситуации с частичной вероятностью, будет иметь больше понимания, что делать перед теми, кто не изучил этого.
— тот, кто тренировал мозг и собирал датасет, будет иметь лучшие шансы,
— тот, кто применяет максимально научный подход и владеет методиками, будет иметь шансы выше, чем те, кто не занимался этим.
— в ситуации максимального страха человек с опытом будет выживать вероятнее, чем человек который не готов к проблемным ситуациям. Это относится ко всем дисциплинам.

Я сама умная
Подписывайтесь на почтовую рассылку, разбирайтесь в теме лучше…
[activecampaign form=3]