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/ NetNews Usenet Archive 1993 #3 / NN_1993_3.iso / spool / talk / abortion / 57273 < prev    next >
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Text File  |  1993-01-21  |  6.6 KB  |  136 lines

  1. Newsgroups: talk.abortion
  2. Path: sparky!uunet!mnemosyne.cs.du.edu!nyx!mcochran
  3. From: mcochran@nyx.cs.du.edu (Mark A. Cochran)
  4. Subject: Re: Myelin (Was Re: Spoken Like a True ProLifer)
  5. Message-ID: <1993Jan22.035802.8755@mnemosyne.cs.du.edu>
  6. X-Disclaimer: Nyx is a public access Unix system run by the University
  7.     of Denver for the Denver community.  The University has neither
  8.     control over nor responsibility for the opinions of users.
  9. Sender: usenet@mnemosyne.cs.du.edu (netnews admin account)
  10. Organization: None worth mentioning.
  11. References: <1993Jan20.062913.13725@mnemosyne.cs.du.edu> <1993Jan21.034431.24481@organpipe.uug.arizona.edu> <JBATES.93Jan21035438@pinocchio.encore.com>
  12. Date: Fri, 22 Jan 93 03:58:02 GMT
  13. Lines: 121
  14.  
  15. In article <JBATES.93Jan21035438@pinocchio.encore.com> jbates@encore.com (John W. Bates) writes:
  16. >
  17. >By the way, I just started catching up on this thread, and noticed
  18. >that earlier Steve provided a reference to the same research I did,
  19. >except he did it much earlier than I did. My apologies for posting
  20. >it again. I could cancel the article, but I don't feel like it. Nyah.
  21. >
  22. >In article <1993Jan21.034431.24481@organpipe.uug.arizona.edu> sfm@manduca.neurobio.arizona.edu (Stephen Matheson) writes:
  23. >> From article <1993Jan20.062913.13725@mnemosyne.cs.du.edu>, by
  24. >> mcochran@nyx.cs.du.edu (Mark A. Cochran):
  25. >
  26. >[much deletion.]
  27. >
  28. >>>>>>>>My contention remains: large segments of the nervous system
  29. >>>>>>>>function beautifully without myelin.  Myelin has a very
  30. >>>>>>>>specific purpose: it allows for fast conduction of impulses.
  31. >>>>>>>>It must not be indispensible for function, because it is
  32. >>>>>>>>anything but ubiquitous.  While it is reasonable to guess that
  33. >>>>>>>>speedy conduction would be advantageous to a complex network,
  34. >>>>>>>>it seems reasonable to assume that one can design a network
  35. >>>>>>>>without it.
  36. >
  37. >>>>>>> Kind of like trying to build a hypercube out of a bunch of
  38. >>>>>>> C=64's? I'm sure it can be done, but would it actually be
  39. >>>>>>> capable of performing any resonable work?
  40. >
  41. >>>>>>Huh?  Can you provide some hypercube and C=64 references? :-) Are
  42. >>>>>>they available on request?
  43. >
  44. >>>>> A hypercube (as I understand it, but it's not my field at all) is
  45. >>>>> a bunch of cross-linked multi-processor computers that tries to
  46. >>>>> simulate the neural system by multiple cross-links. The C=64 is
  47. >>>>> the ancient Commodore 64 that people have always laughed about.
  48. >>>>> It would be interesting (funny even) to see what would happen if
  49. >>>>> Commodore got hte idea to try this for real. :)
  50. >
  51. >>>>Wow.  Mark is a mrpmsysp UGR futrvits (Mark's occupation has been
  52. >>>>encrypted at his request; decoder available from T.S.A.K.C. BBS)
  53. >>>>*and* a neural network guru.  That's amazing.
  54. >
  55. >>> Huh UH! No Way! See right up there where I specifically deny any
  56. >>> expertise in this area? I've read a litle bit, and talked to
  57. >>> people, but no *way* are you goin to get me to play neural network
  58. >>> sysadmin here. ;)
  59. >
  60. >> Very well.  You're the one who brought it up.  I wonder if John
  61. >> Bates can get enough free time to comment on the applicability of
  62. >> your analogy.
  63. >
  64. >Sorry, Mark, but you've got things a little mixed up. In networking
  65. >lingo, hypercubes are a network designed for supercomputing, with
  66. >a node at each vertex connecting to each neighboring vertex. It's not
  67. >related to neural networks at all. The closest neural network design
  68. >I can think of is James Anderson's "brain state in a box", in which 
  69. >each output pattern is a vertex of an n-dimensional box. Nice model 
  70. >for associative memory, but n tends to have to be very large (in 
  71. >computational terms) for it to be useful.
  72. >
  73. It's a good thing I made sure to deny any real knowledge of
  74. hyper-cubes then, isn't it? :)
  75. I still bet you can't build one out of C=64's though.... :)
  76.  
  77. >I've been leary of bringing models into this discussion, since it is
  78. >often hard to relate models of neural networks to actual neural
  79. >networks. But now, let me refer to a model by Stanislas Dehaene and
  80. >Jean-Pierre Changeux, which simulated the performance of human
  81. >infants in Piaget's A not B task. Their results approximated the
  82. >performance of human infants. 
  83. >
  84. >The interesting part of the experiment, though, was that they varied
  85. >the amount of "noise" that the network received. At high levels
  86. >of noise, the network performed at the level of a 7-month old infant,
  87. >but at low levels, it performed at the level of a 12-month old infant.
  88. >Noise levels seemed to correspond to the development of myelin in
  89. >the frontal lobes.
  90. >(from the _Journal of Cognitive Neuroscience_ 1:3, S. Dehaene and J.P.
  91. >Changeux, A simple model of prefontal cortex function: delayed
  92. >response tasks)
  93. >
  94. Interesting. If they were able to jump the noise level around to
  95. approximate various developmental stages, I wonder if they could/did
  96. jump it up to a level that would approximate that development of, say,
  97. a 22 week fetus?
  98. Be interesting to see the results if they did. It could shed some
  99. light on this subject, at least.
  100.  
  101. [Crabs and Squid deleted, since I've already had lunch]
  102.  
  103. >>>>> The resonable work in question, though, is thought. Just as you
  104. >>>>> can't use a 4 bit 16K RAM computer as an effective file server, I
  105. >>>>> don't see how you cna use the similarly limited abilities ofthe
  106. >>>>> pre-myelinated neural system as a 'thought server'.
  107. >
  108. >>>>I'm reserving my judgment on the matter for a time when we know
  109. >>>>more about all the issues involved.  The hypomyelinated mice
  110. >>>>discussed later in the post may be our best window into this issue.
  111. >>>>In the meantime, it must be obvious to everyone reading this thread
  112. >>>>(all 3 of us :-) that neither of us has any clue about whether
  113. >>>>myelin is necessary or not.  I think that there is at least a fair
  114. >>>>amount of information on the biological side that suggests that
  115. >>>>myelin is not as central as some claim.  On the other hand, your
  116. >>>>arguments about the presumed complexity of the network are
  117. >>>>certainly thought-provoking (there's that smell again...myelin
  118. >>>>burning or something).
  119. >
  120. >Yes. The major problem that we have in modelling brain processes is
  121. >the complexity of the whole thing. I mean, our supercomputers have
  122. >problems with 2-3000 neuron models. Massively parallel systems
  123. >reach the 16-32000 neuron level. How much of the brain is actually
  124. >dedicated to thought? Maybe what, 10^10 neurons?
  125. >
  126. I recall reading we'd need a computer the size of (something like)
  127. Manhatten to approximate the brain. Does that sound like a resonable
  128. size?
  129.  
  130.  
  131. --
  132.                   Mark Cochran          merlin@eddie.ee.vt.edu
  133. These are the views of my employer, your employer, your government, the
  134. Church of your choice, and the Ghost of Elvis. So there.
  135. Member, T.S.A.K.C.
  136.