Beyin problemleri çözmek için hatıraları böyle birleştirir.

Beyin aklımızı ve hatıralarımızı barındırır ve yeni bir şeyler öğrenmeye başladığımızda bilgi işleme yeteneklerine güveniriz. ancak, Beyin sorunları çözmek için hatıraları nasıl birleştiriyor??

İnsanoğlu sorunları çözmek ve yeni bilgi edinmek için hatıralarımızı yaratıcı bir şekilde birleştirme becerisine sahiptir.. Bu süreç büyük oranda belirli olaylarla ilgili anılara dayanır. Bu anılar epizodik hafıza olarak bilinir..

Her ne kadar epizodik bellek geniş çapta çalışılsa da, mevcut teoriler, insanların bu yeni fikirleri ortaya çıkarmak için epizodik belleklerini nasıl kullanabileceklerini kolayca açıklamamaktadır. Yeni bir soruşturma bir İnsan beyninin bireysel olarak sorunları çözmek için hatıraları bağlanma şeklini anlamanın yeni yolu.

Nörobilimciler ve yapay zeka araştırma ekibi tarafından DeepMind, Otto von Guericke Magdeburg Üniversitesi ve Alman Nörodejeneratif Hastalıklar Merkezi (DZNE) tarafından yürütülen çalışma dergide yayınlandı. nöron.

Anıları kurtarmak için yeni beyin mekanizması

Araştırmacılar, bellek kurtarmanın nasıl etkinleştirildiğini açıklamak için aşağıdaki örneği önermektedir. Arabanızı caddede süren bir kadın gördüğünüzü hayal edin. Ertesi gün, aynı arabayı aynı sokakta süren bir adam görüyorsunuz. Bu, bir gün önce gördüğünüz kadının hafızasını tetikleyebilir ve bunun bir çift olması ve bir aracı paylaştığı için birlikte yaşamalarına sebep olabilirsiniz..

Araştırmacılar, bu şekilde ilgili diğer hatıraların kurtarılmasını etkinleştirmek için hatıraların kurtarılmasını sağlayacak yeni bir beyin mekanizması önermektedir.. Bu mekanizma, beynin bunlara benzer yeni fikirler yaratmasına izin veren çoklu bağlantılı hatıraların kurtarılmasını sağlar..

Standart epizodik bellek teorileri ile ortak olarak, Yazarlar, bireysel hatıraların beynin hipokampus adı verilen bir bölgesinde ayrı hafıza izleri olarak depolandığını iddia etmektedir..

Raphael Koster'e göre, DeepMind araştırmacısı ve araştırmanın ortak yazarı, epizodik hatıralar bize zaten birisini tanıdığımızı veya arabamızı nereye park ettiğimizi söyleyebilir, örneğin. "Hipokampal sistem, hızlı öğrenme için çok önemli olan bu tür bellekle uyumludur", açıklıyor.

Standart teorilerden farklı olarak, yeni teori hipokampusu komşu entorinal kortekse bırakan katılımsız bir anatomik bağlantıyı araştırır, ancak daha sonra derhal tekrar girer. Araştırmacılar Bu tekrarlayan bağlantı, hipokampusun kurtarılan hatıralarının ilgili diğer hatıraların kurtarılmasını tetiklemesine izin veren şeydir..

Problemleri çözmek için anılar birliği

Araştırmacılar, bu teoriyi test etmek için fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme alarak bir yol geliştirdiler. yüksek çözünürlük Çalışma 26 genç kadın ve erkek ile ayrı olaylarla ilgili bilgi edinmelerini gerektiren bir görevi yaparken gerçekleştirildi..

Gönüllülere çift fotoğraf gösterildi.: biri bir tarafta diğeri ise bir nesne veya yerde. Her bireysel nesne ve yer, her biri farklı bir yüzle ilişkilendirilen iki ayrı fotoğrafta göründü. Bu, her bir fotoğraf çiftinin, paylaşılan nesne veya yerin görüntüsü aracılığıyla başka bir çifte bağlandığı anlamına geliyordu.

Deneyin ikinci aşamasında, Araştırmacılar, katılımcıların iki bağlantılı yüz arasındaki dolaylı bağlantıyı çıkarıp çıkaramayacağını test etti. bir yüz göstermek ve onlardan diğer iki yüz arasında seçim yapmalarını istemek. Seçeneklerden biri, doğru olanı, aynı nesne veya yerin görüntüsü ile eşleştirildi ve.

Araştırmacılar Sunulan yüz eşleşen nesnenin veya yerin kurtarılmasını tetikler ve bu nedenle, hipokampustan entorinal kortekse geçecek beyin aktivitesine neden olacaktır. Ek olarak, araştırmacılar bu aktivitenin daha sonra doğru bağlanmış yüzün kurtarılmasını etkinleştirmek için hipokampusa geri döneceğine dair kanıt bulmayı da bekliyorlardı..

Kendi geliştirdiği özel teknikleri kullanmak, Araştırmacılar, hipokampusa bilgi sağlayan entorhinal korteksin bölümlerini ayırabildiler.. Bu, hipokampusun giriş ve çıkışındaki aktivasyon paternlerini ayrı ayrı ölçmelerini sağladı..

Araştırmacılar, bu giriş ve çıkış bölgelerinde yer alan sahnelerin ve nesnelerin aktivasyonunu ayırt etmek için bir bilgisayar algoritması programladılar.. Algoritma yalnızca yüzler ekranda gösterildiğinde uygulandı. Algoritma, bu denemelerde sahne veya nesne hakkında bilginin varlığını gösteriyorsa, yalnızca bağlı sahneden alınan hatıralar veya nesnelerin fotoğraflarıyla kontrol edilebilir..

Araştırmacılara göre, bu veriler Hipokampus bir hafızayı kurtardığında, aktivasyon beynin geri kalanına geçmez, ancak hipokampusa geri döner.. Bu mekanizma, diğer ilgili hatıraların kurtarılmasını serbest bırakacak olan olacaktır..

Araştırmacılar algoritmanın sonuçlarını yeni ve eski teorilerin bir sentezi olarak düşünürler.s. "Sonuçlar, her iki dünyanın da en iyisi olarak düşünülebilir: bireysel deneyimleri ayrı tutarak hatırlama yeteneğini korurken, aynı zamanda ilgili anıların toparlanma anında anında birleşmelerini sağlar.", Araştırmanın ortak yazarı Dharshan Kumaran.

Kumaran'a göre, bu beceri yararlı, örneğin, Bir hikayenin farklı kısımlarının birbirine nasıl uyduğunu anlamak için, sadece hafızadan bir hafıza kurtarırsanız mümkün olmayan bir şey.

Yazarlar sonuçlarına inanıyor Bu çalışma yapay zekanın gelecekte daha hızlı öğrenmesine yardımcı olabilir. Araştırmanın ortak yazarı Martin Chadwick, yapay zekanın üstün olduğu birçok alan olmasına rağmen, görevler epizodik hafızanın esnek kullanımına bağlı olduğunda insanlar hala bir avantaja sahip olduğunu açıklıyor. Bu anlamda, Chadwick diyor, “İnsanların bunu yapmalarına izin veren mekanizmaları anlayabilirsek, umut onları yapay zeka sistemlerimizde çoğaltmak, onlara bazı sorunları çok daha kısa sürede çözme yeteneği vermek”.

Belki de bilmediğiniz beyinle ilgili 6 merak Bu makalede insan beyni ile ilgili meraklardan bazılarını göreceğiz. Bazıları onları zaten tanıyor olabilir, ancak bazıları bilmiyor olabilir. Daha fazla oku "