Simulationen deuten darauf hin, dass Chaos eine Rolle dabei spielt, wie Erinnerungen vergessen werden

Durch die Untersuchung eines künstlichen neuronalen Netzwerks haben Forscher in den USA möglicherweise ein besseres Verständnis dafür gewonnen, wie und warum unsere Erinnerungen mit der Zeit verblassen. Angeführt von Ulises Pereira-Obilinovic an der New York University hat das Team Beweise dafür gefunden, dass sich die stabilen, sich wiederholenden neuronalen Muster, die mit neueren Erinnerungen verbunden sind, im Laufe der Zeit in chaotischere Muster verwandeln und schließlich zu zufälligem Rauschen verblassen. Dies könnte ein Mechanismus sein, den unser Gehirn nutzt, um Platz für neue Erinnerungen zu schaffen.

In einigen Modellen des Gehirns werden Erinnerungen in sich wiederholenden Mustern des Informationsaustauschs gespeichert, die als „Attraktornetzwerke“ bezeichnet werden. Diese bilden sich in Netzen miteinander verbundener Knoten, die verwendet werden, um die Neuronen in unserem Gehirn darzustellen.

Diese Knoten vermitteln Informationen, indem sie Signale mit bestimmten Feuerraten aussenden. Knoten, die Signale empfangen, erzeugen dann ihre eigenen Signale und tauschen dabei Informationen mit ihren Nachbarn aus. Die Stärken dieses Austauschs werden durch den Synchronisationsgrad zwischen Knotenpaaren gewichtet.

Stabile Muster

Attraktornetzwerke bilden sich, wenn eine externe Eingabe an ein neuronales Netzwerk angelegt wird, das jedem seiner Knoten eine anfängliche Feuerrate zuweist. Diese Frequenzen entwickeln sich, wenn sich die Gewichte zwischen verschiedenen Knotenpaaren neu anpassen und sich schließlich in stabile, sich wiederholende Muster einpendeln.

Um eine Erinnerung abzurufen, können die Forscher dann einen externen Hinweis anwenden, der der ursprünglichen Eingabe ähnelt, wodurch das neuronale Netzwerk in das relevante Attraktornetzwerk versetzt wird. Mehrere Erinnerungen können in ein einzelnes neuronales Netzwerk eingeprägt werden, das im Laufe der Zeit auf natürliche Weise zwischen stabilen Attraktornetzwerken wechselt – bis ein externer Hinweis gegeben wird.

Diese Systeme haben jedoch ihre Grenzen. Wenn zu viele Attraktornetzwerke in demselben neuronalen Netzwerk gespeichert sind, kann es plötzlich zu laut werden, als dass eines von ihnen abgerufen werden könnte, und alle seine Erinnerungen werden auf einmal vergessen.

Erinnerungen verlieren

Um dies zu verhindern, schlägt das Team von Pereira-Obilinovic vor, dass unser Gehirn einen Mechanismus entwickelt haben muss, um Erinnerungen im Laufe der Zeit zu verlieren. Um diese Theorie zu testen, hat das Trio, das ebenfalls enthalten ist Johnatan Aljadeff an der University of Chicago und Nicolas Brunel an der Duke University, simulierte neuronale Netzwerke, in denen die Gewichte zwischen verbundenen Knoten in einem Attraktornetzwerk allmählich abnehmen, wenn neue Erinnerungen eingeprägt werden.

Das rein optische Netzwerk ahmt die Neuronen und Synapsen des Gehirns nach

Sie fanden heraus, dass dies dazu führte, dass ältere Attraktornetzwerke im Laufe der Zeit in chaotischere Zustände übergingen. Diese Netzwerke wiesen schneller fluktuierende Muster auf. Diese Muster von Feuersignalen wiederholen sich nie perfekt und können viel besser mit neueren, stabilen Attraktornetzwerken koexistieren. Schließlich führt diese zunehmende Zufälligkeit dazu, dass ältere Attraktornetzwerke in zufälliges Rauschen übergehen und die Erinnerung, die sie tragen, in Vergessenheit gerät.

Insgesamt hoffen die Forscher, dass ihre Theorie helfen könnte zu erklären, wie unser Gehirn in der Lage ist, ständig neue Informationen aufzunehmen, um den Preis, ältere Erinnerungen zu verlieren. Ihre Erkenntnisse könnten dem Neurologen helfen, besser zu verstehen, wie unser Gehirn Erinnerungen speichert und abruft und warum sie mit der Zeit verblassen.

Die Forschung ist beschrieben in Körperliche Überprüfung X..

• SEO-gestützte Content- und PR-Distribution. Holen Sie sich noch heute Verstärkung.
• Platoblockkette. Web3-Metaverse-Intelligenz. Wissen verstärkt. Hier zugreifen.
• Quelle: https://physicsworld.com/a/chaos-plays-a-role-in-how-memories-are-forgotten-simulations-suggest/