התועלת של זיכרון מנחה איפה המוח מציל אותו | מגזין קוונטה

התועלת של זיכרון מנחה איפה המוח מציל אותו | מגזין קוונטה

התועלת של זיכרון מנחה איפה המוח מציל אותו | Quanta Magazine PlatoBlockchain Data Intelligence. חיפוש אנכי. איי.

מבוא

הזיכרון אינו מייצג תעלומה מדעית אחת; זה רבים מהם. מדעני מוח ופסיכולוגים גילו סוגים מגוונים של זיכרון המתקיימים במקביל במוח שלנו: זיכרונות אפיזודיים של חוויות עבר, זיכרונות סמנטיים של עובדות, זיכרונות לטווח קצר וארוך ועוד. לעתים קרובות יש לאלה מאפיינים שונים ואף נראה שהם ממוקמים בחלקים שונים של המוח. אבל מעולם לא היה ברור איזו תכונה של זיכרון קובעת כיצד או מדוע יש למיין אותו בדרך זו.

כעת, תיאוריה חדשה המגובה בניסויים באמצעות רשתות עצביות מלאכותיות מציעה כי המוח עשוי למיין זיכרונות על ידי הערכת הסבירות שהם יהיו שימושיים כמדריכים בעתיד. בפרט, זה מצביע על כך שזיכרונות רבים של דברים צפויים, החל מעובדות ועד לחוויות שימושיות חוזרות - כמו מה שאתה אוכל בקביעות לארוחת בוקר או ההליכה לעבודה - נשמרים בניאוקורטקס של המוח, שם הם יכולים לתרום להכללות על העולם. זיכרונות שפחות סבירים שיהיו שימושיים - כמו הטעם של המשקה הייחודי הזה ששתית במסיבה האחת - נשמרים במאגר הזיכרון בצורת סוס ים שנקרא ההיפוקמפוס. הפרדת זיכרונות באופן פעיל בדרך זו על בסיס השימושיות וההכללה שלהם עשויה לייעל את מהימנות הזיכרונות כדי לעזור לנו לנווט במצבים חדשים.

מחברי התיאוריה החדשה - מדעני המוח ווינן סאן ו ג'יימס פיצג'רלד של קמפוס המחקר ג'נליה של המכון הרפואי הווארד יוז, אנדרו סאקס מאוניברסיטת קולג' בלונדון, ועמיתיהם - תיארו זאת ב מאמר שפורסם לאחרונה in Nature Neuroscience. הוא מעדכן ומרחיב את הרעיון המבוסס כי למוח יש שתי מערכות למידה מקושרות ומשלימות: ההיפוקמפוס, המקודד במהירות מידע חדש, והניאוקורטקס, שמשלב אותו בהדרגה לאחסון לטווח ארוך.

ג'יימס מקללנד, מדען מוח קוגניטיבי מאוניברסיטת סטנפורד, שהיה חלוץ ברעיון של מערכות למידה משלימות בזיכרון אך לא היה חלק מהמחקר החדש, ציין כי הוא "מטפל בהיבטים של הכללה" שקבוצתו שלו לא חשבה עליהם כשהציעה את התיאוריה ב- אמצע שנות ה-1990.

מבוא

מדענים הכירו שיצירת זיכרון היא תהליך רב-שלבי לפחות מאז תחילת שנות ה-1950, בין השאר ממחקריהם על מטופל בשם הנרי מולאיסון - ידוע במשך עשרות שנים בספרות המדעית רק כ-HM מכיוון שהוא סבל מהתקפים בלתי נשלטים שמקורם בהיפוקמפוס שלו. , מנתחים טיפלו בו על ידי הסרת רוב מבנה המוח הזה. לאחר מכן, המטופל נראה נורמלי למדי ברוב המובנים: אוצר המילים שלו היה שלם; הוא שמר על זיכרונות ילדותו והוא זכר פרטים נוספים מחייו מלפני הניתוח. עם זאת, הוא תמיד שכח את האחות שמטפלת בו. במהלך העשור שבו טיפלה בו, היא נאלצה להציג את עצמה כל בוקר מחדש. הוא איבד לחלוטין את היכולת ליצור זיכרונות ארוכי טווח חדשים.

הסימפטומים של מולאיסון עזרו למדענים לגלות שזיכרונות חדשים נוצרו תחילה בהיפוקמפוס ולאחר מכן הועברו בהדרגה לניאוקורטקס. במשך זמן מה, ההנחה הרווחת הייתה שזה קרה עבור כל הזיכרונות המתמשכים. עם זאת, ברגע שהחוקרים התחילו לראות א מספר גדל והולך מדוגמאות של זיכרונות שנותרו תלויים בהיפוקמפוס בטווח הארוך, התברר שמשהו אחר קורה.

כדי להבין את הסיבה מאחורי האנומליה הזו, מחברי המאמר החדש פנו לרשתות עצביות מלאכותיות, שכן תפקודם של מיליוני נוירונים השזורים זה בזה במוח הוא מסובך בצורה בלתי נתפסת. רשתות אלה הן "אידיאליזציה משוערת של נוירונים ביולוגיים", אך הן הרבה יותר פשוטות מהדבר האמיתי, אמר סאקס. כמו נוירונים חיים, יש להם שכבות של צמתים שמקבלים נתונים, מעבדים אותם ואז מספקים פלטים משוקללים לשכבות אחרות של הרשת. בדיוק כפי שהנוירונים משפיעים זה על זה באמצעות הסינפסות שלהם, הצמתים ברשתות עצביות מלאכותיות מתאימים את רמות הפעילות שלהם על סמך קלט מצמתים אחרים.

הצוות קישר שלוש רשתות עצביות עם פונקציות שונות כדי לפתח מסגרת חישובית שהם כינו מודל מורה-מחברת-תלמיד. רשת המורים ייצגה את הסביבה שאורגניזם עלול למצוא את עצמו בה; זה סיפק תשומות של ניסיון. רשת המחברות ייצגה את ההיפוקמפוס, וקודדה במהירות את כל הפרטים של כל חוויה שהמורה סיפק. רשת התלמידים התאמנה על הדפוסים מהמורה על ידי התייעצות עם מה שנרשם במחברת. "מטרת מודל הסטודנטים היא למצוא נוירונים - צמתים - וללמוד קשרים [המתארים] כיצד הם יכולים ליצור מחדש את דפוס הפעילות שלהם", אמר פיצג'רלד.

השידורים החוזרים ונשנים של זיכרונות מרשת המחברת עוררו את רשת הסטודנטים לדפוס כללי באמצעות תיקון שגיאות. אבל החוקרים הבחינו גם בחריג לכלל: אם התלמיד אומן על יותר מדי זיכרונות בלתי צפויים - אותות רועשים שחרגו יותר מדי מהשאר - זה פגע ביכולתו של התלמיד ללמוד את הדפוס המוכלל.

מנקודת מבט הגיונית, "זה הגיוני מאוד", אמר סאן. דמיינו שאתם מקבלים חבילות בביתכם, הוא הסביר: אם החבילה מכילה משהו שימושי לעתיד, "כמו ספלי קפה וכלים", נשמע הגיוני להכניס אותו לביתכם ולשמור אותו שם לצמיתות. אבל אם החבילה מכילה תחפושת ספיידרמן למסיבת ליל כל הקדושים או חוברת למכירה, אין צורך להעמיס בה את הבית. ניתן לאחסן את הפריטים הללו בנפרד או לזרוק אותם.

המחקר מספק התכנסות מעניינת בין המערכות המשמשות בבינה מלאכותית לבין אלו המועסקות במודלים של המוח. זהו מקרה שבו "התיאוריה של אותן מערכות מלאכותיות נתנה כמה רעיונות רעיוניים חדשים לחשוב על זיכרונות במוח", אמר סאקס.

יש הקבלות, למשל, לאופן שבו פועלות מערכות זיהוי פנים ממוחשבות. הם עשויים להתחיל בהנחיית משתמשים להעלות תמונות בחדות גבוהה של עצמם מזוויות שונות. חיבורים בתוך הרשת העצבית יכולים לחבר תפיסה כללית של איך הפנים נראים מזוויות שונות ועם הבעות שונות. אבל אם במקרה העלית תמונה "המכילה פנים של חברך בתוכה, אז המערכת לא מסוגלת לזהות מיפוי פנים צפוי בין השניים", אמר פיצג'רלד. זה פוגע בהכללה והופך את המערכת לפחות מדויקת בזיהוי הפנים הרגילות.

תמונות אלה מפעילות נוירוני קלט ספציפיים, ולאחר מכן הפעילות זורמת דרך הרשת, תוך התאמת משקלי החיבור. עם תמונות נוספות, המודל מתאים יותר את משקלי החיבור בין צמתים כדי למזער שגיאות פלט.

אבל זה שחוויה היא יוצאת דופן ואינה מתאימה להכללה, זה לא אומר שצריך לזרוק אותה ולשכוח אותה. להיפך, זה יכול להיות חשוב מאוד לזכור חוויות יוצאות דופן. נראה שזו הסיבה שהמוח ממיין את הזיכרונות שלו לקטגוריות שונות המאוחסנות בנפרד, כאשר הניאוקורטקס משמש להכללות אמינות וההיפוקמפוס לחריגים.

סוג זה של מחקר מעלה את המודעות ל"טעות הזיכרון האנושי", אמר מקללנד. זיכרון הוא משאב סופי, והביולוגיה נאלצה להתפשר כדי לנצל בצורה הטובה ביותר את המשאבים המוגבלים. אפילו ההיפוקמפוס אינו מכיל תיעוד מושלם של חוויות. בכל פעם שנזכרת בחוויה, יש שינויים במשקלי החיבור של הרשת, מה שגורם לרכיבי זיכרון לקבל יותר ממוצע. זה מעלה שאלות לגבי הנסיבות שבהן "אפשר להגן על עדות עדי ראייה מפני הטיה והשפעה מהתקפות חוזרות ונשנות של שאילתות", אמר.

המודל עשוי גם להציע תובנות לגבי שאלות בסיסיות יותר. "כיצד אנו בונים ידע אמין ומקבלים החלטות מושכלות?" אמר ג'יימס אנטוני, מדען מוח באוניברסיטת קליפורניה הפוליטכנית, שלא היה מעורב במחקר. זה מראה את החשיבות של הערכת זיכרונות כדי ליצור תחזיות אמינות - הרבה נתונים רועשים או מידע לא אמין עשויים להיות לא מתאימים לאימון בני אדם כמו לאימון מודלים של AI.

בול זמן:

עוד מ קוונטמגזין