Uporabnost spomina vodi, kam ga možgani shranijo | Revija Quanta

Spomin ne predstavlja niti ene same znanstvene skrivnosti; veliko jih je. Nevroznanstveniki in psihologi so spoznali različne vrste spomina, ki soobstajajo v naših možganih: epizodni spomini na pretekle izkušnje, semantični spomini na dejstva, kratkoročni in dolgoročni spomini itd. Ti imajo pogosto različne značilnosti in celo zdi se, da se nahajajo v različnih delih možganov. Vendar nikoli ni bilo jasno, katera značilnost spomina določa, kako ali zakaj naj bo razvrščen na ta način.

Zdaj nova teorija, podprta s poskusi z uporabo umetnih nevronskih mrež, predlaga, da možgani morda razvrščajo spomine tako, da ocenjujejo, kako verjetno je, da bodo uporabni kot vodniki v prihodnosti. Zlasti nakazuje, da se številni spomini na predvidljive stvari, od dejstev do koristnih ponavljajočih se izkušenj – na primer, kaj redno jeste za zajtrk ali hodite v službo – shranijo v možganskem neokorteksu, kjer lahko prispevajo k posploševanju sveta. Spomini, za katere je manj verjetno, da bodo koristni - kot je okus tiste edinstvene pijače, ki ste jo popili na tisti zabavi - se hranijo v banki spominov v obliki morskega konjička, imenovani hipokampus. Aktivno ločevanje spominov na ta način na podlagi njihove uporabnosti in posplošljivosti lahko optimizira zanesljivost spominov za pomoč pri krmarjenju v novih situacijah.

Avtorji nove teorije so nevroznanstveniki Weinan Sun in James Fitzgerald iz raziskovalnega kampusa Janelia Medicinskega inštituta Howard Hughes, Andrew Saxe z University College London in njihovi kolegi - so ga opisali v nedavni članek in Nature Neuroscience. Posodablja in širi dobro uveljavljeno idejo, da imajo možgani dva povezana, komplementarna učna sistema: hipokampus, ki hitro kodira nove informacije, in neokorteks, ki jih postopoma integrira za dolgoročno shranjevanje.

James McClelland, kognitivni nevroznanstvenik na Univerzi Stanford, ki je bil pionir ideje o komplementarnih učnih sistemih v spominu, vendar ni bil del nove študije, je pripomnil, da »naslavlja vidike posploševanja«, na katere njegova skupina ni pomislila, ko je predlagala teorijo v sredi devetdesetih.

Znanstveniki priznavajo, da je oblikovanje spomina večstopenjski proces vsaj od zgodnjih petdesetih let 1950. stoletja, delno iz študij pacienta po imenu Henry Molaison, ki je bil desetletja v znanstveni literaturi znan samo kot HM, ker je trpel za nenadzorovanimi napadi, ki so izvirali iz njegovega hipokampusa. , so ga kirurgi zdravili tako, da so odstranili večino te možganske strukture. Potem je bil pacient v večini pogledov videti precej normalen: njegov besedni zaklad je bil nedotaknjen; ohranil je spomine na otroštvo in spomnil se je drugih podrobnosti svojega življenja pred operacijo. Vedno pa je pozabil na medicinsko sestro, ki je skrbela zanj. V desetletju, ko je skrbela zanj, se je morala vsako jutro na novo predstaviti. Popolnoma je izgubil sposobnost ustvarjanja novih dolgoročnih spominov.

Molaisonovi simptomi so znanstvenikom pomagali odkriti, da so se novi spomini najprej oblikovali v hipokampusu in nato postopoma prenesli v neokorteks. Nekaj ​​časa je veljalo, da se je to zgodilo za vse obstojne spomine. Ko pa so raziskovalci začeli opažati a naraščajoče število primerov spominov, ki so ostali dolgoročno odvisni od hipokampusa, je postalo jasno, da se dogaja nekaj drugega.

Da bi razumeli razlog za to anomalijo, so se avtorji novega prispevka obrnili na umetne nevronske mreže, saj je delovanje milijonov prepletenih nevronov v možganih neznansko zapleteno. Ta omrežja so "približna idealizacija bioloških nevronov", vendar so veliko preprostejša od resničnih, je dejal Saxe. Tako kot živi nevroni imajo plasti vozlišč, ki sprejemajo podatke, jih obdelujejo in nato zagotavljajo utežene rezultate drugim slojem omrežja. Tako kot nevroni vplivajo drug na drugega prek svojih sinaps, vozlišča v umetnih nevronskih mrežah prilagodijo svoje ravni aktivnosti glede na vnose iz drugih vozlišč.

Ekipa je povezala tri nevronske mreže z različnimi funkcijami, da bi razvila računalniški okvir, ki so ga poimenovali model učitelj-prenosnik-učenec. Učiteljska mreža je predstavljala okolje, v katerem se organizem lahko znajde; zagotovilo je izkušnje. Mreža prenosnih računalnikov je predstavljala hipokampus, ki je hitro kodiral vse podrobnosti vsake izkušnje, ki jo je ponudil učitelj. Študentska mreža se je usposabljala po vzorcih učitelja tako, da je upoštevala, kar je bilo zabeleženo v zvezku. "Cilj študentskega modela je najti nevrone - vozlišča - in se naučiti povezav [ki opisujejo], kako bi lahko regenerirali svoj vzorec dejavnosti," je dejal Fitzgerald.

Ponavljajoče se ponavljanje spominov iz mreže prenosnikov je s popravljanjem napak pritegnilo študentsko mrežo k splošnemu vzorcu. Raziskovalci pa so opazili tudi izjemo od pravila: če je bil učenec urjen na preveč nepredvidljivih spominih - hrupnih signalih, ki so preveč odstopali od ostalih - je to poslabšalo sposobnost učenca, da se nauči splošnega vzorca.

Z logičnega vidika je "to zelo smiselno," je dejal Sun. Predstavljajte si, da prejmete pakete doma, je pojasnil: če paket vsebuje nekaj uporabnega za prihodnost, "kot so kavni vrčki in posode", se zdi razumno, da ga prinesete v svoj dom in tam trajno hranite. Če pa paket vsebuje kostum Spider-Mana za zabavo za noč čarovnic ali brošuro za razprodajo, vam ni treba zasipati hiše s tem. Te predmete lahko shranite ločeno ali zavržete.

Študija zagotavlja zanimivo zbliževanje med sistemi, ki se uporabljajo v umetni inteligenci, in tistimi, ki se uporabljajo pri modeliranju možganov. To je primer, ko je "teorija teh umetnih sistemov dala nekaj novih konceptualnih idej za razmišljanje o spominih v možganih," je dejal Saxe.

Obstajajo na primer vzporednice z delovanjem računalniških sistemov za prepoznavanje obrazov. Morda začnejo s pozivom uporabnikom, naj naložijo svoje slike visoke ločljivosti iz različnih zornih kotov. Povezave znotraj nevronske mreže lahko sestavijo splošno predstavo o tem, kako izgleda obraz iz različnih zornih kotov in z različnimi izrazi. Če pa slučajno naložite fotografijo, »ki vsebuje obraz vašega prijatelja, potem sistem ne more identificirati predvidljivega preslikave obrazov med obema,« je dejal Fitzgerald. Poškoduje generalizacijo in naredi sistem manj natančen pri prepoznavanju običajnega obraza.

Te slike aktivirajo določene vhodne nevrone, aktivnost pa nato teče skozi omrežje in prilagaja uteži povezav. Z več slikami model dodatno prilagaja uteži povezav med vozlišči, da zmanjša izhodne napake.

Toda samo zato, ker je izkušnja nenavadna in ne sodi v posploševanje, to še ne pomeni, da jo je treba zavreči in pozabiti. Ravno nasprotno, lahko je zelo pomembno, da se spominjamo izjemnih izkušenj. Zdi se, da je to razlog, zakaj možgani razvrščajo svoje spomine v različne kategorije, ki so shranjene ločeno, pri čemer se neokorteks uporablja za zanesljive posplošitve in hipokampus za izjeme.

Tovrstne raziskave ozaveščajo o "zmotljivosti človeškega spomina", je dejal McClelland. Spomin je omejen vir in biologija je morala sprejeti kompromis, da bi kar najbolje izkoristila omejene vire. Tudi hipokampus ne vsebuje popolnega zapisa izkušenj. Vsakič, ko se izkušnja prikliče, pride do sprememb v povezovalnih utežih omrežja, kar povzroči, da se pomnilniški elementi bolj povprečijo. Sproža vprašanja o okoliščinah, v katerih bi "pričevanja očividcev [lahko] zaščitili pred pristranskostjo in vplivom ponavljajočih se napadov poizvedb," je dejal.

Model lahko ponudi tudi vpogled v temeljnejša vprašanja. "Kako zgradimo zanesljivo znanje in sprejemamo premišljene odločitve?" rekel James Antony, nevroznanstvenik na Kalifornijski politehnični državni univerzi, ki ni bil vključen v študijo. Prikazuje pomembnost vrednotenja spominov za izdelavo zanesljivih napovedi – veliko šumnih podatkov ali nezanesljivih informacij je lahko enako neprimernih za usposabljanje ljudi kot za usposabljanje modelov AI.