이것이 뇌가 기억을 결합하여 문제를 해결하는 방법입니다.

뇌는 우리의 마음과 기억을 담고 있으며 새로운 것을 배우기 시작할 때 정보 처리 능력에 의존합니다. 그러나, 뇌는 어떻게 기억을 결합하여 문제를 해결합니까??

인간은 우리의 기억을 창조적으로 결합하여 문제를 해결하고 새로운 지식을 얻는 능력이 있습니다.. 이 과정은 주로 특정 사건에 대한 기억에 달려 있습니다. 이러한 기억은 일시적인 기억으로 알려져 있습니다..

에피소드 기억이 널리 연구되어 왔지만, 현재의 이론은 사람들이 에피소드 기억을 사용하여 이러한 새로운 아이디어를 내놓을 수있는 방법을 쉽게 설명하지 못합니다. 새로운 조사가 인간의 두뇌가 문제를 해결하기 위해 기억을 개별적으로 연결하는 방식을 이해하는 새로운 방식.

DeepMind, Otto von Guericke Magdeburg University 및 독일 신경 퇴행성 질환 센터 (DZNE)의 신경 과학자 및 인공 지능 연구원 팀이 실시한이 연구는 저널 뉴런.

기억을 되 찾는 새로운 두뇌 메커니즘

연구자들은 메모리 복구가 활성화되는 방법을 설명하기 위해 다음 예제를 제안합니다. 거리를 따라 차를 몰고 오는 여성이 있다고 상상해보십시오. 다음날, 같은 거리에서 같은 차를 운전하는 남자가 보입니다. 이것은 당신이 전에 보았던 여자의 기억을 불러 일으킬 수 있습니다. 그리고 당신은 그것이 부부임을 추리 할 수 ​​있습니다. 그리고 그들이 자동차를 공유하기 때문에 그들은 함께 산다..

연구원은 이러한 방식으로 관련된 다른 추억의 회복을 활성화하기 위해 기억을 회복 할 수있는 새로운 두뇌 메커니즘을 제안한다.. 이 메커니즘을 통해 여러 연결된 메모리를 복구 할 수 있으므로 두뇌가 다음과 같은 새로운 유형의 아이디어를 생성 할 수 있습니다..

에피소드 기억의 표준 이론과 공통점, 저자들은 개인 기억이 해마라 불리는 뇌 영역에 별도의 기억 흔적으로 저장되어 있다고 가정한다..

DeepMind의 연구원이자 연구의 공동 저자 인 Raphael Koster에 따르면, 에피소드 기억은 우리가 이미 누군가를 알고 있거나 우리가 차를 주차 한 곳을 알 수 있습니다., 예를 들면. "hippocampal 시스템은 빠른 학습에 결정적인이 유형의 기억과 호환됩니다.", 설명하다.

표준 이론과는 달리, 새로운 이론은 해마를 이웃 한 entorhinal 겉질에 남긴 무인 해부학 적 연결을 탐험하지만 즉시 재진입한다. 연구자들은 이 반복적 연결은 해마의 회복 된 기억이 다른 기억의 회복을 촉발시키는 것을 허용하는 것이다..

문제 해결을위한 추억의 연상

연구진은 기능적 자기 공명 영상을 이용하여이 이론을 테스트하는 방법을 고안했다. 고해상도 이 연구는 26 명의 젊은 남녀들과 함께 각각의 사건에 대한 정보를 얻는 작업을 수행하면서 수행되었습니다.

자원 봉사자는 사진 쌍을 보여주었습니다.: 한 쪽면에 하나, 다른 한면에 다른면. 각각의 개별 물체와 장소는 두 쌍의 분리 된 사진으로 나타 났으며 각각의 물체는 서로 다른 얼굴과 연관되어있었습니다. 즉, 각 쌍의 사진은 공유 된 객체 또는 장소의 이미지를 통해 다른 쌍에 연결되었습니다..

실험의 두 번째 단계, 연구자들은 참가자들이 두 개의 연결된 얼굴 사이의 간접 연결을 유추 할 수 있는지 테스트했다. 얼굴을 보여주고 다른 두 얼굴 중에서 선택하도록 요청합니다. 올바른 옵션 중 하나가 장소의 동일한 객체 나 이미지와 쌍을 이루었습니다..

연구진은 제시된 얼굴은 일치 된 객체 또는 장소의 복구를 트리거합니다 그러므로, 그것은 해마에서 entorhinal 피질로 전달할 두뇌 활동을 일으킬 것입니다. 또한 연구진은이 활동이 올바른 연계 된 얼굴의 회복을 활성화하기 위해 나중에 해마로 돌아갈 것이라는 증거를 발견 할 것으로 예상했다..

자체 개발 한 특수 기술 사용, 연구진은 해마에 정보를 제공하는 안와 피질 부분을 분리 할 수 ​​있었다. 이를 통해 해마의 입구와 출구에서 활성화 패턴을 정확하게 측정 할 수있었습니다..

연구진은 컴퓨터 알고리즘을 프로그래밍하여이 입구와 출구 영역에서 장면과 개체의 활성화를 구별했습니다. 이 알고리즘은 얼굴이 화면에 표시되었을 때만 적용되었습니다. 알고리즘이 장면이나 물체에 대한 정보가이 시험에서 나타 났으면 연결된 장면에서 가져온 기억이나 물체의 사진으로 만 제어 할 수있었습니다.

연구자에 따르면,이 데이터는 해마가 기억을 회복하면, 활성화는 뇌의 나머지 부분으로 넘어 가지 않고 해마로 재순환한다. 이 메커니즘은 다른 관련 추억의 회복을 이끌어 낼 것입니다..

연구원은 알고리즘의 결과를 새롭고 오래된 이론의 종합으로 생각합니다.초. "결과는 두 세계의 장점으로 간주 될 수 있습니다. 개별 경험을 개별적으로 유지함으로써 기억을 유지하는 동시에 보존과 관련된 추억을 복구 시점에 결합 할 수있는 능력을 보존합니다.", 이 연구의 공동 저자 인 Dharshan Kumaran은 말한다..

쿠마 란에 따르면, 이 기술은 유용합니다., 예를 들면, 스토리의 서로 다른 부분이 어떻게 어울리는 지 이해하려면 메모리에서 메모리 만 복구하는 경우 불가능한 것.

저자는 이 연구는 인공 지능이 미래에 더 빨리 배우는 데 도움이 될 수 있습니다.. 이 연구의 공동 저자 인 마틴 채드윅 (Martin Chadwick)은 인공 지능이 우월한 영역이 많이 있지만 인간은 일회용 메모리의 유연한 사용에 의존 할 때 여전히 이점이 있다고 설명합니다. 이 의미에서, 채드윅은 말합니다., "사람들이이 작업을 수행 할 수있는 메커니즘을 이해할 수 있다면 희망은 인공 지능 시스템 내에서 복제하여 훨씬 적은 시간에 문제를 해결할 수있는 능력을 제공하는 것입니다.".

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