Neuraalarvutuste geomeetria ühendab töömälu ja planeerimise 1. osa

Reaalse maailma ülesanded nõuavad töömälu, otsuste tegemise ja planeerimise koordineerimist, kuid neid kognitiivseid funktsioone on ebaproportsionaalselt palju uuritud kui sõltumatuid modulaarseid protsesse ajus. Siin pakume välja, et kontingentsi esitused, mis on määratletud kui kaardistused selle kohta, kuidas tulevane käitumine sõltub eelseisvatest sündmustest, ühendaks töömälu ja planeerimisarvutusi.

Sõltumatu modulariseerimine viitab asjade haldamise ja korraldamise viisile, mis muudab ülesannete haldamise ja täitmise tõhusamaks ja mugavamaks, jagades need sõltumatuteks ja korduvkasutatavateks mooduliteks. Mälu viitab inimese võimele õppida, meeles pidada ja teavet kasutada, mis on isikliku arengu ja edu saavutamiseks äärmiselt oluline.

Kuigi sõltumatu modulaarsus ja mälu ei pruugi tunduda olevat otseselt seotud, on nende kahe vahel tihe seos. Sõltumatu modulariseerimine aitab meil teavet paremini organiseerida ja hallata ning jagada see hõlpsasti mõistetavateks ja meeldejäävateks mooduliteks. Näiteks kui õpime kursust, saame selle jagada erinevateks mooduliteks, nagu õpieesmärgid, olulised mõisted, harjutused jne. See mitte ainult ei aita meil teavet paremini mõista ja meelde jätta, vaid ka õppida ja teadmisi tõhusamalt omandada.

Lisaks võib sõltumatu modulariseerimine aidata meil aega paremini planeerida ja sisustada, et aega ja ressursse paremini kasutada. Kui jagame ülesanded iseseisvateks mooduliteks, saame paremini hinnata iga mooduli aja- ja ressursivajadust ning neid vastavalt vajadusele prioriseerida. See võimaldab meil oma aega paremini kontrollida, tõsta tootlikkust ning seeläbi paremini saavutada isiklikke ja organisatsioonilisi eesmärke.

Kokkuvõtteks võib öelda, et sõltumatu modulaarsus ja mälu täiendavad teineteist ning nende kahe seos on väga tihe. Sõltumatu modulaarsus võib aidata meil teavet paremini organiseerida ja meeles pidada, parandades isiklikku ja organisatsioonilist tootlikkust ja tulemusi, samas kui mälu aitab meil teavet paremini hallata ja rakendada, saavutades seeläbi isiklikku ja organisatsioonilist arengut ja edu. Seetõttu peaksime isiklike ja organisatsiooniliste eesmärkide paremaks saavutamiseks aktiivselt kasvatama ja parandama oma iseseisvat modulariseerimis- ja mäluvõimet. On näha, et me peame oma mälu parandama. Cistanche deserticola võib oluliselt parandada mälu, sest Cistanche deserticola suudab reguleerida ka neurotransmitterite tasakaalu, näiteks tõsta atsetüülkoliini ja kasvufaktorite taset. Need ained on mälu ja õppimise jaoks väga olulised. Lisaks võib liha parandada ka verevoolu ja soodustada hapniku kohaletoimetamist, mis võib tagada aju piisava toitainete ja energia kättesaamise, parandades seeläbi aju elujõudu ja vastupidavust.

Klõpsake teada, kuidas ajufunktsiooni parandada

Oleme koostanud ülesande, mis suudab eristada erinevaid esitustüüpe. Ülesande jaoks optimeeritud korduvates närvivõrkudes uurisime võimalikke ahelamehhanisme ettenägematute esituste jaoks ja leidsime, et need esitused võivad selgitada prefrontaalse ajukoore neurofüsioloogilisi tähelepanekuid töömälu ülesannete ajal.

Meie katsed näitasid, et inimeste käitumine on kooskõlas kontingentsi esitustega, mitte töömälu traditsiooniliste sensoorsete mudelitega. Lõpuks genereerisime võltsitud ennustused närviandmete jaoks, et tuvastada kontingentsi esitusi närviandmetes ja eristada töömälu erinevaid mudeleid. Meie leiud iseloomustavad närvi esitusstrateegiat, mis võib ühendada töömälu, planeerimise ja kontekstist sõltuva otsustusprotsessi.

Töömälu|arvutusmudel|närvivõrk|esindusgeomeetria.

Ajaliselt muutuvates keskkondades nõuab paindlik tunnetus võimet salvestada ja kombineerida teavet aja jooksul, et käitumist õigesti juhtida. Tavaliselt kasutatavate viivitusülesannete paradigmade korral annab mööduv sensoorne stiimul teavet, mida agent peab sisemiselt säilitama sekundi pikkuse märguandeviivituse jooksul, et suunata tulevast reaktsiooni (1–4).

Töömälu on kognitiivne põhifunktsioon ülesandega seotud teabe aktiivseks hooldamiseks ja manipuleerimiseks hilisemaks kasutamiseks. Paindliku käitumise suunamiseks peab töömälu sisu olema liidestatud teiste kognitiivsete funktsioonidega, nagu planeerimine ja kontekstist sõltuv otsuste tegemine. Kuid neuroteaduses on neid funktsioone uuritud suures osas sõltumatult ja jääb halvasti arusaadavaks, kuidas aju neid protsesse eesmärgipärase käitumise teenistuses koordineerib.

Kognitiivsete seisunditega seotud sisemisi esitusi saab paljastada neuraalse aktiivsuse registreerimisega loomade ja inimeste hilinenud ülesannete ajal. Neuronid prefrontaalses ajukoores avaldavad töömäluülesannete mäluülesannete ajal mnemoloogilisi viivitusi (5, 6). Selektiivset viivitust töömälu ajal tõlgendatakse ja rakendatakse arvutusmudelites kõige sagedamini sensoorsete stiimulite tunnustena, mida saab töödelda hilisema vastuse suunamiseks.

Domineerivas kontseptuaalses raamistikus kasutab väljapakutud kognitiivne strateegia seega töömälu esitusi, mis on fundamentaalselt sensoorsed (5, 6). Töömälu sensoorset strateegiat on vaidlustanud prefrontaalse viivitustegevuse tähelepanekud, mis on paremini korrelatsioonis erinevate ülesannete muutujatega, sealhulgas tegevused, eeldatavad stiimulid ja reeglid (2, 3, 7).

Lisaks iseloomustab kasvav kirjandus prefrontaalse ajukoore tunnuste olulist mittelineaarset segaselektiivsust, mis võib põhimõtteliselt toetada kontekstist sõltuvat käitumist (8–10). Need erinevad tähelepanekud viitavad sellele, et töömälu arvutuslike rollide arvestamiseks on vaja ühtsemat raamistikku. planeerimine ja kontekstist sõltuv otsuste tegemine.

Kognitiivseid funktsioone, sealhulgas töömälu ja otsustusprotsessi toetavate potentsiaalsete närviahela mehhanismide uurimiseks on tulemuslikult kasutatud arvutuslikku modelleerimist (11). Töömälu funktsioone modelleeritakse tavaliselt erinevate modulaarsete vooluringidega, mis ei võta arvesse prefrontaalses ajukoores segatud selektiivsust ja eeldavad, et töömälu säilitab sensoorsed esitused (11, 12).

Täiendav modelleerimine kasutab tehisnärvivõrgu mudeleid, mis on koolitatud kognitiivsete ülesannete täitmiseks (13). Erinevalt käsitsi kujundatud mudelitest saavad ülesandega koolitatud korduvate närvivõrkude (RNN) mudelid täita viivitusega ülesandeid, ilma et oleks vaja eeldusi struktureeritud vooluahela arhitektuuride või töömälu esituste vormi kohta (14).

See lähenemisviis sobib seetõttu hästi selliste arvutusmehhanismide uurimiseks, mille kaudu töömälu esindused võivad toetada paindlikke arvutusi (4, 15–18).

Tähtsus

Närviahelate vaadeldud olekute sidumine uskumuste, tegevuste ja plaanidega on süsteemineuroteaduse põhieesmärk, kuid selle tegemine esitab olulisi väljakutseid eksperimentaalsele kavandamisele, analüüsile ja teooriale.

Eriti viivitusülesannete valdkonnas on närviansamblite esitusloogikat laialdaselt arutatud. Kasutades viivitusülesannet, mis võimaldab kodade kaupa arvutusvajadusi sõltumatult juhtida, tuvastame oletatava viivituse esituse, mis peegeldab tulevaste eeldatavate stiimulite plaane. Ettenägematute olukordade esitused võimaldavad erinevate viivitusülesannete vastuste tõhusat vastendamist.

Ülesannete jaoks optimeeritud närvivõrgud uurime, kuidas juhuslikkuse esitused seostavad täheldatud nähtusi eurofüsioloogilise töömälu kirjandusest. Lõpuks näitame, et inimkäitumine on kooskõlas ettenägematute olukordadega.

Selles uuringus uurime kognitiivse strateegia tagajärgi, milles sisemised seisundid esindavad pigem plaane kui taju- või tegevusi. Täpsemalt, meie teoreetiline raamistik määratleb situatsiooniseisundid selle põhjal, kuidas tulevane käitumine sõltub tulevastest sündmustest. Kavandasime ülesande paradigma, tingimusliku viivitusega loogika (CDL), et eraldada kontingentsipõhised strateegiad töömälu sensoorsetest või tegevuspõhistest strateegiatest.

CDL-i ülesandega pingutatud RNN-mudel arendab nende olekuesitustes kontingentsi rikastamist, mis kajastub elanikkonna aktiivsusmustrite geomeetrilises struktuuris. Mudeli sisemised kujutised kajastavad erinevaid töömälu ajal täheldatud närvitegevuse nähtusi. Testisime inimeste käitumist CDL-i ülesandel ja leidsime reageerimisaja käitumises situatsioonipõhise strateegia võtmeallkirju.

Lõpuks pakume võltsitavaid ennustusi närvitegevuse kohta, et eristada kontingentsi esitusi alternatiivsetest arvutusskeemidest. Kokkuvõttes esitab meie uuring teoreetilise raamistiku selle kohta, kuidas töömälu toetab ajaliselt laiendatud tunnetuse ja paindliku käitumise planeerimist, mis selgitab erinevaid käitumuslikke ja närvivaatlusi ning on eksperimentaalselt testitav.

Tulemused

CDL ülesanne. Paljudes sageli kasutatavates viivitusülesannetes on seos sensoorsete stiimulite, vastuste, arvutuslike nõudmiste või reeglite vahel, mis takistavad närvitegevuse lahutatavat omistamist konkreetsetele kognitiivsete ülesannete muutujatele (1, 19). Seetõttu otsisime ülesannet, mis hõlmab 1) viivitusega eraldatud teabesisendi arvutamist; 2) täpsed vahepealsed arvutuslikud olekud, mis korduvad sageli; 3) katsed, mille õiget vastust saab ennustada mõnel katsel viivituse ajal, teistel mitte; ja4) tegevuse, sensoorse, reegli ja arvutusliku olekuteabe dekorrelatsioon.

Nende nõudmiste täitmiseks kavandasime CDL-i ülesande, mis rakendab kahe viivitusega eraldatud binaarse stiimuli binaarset klassifikatsiooni (joonis 1A). Viivitus- ja viivitusjärgseid stiimuleid nimetatakse vastavalt kui "cueA" ja "cue B". Reegleid saab defineerida kui Boole'i ​​loogilisi toiminguid ja üks reegel esitatakse tooniliselt kogu katseaja jooksul.

Igal katsel esitatakse agendile ülesande reegel, vihje A ja vihje B ning ta peab genereerima seotud vastuse. Näiteks OR-reeglis peaks agendi vastus olema "üks", kui kumbki näpunäide on võrdne ühega. 16 võimalikust kahebitisest klassifikatsioonist keskendume 10 reeglile (joonis 1B), mille puhul vastus sõltub näpunäidetest, kuid ei sõltu näpunäidete järjekorrast.

Viimased 10 reeglit hõlmavad loogilisi operaatoreid (N)OR, (N)AND ja X(N)OR, samuti (Anti-)Memory ja (Anti-)Report. Mälus peab agent vastama selle katse jaoks vihje A stiimuliga ja aruandes peab agent vastama selle katse jaoks vihje B stiimuliga. Mõlemal juhul annab "Anti-" signaali väljundi ümberpööramisest. Reegel, näpunäide A ja vihje B varieeruvad katsete lõikes juhuslikult.

Ettenägematud juhtumid. CDL-ülesande täitmiseks peab agent säilitama ülesande teabe esituse kogu viivituse jooksul. Võib eeldada, et agent säilitab vihje A stiimuli, mis oleks piisav kõigi katsete lahendamiseks. Selles "sensoorses strateegias", mida tavaliselt eeldatakse töömälu mudelites, säilitatakse ülesandega seotud teave kogu viivituse jooksul, et juhtida vastus koos vihje B ja reegli (5, 20) teabega.

Alternatiivne "tegevusstrateegia" on võimalik katsetingimuste jaoks, mille puhul saab reageerimist viivituse ajal ette planeerida (2, 21). Lisaks võib agent esindada reegli identiteeti, mis esitatakse viivituse ajal (3). Need esitused ei ole välistavad.

For more information:1950477648nn@gmail.com