Балансирование старых и новых навыков

Новая вычислительная модель, разработанная нейробиологами MIT, объясняет, как мозг сохраняет равновесие между пластичностью и стабильностью, и как это может изучить очень похожие задачи без вмешательства между ними.Ключ, исследователи говорят, то, что нейроны постоянно изменяют свои связи с другими нейронами. Однако не все изменения функционально релевантны – они просто позволяют мозгу исследовать много возможных способов выполнить определенное умение, такое как новый теннисный удар.«Ваш мозг всегда пытается найти конфигурации, которые уравновешивают все так, что Вы можете сделать две задачи или три задачи, или однако многие Вы учитесь», говорит Роберт Аджемиэн, исследователь в Институте Макговерна MIT Мозгового Исследования и ведущего автора статьи, описывающей результаты на Переходе Национальной академии наук неделя от 9 декабря. «Есть много способов решить задачу, и Вы исследуете все различные пути».

Поскольку мозг исследует различные решения, нейроны могут стать специализированными для определенных задач, согласно этой теории.Шумные схемыПоскольку мозг осваивает новый моторный навык, нейроны формируют схемы, которые могут произвести желаемую продукцию – команда, которая активирует мышцы тела, чтобы выполнить задачу, такую как покачивание теннисной ракетки.

Совершенство обычно не достигается на первой попытке, таким образом, обратная связь от каждого усилия помогает мозгу найти лучшие решения.Это работает хорошо на осваивание одного навыка, но осложнения возникают, когда мозг пытается освоить много различных навыков сразу.

Поскольку те же самые распределенные сетевые связанные со средствами управления задания на моторику, новые модификации к существующим образцам могут вмешаться в ранее освоенные навыки.«Это особенно хитро, когда Вы изучаете очень похожие вещи», такие как два различных тенниса поглаживает, говорит профессор Института Эмилио Бицци, ведущий автор газеты и член Института Макговерна.В последовательной сети, такой как компьютерная микросхема, это не было бы никакой проблемой – инструкции для каждой задачи будут сохранены в различном месте на чипе.

Однако мозг не организован как компьютерная микросхема. Вместо этого это в широком масштабе параллельно и очень связано – каждый нейрон соединяется с, в среднем, приблизительно 10 000 других нейронов.Та возможность соединения предлагает преимущество, однако, потому что она позволяет мозгу проверять столько возможных решений достигнуть комбинаций задач.

Постоянные изменения в этих связях, которые исследователи называют гиперпластичностью, уравновешены другой врожденной чертой нейронов – у них есть очень низкий сигнал к шумовому отношению, означая, что они получают почти столько же бесполезной информации сколько полезный вход от их соседей.Большинство моделей нервной деятельности не включает шум, но команда MIT заявляет, что шум – критический элемент изучения мозга способности. «Большинство людей не хочет иметь дело с шумом, потому что это – неприятность», говорит Аджемиэн. «Мы намереваемся пытаться определить, может ли шум использоваться выгодным способом, и мы нашли, что он позволяет мозгу исследовать много решений, но он может только быть использован, если сеть гиперпластична».Без шума гиперпластичность мозга переписала бы существующие воспоминания слишком легко.

С другой стороны низкая пластичность не позволила бы никаким новым навыкам быть изученными, потому что крошечные изменения в возможности соединения будут заглушены всем врожденным шумом.Модель поддержана анатомическими доказательствами, показывающими, что нейроны показывают много пластичности, даже когда изучение не происходит, как измерено ростом и формированием связей дендритов – крошечные расширения что использование нейронов, чтобы общаться друг с другом.

Как поездка на велосипедеПостоянно изменяющиеся связи объясняют, почему о навыках можно забыть, если они часто не осуществляются, особенно если они накладываются с другими обычно выполняемыми задачами.«Вот почему опытный теннисист должен нагреться в течение часа перед матчем», говорит Аджемиэн. Разминка не для их мышц, вместо этого, игроки должны перекалибровать нейронные сети, которые управляют различными теннисными ударами, которые сохранены в двигательной зоне коры головного мозга мозга.

Однако навыки, такие как поездка на велосипеде, который не очень похож на другие общие навыки, сохранены более легко. «Как только Вы изучили что-то, если это не наложится или пересечется с другими навыками, Вы будете забывать его, но так медленно, что это чрезвычайно постоянное», говорит Аджемиэн.Исследователи теперь занимаются расследованиями, мог ли бы этот тип модели также объяснить, как мозговые воспоминания форм о событиях, а также проезжают навыки.


VIRTU-VIRUS.RU