これは脳が問題を解決するために記憶を組み合わせる方法です

頭脳は私達の心と私達の記憶を収容し、そして私達が何か新しいことを学ぶことに着手したとき私達はその情報処理能力に頼っています。しかし, 脳はどのように問題を解決するために記憶を結び付けますか?

人間は問題を解決し新しい知識を得るために創造的に私たちの記憶を組み合わせる能力を持っています. このプロセスは、特定のイベントに対する記憶に大きく依存します。これらの記憶はエピソード記憶として知られています.

エピソード記憶は広く研究されてきたが、現在の理論は、人々がこれらの新しいアイデアを思いつくためにどのように彼らのエピソード記憶を使用することができるかを容易に説明しない。新しい調査は 人間の脳が問題を解決するために個々に記憶を結び付ける方法を理解する新しい方法.

DeepMind、Otto von Guericke Magdeburg大学、およびドイツの神経変性疾患センター（DZNE）の神経科学者および人工知能研究者のチームによって実施されたこの研究は、ジャーナルに掲載されています。 ニューロン.

記憶を回復するための新しい脳のメカニズム

研究者らは、メモリ回復がどのように活性化されるかを説明するために以下の例を提案する。女性が通りを車で走っているのを見たと想像してください。次の日、あなたは男が同じ通りで同じ車を運転しているのを見ます。これはあなたが前日に見た女性の記憶を引き起こす可能性があり、あなたはそれがカップルであり、彼らは車を共有しているので、彼らは一緒に住んでいると推論することができます.

研究者は、このように関連した他の記憶の回復を活性化する記憶を回復することを可能にするであろう新しい脳メカニズムを提案します. このメカニズムは複数のリンクされた記憶の回復を可能にし、それによって脳はこれらのような新しいタイプのアイデアを創造することを可能にします.

エピソード記憶の標準理論と共通して, 著者らは、個々の記憶は海馬と呼ばれる脳の領域に別々の記憶痕跡として保存されると主張している。.

Raphael Kosterによると、DeepMindの研究者であり、研究の共同執筆者である。, 私たちがすでに誰かを知っていたのか、あるいは私たちが車を駐車した場所なのかというエピソードの記憶が私たちに教えてくれる, 例えば. 「海馬システムはこのタイプの記憶と互換性があり、これは迅速な学習に不可欠です。」, 説明する.

標準理論とは異なり、新しい理論は海馬を隣接する内嗅皮質に残す無人の解剖学的関係を探究しますが、その後すぐに再突入します。研究者たちはそれを考えた この再発的な関係は海馬の回復された記憶が関連する他の記憶の回復を引き起こすことを可能にするものです.

問題解決のための記憶の関連付け

研究者らは、機能的磁気共鳴画像法を用いてこの理論を検証する方法を考案しました 高解像度この研究は、26人の若い男性と女性を対象に、別々の出来事に関する情報を入手することを要求するタスクを実行しながら実施されました。.

ボランティアは写真のペアを見せられました：片側に1つ、オブジェクトまたは場所に1つずつ。それぞれ個別のオブジェクトと場所は、それぞれ異なる顔に関連付けられた2組の別々の写真に登場しました。これは、写真の各ペアが、共有オブジェクトまたは場所のイメージを介して別のペアにリンクされていることを意味します。.

実験の第二段階, 研究者は、参加者が2つのリンクされた面の間の間接的な関係を推測できるかどうかをテストしました 顔を見せ、他の2つの顔から選ぶように彼らに頼む。選択肢の1つである正しいものが、同じオブジェクトまたは場所のイメージと対になっていました。.

研究者らは、 提示された顔が一致したオブジェクトまたは場所の回復を引き起こす そしてそれ故、それは海馬から内嗅皮質へ通過する脳活動を引き起こすでしょう。さらに、研究者たちはまた、この活動が海馬に戻って正しいリンクされた顔の回復を活性化するという証拠を見つけることを期待していました。.

自分で開発した特別な技術を使う, 研究者らは海馬に情報を提供する内嗅皮質の部分を分離することができました. これにより、彼らは海馬の入り口と出口で別々に活性化パターンを正確に測定することができました。.

研究者たちは、これらの入り口と出口の領域内でシーンとオブジェクトの活性化を区別するためのコンピュータアルゴリズムをプログラムしました。. アルゴリズムは、顔が画面に表示されている場合にのみ適用されました。アルゴリズムがこれらの試行でシーンまたはオブジェクトに関する情報の存在を示した場合、リンクされたシーンまたはオブジェクトの写真から取得されたメモリによってのみ制御できます。.

研究者によると、これらのデータはそれを示した 海馬が記憶を回復すると、活性化は脳の残りの部分には渡らず、海馬に戻って再循環します。. このメカニズムは他の関連する記憶の回復を解き放つものであるでしょう.

研究者たちは、このアルゴリズムの結果を新旧の理論の合成として考える。の. 「結果は両方の長所の中で最高と見なすことができます。個々の経験を別々にしておくと同時に、関連する記憶を回復の時点でその場で組み合わせることができます。」, この研究の共著者であるDharshan Kumaranは言う.

くまらんによると, このスキルは役に立ちます, 例えば, 物語のさまざまな部分がどのように組み合わされているかを理解するため。メモリからメモリを回復するだけでは不可能なこと.

著者らは、 この研究は人工知能が将来より早く学ぶのを助けるかもしれない. 共同執筆者のMartin Chadwickは、人工知能が優れている分野は数多くあるが、タスクがエピソード記憶の柔軟な使用に依存している場合、人間にはまだ利点があると説明しています。この意味で、チャドウィックは言います, 「人々がこれを可能にするメカニズムを理解することができれば、私たちの人工知能システム内にそれらを複製することで、問題をはるかに短時間で解決できるようになることを願っています」.