सोचने का तर्क। भाग 14. हिप्पोकैम्पस

लेखों की इस श्रृंखला में मस्तिष्क के एक लहर मॉडल का वर्णन किया गया है जो पारंपरिक मॉडल से गंभीर रूप से भिन्न है। मैं दृढ़ता से सलाह देता हूं कि जो लोग अभी शामिल हुए हैं वे पहले भाग से पढ़ना शुरू करते हैं।

हिप्पोकैम्पस को पूरी तरह से हटाने से नई यादों को बनाना असंभव हो जाता है, क्योंकि एचएम रोगी के साथ ऐसा करने पर यकीन हो जाता है। हिप्पोकैम्पल असामान्यताएं कोर्साकोव सिंड्रोम को जन्म दे सकती हैं, जो पुरानी यादों को संरक्षित करते हुए अन्य घटनाओं को रिकॉर्ड करने में असमर्थता को कम करता है। यह सब हमें आश्वस्त करता है कि हिप्पोकैम्पस स्मृति तंत्र में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

हिप्पोकैम्पस की भूमिका के बारे में पारंपरिक सिद्धांत मस्तिष्क और कंप्यूटर की सादृश्यता पर आधारित हैं। इस तरह के विचारों में, हिप्पोकैम्पस को "यादृच्छिक अभिगम स्मृति" की भूमिका दी जाती है, अर्थात वह स्थान जहाँ नई यादें संचित होती हैं। फिर, संभवतः एक सपने में, इन यादों को दीर्घकालिक स्मृति के भंडारण के लिए जिम्मेदार मस्तिष्क के क्षेत्रों में स्थानांतरित किया जाता है। हालांकि इस तरह के हस्तांतरण के तंत्र स्पष्ट नहीं हैं, कम से कम यह समझाने में मदद करता है कि हिप्पोकैम्पस का व्यवधान घटना स्मृति के गठन को क्यों अवरुद्ध करता है।

हमारा मॉडल पारंपरिक मॉडल से मौलिक रूप से अलग है। हिप्पोकैम्पस और उसके बाद की नकल में हमारे पास कोई मेमोरी बफ़रिंग नहीं है। यादों को बनाने वाले तत्व तुरंत बनते हैं जहां वे उपयुक्त होते हैं। हिप्पोकैम्पस बस एक एकल पहचानकर्ता बनाता है जो कॉर्टेक्स के स्थान पर वितरित स्मृति तत्वों को जोड़ता है। मस्तिष्क का तरंग मॉडल बताता है कि यह पहचानकर्ता पूरे कोर्टेक्स में कैसे फैलता है। इस तरह के एक पहचानकर्ता की उपस्थिति, इसके द्वारा संयुक्त तत्वों को चुनने की अनुमति देती है, एक अमूर्त चित्र को पुन: पेश करने के लिए नहीं, बल्कि एक याद की गई घटना की एक ठोस छवि।



2010 में, चूहे हिप्पोकैम्पस (थियोडोर डब्ल्यू। बर्गर, रॉबर्ट ई। हैम्पसन, डोंग सॉन्ग, अनुष्का गोनावर्दा, वासिलिस जेड। मर्मरेलिस, सैम डेडविलर, 2011) के प्रोस्थेटिक्स पर दिलचस्प प्रयोग किए गए थे। सीए 3 और सीए 1 क्षेत्रों को शामिल करने वाले माइक्रोएलेट्रोड सरणियों को मस्तिष्क के दोनों किनारों से प्रयोगात्मक जानवरों में हिप्पोकैम्पस में पेश किया गया था। ऑपरेशन से चूहों को बरामद करने के बाद, परीक्षणों की एक श्रृंखला शुरू हुई।

चूहों को एक चेम्बर में रखा गया जिसमें दो वापस लेने योग्य लीवर थे। परीक्षण में तीन चरण शामिल थे। पहले लीवर में से एक बेतरतीब ढंग से उन्नत था। जब चूहे ने इस लीवर को दबाया, तो पूर्व-चयनित हिप्पोकैम्पस न्यूरॉन्स (नमूना चरण) की गतिविधि की एक तस्वीर दर्ज की गई थी। तब लीवर पीछे हट गया, और कुछ श्रृंखलाओं में 1 से 30 सेकंड तक और अन्य में 60 तक ठहराव था। फिर दोनों लीवर आगे बढ़े। जब मूल नमूने के विपरीत लीवर दबाया गया था, तो पानी के एक छोटी बूंद के रूप में सुदृढीकरण जारी किया गया था। यदि कोई त्रुटि हुई है, जो कि नमूना स्तर पर उसी लीवर को दबाया गया था, तो सजा का पालन किया गया था - 5 सेकंड के लिए प्रकाश बंद करना। नतीजतन, हमने देरी समय (नीचे आंकड़ा) पर प्रयासों की सफलता की निर्भरता की साजिश रची।


हिप्पोकैम्पस (थियोडोर डब्ल्यू। बर्जर, रॉबर्ट ई। हैम्पसन, डोंग सॉन्ग, अनुष्का गोनावर्दा, वासिलिस जेड। मर्मरेलिस, सैम ए। डेडवाइलर, 2011 की प्राकृतिक गतिविधि का नियंत्रण माप।)

रिकॉर्ड किए गए संकेतों के आधार पर, एक भविष्य कहनेवाला मॉडल संकलित किया गया था जिसने भविष्यवाणी की थी कि सीए 3 पर सिग्नल के आधार पर सीए 1 पर उम्मीद की जानी चाहिए। प्रयोगों की एक श्रृंखला में, भविष्यवाणी संकेतों को मौजूदा संकेतों (नीचे आंकड़ा) में जोड़ा गया था।


आर्टिफिशियल सिग्नल (थियोडोर डब्ल्यू। बर्जर, रॉबर्ट ई। हैम्पसन, डोंग सॉन्ग, अनुष्का गोनावर्दा, वासिलिस जेड। मर्मरेलिस, सैम ए। डेडवाइलर, 2011) जोड़ना

एक रोचक परिणाम प्राप्त हुआ। यह पता चला कि परिणाम पर एक महत्वपूर्ण प्रभाव केवल तभी डाला जाता है जब संकेत को नमूना की प्रस्तुति के चरण में समायोजित किया जाता है, अर्थात, जब प्रारंभिक छवि संग्रहीत होती है। शेष क्षणों में संकेतों की तस्वीर मौलिक नहीं थी। इसके अलावा, सुधार संकेत जितना मजबूत होगा, बेहतर अंतिम परिणाम होगा।

प्रयोग के लेखक, परिणाम की व्याख्या करते हुए, इस विचार से आगे बढ़े कि हिप्पोकैम्पस वर्तमान जानकारी को एन्कोडिंग कर रहा है, इसे मेमोरी में लिखने के लिए तैयार कर रहा है। हिप्पोकैम्पस में देखी गई गतिविधि के पैटर्न घटनाओं का एक सूचनात्मक विवरण रखते हैं। तदनुसार, "सही" संकेत का प्रवर्धन, संस्मरण के परिणामों को बेहतर बनाने में मदद करता है।

हमारे मॉडल में, परिणामों की व्याख्या कुछ अलग है। यह स्पष्ट है कि हिप्पोकैम्पस की पहचानकर्ता स्मृति के गठन के समय ही महत्वपूर्ण है। हिप्पोकैम्पस द्वारा बनाई गई स्मृति के बाद इसे खेलने के लिए आवश्यक नहीं है। वर्तमान हिप्पोकैम्पस पहचानकर्ता को मजबूत करना संस्मरण की शक्ति को सकारात्मक रूप से प्रभावित करता है, लेकिन यह एक स्पष्ट सूचना चित्र बनाने का परिणाम नहीं है, लेकिन बस शेष स्मृति के खिलाफ वर्तमान स्मृति को उजागर करता है। यदि सामान्य रूप से काम करने वाला मस्तिष्क इस तरह से सभी यादों पर जोर देता है, तो अंतिम परिणाम शून्य होगा।

प्रयोगों की सबसे दिलचस्प श्रृंखला हिप्पोकैम्पस की आंतरिक गतिविधि के दमन के साथ जुड़ी थी। इसके लिए, चूहों को एमके 801 हिप्पोकैम्पस के नियमित इंजेक्शन हिप्पोकैम्पस के सीए 3 क्षेत्र में दिए गए थे। MK801 ग्लूटामेट का उपयोग करके सामान्य सिनैप्टिक ट्रांसमिशन को ब्लॉक करता है। यह NMDA रिसेप्टर्स के आयन चैनलों को ग्लूटामेट के प्रति संवेदनशील बनाता है और उनके काम को बाधित करता है।

CA3 साइट की नाकाबंदी ने परिणामों को खराब कर दिया। लेकिन कृत्रिम संकेतों की आपूर्ति, गतिविधि की अपेक्षित तस्वीर को बहाल करते हुए, सही उत्तरों की संख्या में सुधार करने की अनुमति देती है (नीचे आंकड़ा)।


एक कृत्रिम एक के साथ प्राकृतिक हिप्पोकैम्पस सिग्नल की जगह (थियोडोर डब्ल्यू। बर्जर, रॉबर्ट ई। हैम्पसन, डोंग सॉन्ग, अनुष्का गोनावर्दा, वासिलिस जेड। मर्मरेलिस, सैम ए। डेडवाइलर, 2011)

मैं इस परिणाम की व्याख्या करने के लिए इच्छुक नहीं हूं क्योंकि स्मृति में इस विवरण की बाद की रिकॉर्डिंग के साथ हिप्पोकैम्पस में जो कुछ भी हो रहा है, उसके चमत्कारी पुनर्स्थापना के रूप में। इसके अलावा, प्रयोग में, केवल 32 इलेक्ट्रोड वाले मैट्रिस का उपयोग किया गया था, जिनमें से लगभग आधे शामिल थे। सबसे अधिक संभावना है, एक यादृच्छिक पहचानकर्ता बनाया गया था, जिसने स्मृति के गठन को संभव बनाया।

लेकिन हिप्पोकैम्पस के साथ सब कुछ इतना सरल नहीं है। जब आप पहली बार मिलते हैं तो कई तथ्य सामने आते हैं। तो 1971 में, जॉन ओ'कीफ ने हिप्पोकैम्पस (ओ कीफेफ जे।, दोस्तोवस्की जे। 1971) में कोशिकाओं की खोज की। ये कोशिकाएं एक आंतरिक नेविगेटर की तरह प्रतिक्रिया करती हैं। यदि चूहे को एक लंबे गलियारे में रखा जाता है, तो कुछ कोशिकाओं की गतिविधि से यह कहना संभव होगा कि यह कहां स्थित है। इसके अलावा, इन कोशिकाओं की प्रतिक्रिया इस बात पर निर्भर नहीं करेगी कि यह इस स्थान पर कैसे पहुंची।

2005 में, हिप्पोकैम्पस में एक स्थानिक स्थिति को एन्कोडिंग करने वाले न्यूरॉन्स को एक समन्वित ग्रिड (हैफ्टिंग टी।, फहान एम।, मोल्डेन एस।, मोजर एमबी, मोजर ईआई, 2005) की तरह कुछ बनाया गया था।

2011 में, यह पता चला कि हिप्पोकैम्पस में कोशिकाएं होती हैं जो एक निश्चित तरीके से समय अंतराल को कूटबद्ध करती हैं। उनकी गतिविधि लयबद्ध पैटर्न बनाती है, भले ही आसपास कुछ भी न हो (क्रिस्टोफर जे। मैकडोनाल्ड, काइल क्यू। लेपेज, उरी टी। ईडन, हावर्ड इचेनबाउम, 2011)।

इन सभी तथ्यों से, निष्कर्ष यह बताता है कि हिप्पोकैम्पस हमारी स्थिति को कोड करने के लिए जिम्मेदार है, दोनों समय और अंतरिक्ष में। इसी समय, हिप्पोकैम्पस एक सैनिक के समान है, जिसके लिए "बाड़ से दोपहर के भोजन के लिए खुदाई" करना काफी स्वाभाविक है। हिप्पोकैम्पस स्थानिक और कालानुक्रमिक नेविगेशन दोनों को जोड़ती है, जो संयोगवश, बहुत आम है। जिस प्रकार अंतरिक्ष में हमारी यात्रा मील का पत्थर से आगे बढ़ती है, उसी तरह समय में यात्रा एक कालानुक्रमिक निशान से दूसरे में गुजरती है।

हमने पहले तर्क दिया कि हिप्पोकैम्पस यादों के लिए अद्वितीय पहचानकर्ता बनाता है। यह फ़ंक्शन इस तथ्य से कैसे संबंधित है कि हिप्पोकैम्पस हमारे स्पैटिओटेम्पोरल निर्देशांक को ट्रैक करता है? बेशक, हम यह मान सकते हैं कि हिप्पोकैम्पस का एक दोहरी कार्य है, दो स्वतंत्र प्रक्रियाओं में भाग लेता है। लेकिन यह मान लेना अधिक तर्कसंगत है कि हम एक ही सिक्के के दो पक्षों के साथ काम कर रहे हैं।

हम सामान्य रूप से जानकारी की पहचान कैसे करते हैं? Google का उपयोग करते हुए, हम एक क्वेरी बनाते हैं जिसमें शब्दों का एक सेट होता है जो हमारी खोज के अर्थ को परिभाषित करता है। परिणामों की सूची प्राप्त करने के बाद, हम तारीख या भूगोल पर प्रतिबंध लगाकर इसे परिष्कृत कर सकते हैं।

छवियों का एक पुस्तकालय बनाते हुए, हम तस्वीरों को उनके निर्माण की तारीख और जियोटैग किए गए स्थानों के साथ चिह्नित करते हैं जहां वे बने हैं। फिर हम वर्णन करते हैं कि उन पर कौन या क्या कब्जा है।

कंप्यूटर पर फाइलें रखते समय, हम निर्माण का समय और फ़ाइल का पथ इंगित करते हैं। फ़ाइल के नाम से हम इसकी सामग्री का संक्षेप में वर्णन करते हैं।

यह पता चला है कि सबसे अलग चीजों की पहचान, हम एक तरफ, उनके अर्थ का वर्णन करने वाले संकेत, और दूसरी ओर, अंतरिक्ष और समय में निर्देशांक, किसी भी घटना के सार्वभौमिक संकेतों के रूप में उपयोग करते हैं। इस तरह की पहचान बाद में न केवल एक अद्वितीय लेबल के रूप में, बल्कि एक खोज उपकरण के रूप में भी काफी सुविधाजनक और उपयोगी हो जाती है। यह माना जा सकता है कि प्रकृति उसी तरह चली गई।

यही है, घटना के लिए एक विशिष्ट पहचानकर्ता बनाकर, यह हिप्पोकैम्पस के लिए समझ में आता है कि न केवल एक यादृच्छिक कोड उत्पन्न करें और इसे पूरे प्रांतस्था में वितरित करें, बल्कि इस कोड में स्थान-लौकिक सुविधाओं को रखना, सभी अवसरों के लिए सबसे उपयुक्त है। विभिन्न कारकों के संयोजन के रूप में, अपने आप में इस तरह का एक अनुपात-लौकिक वर्णन काफी अनूठा है। यह इसमें कुछ छोटे यादृच्छिक उपांग जोड़ने के लिए पर्याप्त है और परिणामस्वरूप पहचानकर्ता स्पष्ट रूप से एक विशिष्ट घटना का संकेत देगा।

इस तरह की पहचान प्रत्येक मेमोरी के लिए एक अद्वितीय कुंजी की तुलना में अपनी क्षमताओं में बहुत अधिक शक्तिशाली है। विभिन्न संघों की एक किस्म की संभावना। लेकिन सबसे महत्वपूर्ण बात, जटिल विवरणों को एनकोड करना संभव हो जाता है जो इस बात को ध्यान में रखते हैं कि घटनाएँ समय और स्थान दोनों में कैसे विकसित होती हैं। लेकिन इस बारे में बात थोड़ी देर बाद होगी।

यह मानते हुए कि हिप्पोकैम्पस के पहचानकर्ता वास्तव में स्पोटियोटेम्पोरल निर्देशांक को एन्कोड करते हैं, यह पता चलता है कि हिप्पोकैम्पस, सबसे पहले, कोर्टेक्स के साथ इस तरह से बातचीत करने की क्षमता रखता है जैसे कि अंतरिक्ष और समय में समान पदों को पहचानने में सक्षम होना। दूसरे, कॉर्टेक्स के पूरे स्थान पर अपने पहचानकर्ताओं को फैलाने के लिए, हिप्पोकैम्पस को अद्वितीय टुकड़ों के परिमित संख्या से बनाना होगा। यह इस तथ्य से उपजा है कि कोर्टेक्स को हिप्पोकैम्पस द्वारा उपयोग किए जाने वाले पूरे "वर्णमाला" को वितरित करने के लिए पूर्व-प्रशिक्षित होना चाहिए। नए पहचानकर्ताओं का गठन "खरोंच से नहीं" होना चाहिए, लेकिन पहले से ही ज्ञात तत्वों के संयोजन के रूप में। सिद्धांत रूप में, इन आवश्यकताओं में कुछ भी जटिल नहीं है, यह मेल खाती है कि कैसे एक प्राकृतिक भाषा में वाक्यांशों में सभी वाक्यांश अक्षरों के एक सेट से निर्मित होते हैं।

साहित्य का इस्तेमाल किया

विस्तार

पिछले भाग:
भाग 1. न्यूरॉन
भाग 2. कारक
भाग 3. अवधारणात्मक, दृढ़ नेटवर्क
भाग 4. पृष्ठभूमि गतिविधि
भाग 5. मस्तिष्क की तरंगें
भाग 6. प्रोजेक्शन सिस्टम
भाग 7. मानव कंप्यूटर इंटरफ़ेस
भाग 8. तरंग नेटवर्क में कारकों का अलगाव
भाग 9. न्यूरॉन डिटेक्टरों के पैटर्न। उलटा प्रक्षेपण
भाग 10. स्थानिक स्व-संगठन
भाग 11. डायनेमिक न्यूरल नेटवर्क। संबद्धता
भाग 12. स्मृति के निशान
भाग 13. साहचर्य स्मृति

एलेक्सी रेडोज़ुबोव (2014)