Dinamika je edina konstanta v delovnem pomnilniku
Jun 01, 2023
Povzetek
V tej kratki perspektivi razmišljamo o naši težnji po uporabi preveč poenostavljenih in samosvojih nalog v iskanju splošnih mehanizmov delovnega spomina. Razpravljamo o tem, kako je delo Marka Stokesa in sodelavcev preseglo lokalizirano, časovno obstojno nevronsko aktivnost in preusmerilo fokus na pomen porazdeljenih, dinamičnih nevronskih kod za delovni spomin. Ključna lekcija iz tega dela je, da uporaba poenostavljenih nalog ne poenostavi samodejno podpornega vedenja nevronskih izračunov (čeprav bi si želeli, da bi bilo tako). Poleg tega Stokesovi vpogledi v večdimenzionalno dinamiko poudarjajo fleksibilnost nevronskih kod, ki so podlaga za spoznanje, in so spodbudili področje, da pogleda onkraj statičnih mer delovnega spomina.
Koristi cistanche tubulosa-proti Alzheimerjevi bolezni
Osrednji cilj raziskave delovnega spomina je razumeti, kako začasno držimo informacije v mislih, medtem ko se premikamo po svetu, da dosežemo svoje vedenjske cilje. Delovni spomin je kritična kognitivna funkcija, ki nam omogoča, da svoje izkušnje povežemo v koherentno pripoved. Zato ni presenetljivo, da v pogovorih in predavanjih v razredu, ki jih kot znanstveniki izvajamo o delovnem spominu, vsi radi začnemo s privlačnimi primeri iz resničnega sveta. Morda bomo prikazali natrpan prehod v supermarketu, napolnjen s pisano zelenjavo, in poudarili, kako uporabljate delovni pomnilnik za ohranjanje seznama živil v mislih, medtem ko iščete popolne jagode. Ali pa lahko pokažemo prometno mestno ulico in razložimo, kako lahko v množici poiščete prijatelja z vizualizacijo njegovega obraza ali značilne rožnate baretke. Živih primerov za odpiranje pogovornih diapozitivov ne manjka. Vendar pa se okoli diapozitiva 5 vedno obrnemo na naslednje: nekaj diskretnih sivih polj, ki predstavljajo računalniški zaslon, ki je zaporedno postavljen na časovni premici. V enem od prvih polj je poteza črt ali kanček barve, ki naj si ga ljudje zapomnijo. Nato je sivo polje, ki označuje zakasnitev delovnega pomnilnika. In v zadnjem polju je spet nekaj črt ali barv, uporabljenih kot test.
Feniletanol glikozid je glavna aktivna sestavina Cistanche deserticola
Tisti med nami, ki se ukvarjamo z raziskavami delovnega spomina, smo tako dobro seznanjeni s tem preobratom iz resničnega sveta v laboratorij, da ga komaj opazimo. Prvi poslušalci pa morda težko vidijo povezavo. Seveda obstaja razlog, da imamo vsi radi svoje umetne naloge in da imajo veliko vrednost. Kot psihologi se naučimo, da je naloga sredstvo za izvajanje eksperimentalnega nadzora za ceno naturalizma. Kot nevroznanstveniki ugotavljamo, da so umetne naloge še posebej uporabne za spravljanje možganov ljudi v približno isto stanje znova in znova, tako da lahko iz hrupa izluščimo signal. Nasprotno pa, če se nekega lepega jutra znajdete na prehodu v supermarketu, kot je prikazano v primeru na prosojnici 1, je za nevroznanstvenika težko (trenutno skoraj nemogoče) pridobiti informacije iz vašega uma.
Glavne kemične sestavine Cistanche deserticola
Ker so preproste, radi mislimo, da so naše tipične naloge delovnega spomina predvidljive in zamenljive. Kot bi sledili receptu v kuhinji, lahko predvidite vedenje na podlagi časa, dodeljenega za kodiranje in zadrževanje. Tako kot dele s polic IKEA lahko tudi sestavne dele opravil mešate in kombinirate, da dosežete želeni učinek. Vendar pa je delo, ki poteka, pokazalo, da niti najpreprostejše komponente opravil niso tako preproste. Na primer, eno dolgotrajno vprašanje, ki je prispevalo k ločitvi kognitivne psihologije od biheviorizma, je, kako lahko en dražljaj preslika na veliko različnih vedenj. Vlečenje asa iz kompleta je včasih najboljša karta, včasih pa najslabša – vse je odvisno od tega, katero igro s kartami trenutno igrate. V tehničnem smislu isti dražljaj sproži različne miselne operacije in vedenja v različnih kontekstih.
Razumevanje, kako je mogoče en dražljaj prilagodljivo preslikati v različna vedenja, je še posebej zahteven problem, če ga gledamo z vidika posameznih nevronov. V vizualni nevroznanosti je pogosto koristno opredeliti nastavitve nevronov za uravnavanje. Zlahka si je predstavljati miselne predstavitve, ki izhajajo iz stabilno uglašenih nevronov – če želite predstaviti "navpično" postavko, bi teoretično lahko to dosegli tako, da bi nevroni, ki dajejo prednost navpičnici, vztrajno sprožali, da bi premostili zamudo. Vendar shema, kot je ta, ne more v celoti upoštevati prilagodljivosti delovnega pomnilnika: včasih lahko "navpično" pomeni "pritisnite gumb A", drugič pa lahko pomeni "poglejte na desno." Za hitro povezovanje poljubnih kosov informacij so potrebni prilagodljivi premiki v predstavitvi informacij. Ključni vpogled Stokesa et al. (2013) je, da večdimenzionalna pokrajina nastane, ko se aktivnost posameznega nevrona obravnava kot aktivnost vseh drugih nevronov. V tej pokrajini vsak nevron skozi čas prečka eno samo dimenzijo in vsi nevroni skupaj prečkajo zelo dinamično pot, ki se lahko med različnimi obdobji naloge delovnega spomina vzpostavi v stabilna stanja. Ta dinamičen in večdimenzionalni prostor stanj je mogoče obravnavati v vseh nevronih, lahko pa ga tudi zgostimo nazaj v manj dimenzij, če pogledamo samo tiste komponente, ki pojasnjujejo večino variance v dani nalogi (z uporabo tehnike zmanjševanja dimenzij, kot je PCA). Iz Stokes et al. (2013) izvemo, da je med vzdrževanjem delovnega pomnilnika mogoče opaziti nizkodimenzionalno stabilno aktivacijsko stanje, ki odraža začasno konfigurirano stanje omrežja, ki se dinamično prilagaja glede na cilje naloge. Na primer, stabilno stanje lahko preslika, kako se zapomniti dražljaj nanaša na ustrezno odločitev, ki je potrebna med odzivom. Kar je kritično, če upoštevamo večdimenzionalno naravo nevronskih kod, se lahko številna prilagodljiva vedenja nenadoma brez težav prilegajo našim teorijam o delovnem spominu.
Dodatek Cistanche blizu mene - izboljšanje spomina
Kliknite tukaj za ogled izdelkov Cistanche Improve Memory
【Vprašajte za več】 E-pošta:cindy.xue@wecistanche.com/Whats App: 0086 18599088692/Wechat: 18599088692
Delo na večdimenzionalnih kodah v kontekstu preslikave enega dražljaja v več vedenj je pokazalo, kako je mogoče nizkodimenzionalna stanja prožno sestaviti in ponovno sestaviti, da se prilagodijo vedenjskim zahtevam od trenutka do trenutka. Še bolj presenetljivo pa je, da je nadaljnje delo razkrilo, da lahko aktivnost v velikih populacijah nevronov ostane zelo dinamična, tudi če so dražljaji in zahteve nalog nespremenjeni (Wolff, Jochim, Akyürek, Buschman in Stokes, 2020; Murray et al., 2017; Spaak, Watanabe, Funahashi in Stokes, 2017). Pri nalogi vizualnega delovnega spomina so bili opazovalci pozvani, naj se spomnijo preprostega dražljaja (kot je usmerjena rešetka ali prostorska lokacija). Celoten vzorec nevronske aktivnosti med zakasnitvijo spomina se spreminja skozi vrsto sprememb skozi čas. Kljub tej hitri časovni dinamiki v populaciji na splošno je shema kodiranja ali nizkodimenzionalni podprostor, ki predstavlja preprost dražljaj, ostal izjemno stabilen in je skozi čas kazal le majhne premike (Wolff et al., 2020; Murray et al., 2017). Z naše zavestne perspektive je spomin na preprost dražljaj, kot je orientacija, kot kip, ki ga držimo "pritrjenega" v očeh našega uma. Z vidika obdelave nevronskih informacij je kot reka, ki išče pot po različnih žlebovih v pokrajini – pri tem pa ohranja spomine na površju na stabilnem čolnu (Panichello & Buschman, 2021; Panichello, DePasquale, Pillow in Buschman, 2019).
Razumevanje delovnih spominskih kod kot zelo dinamičnih in razvijajočih se skozi čas je bila transformativna ideja Stokesa in sodelavcev (2013) in šele počasi začenjamo razumeti več o tem, kako se spomini ohranjajo s te nove perspektive. Nedavno delo je na primer sprejelo okvir dinamičnega kodiranja, ki ga je razvil Stokes, da bi obravnaval eno od klasičnih vprašanj v filozofiji, kognitivni psihologiji in nevroznanosti: ko imate v mislih spomin, kako veste, da je to spomin in ne predstavitev vhodnih senzoričnih informacij? Povedano drugače, kako vaši možgani zmanjšajo interferenco med notranjimi mislimi in senzoričnimi informacijami? Libby in Buschman (2021) sta s preučevanjem prostora stanj večenotnih posnetkov dokazala, da je senzorično uglaševanje nekaterih nevronov med ohranjanjem informacij v spominu stabilno, medtem ko je uglaševanje drugih nevronov obrnjeno glede senzoričnega uglaševanja. Končni rezultat je rotacija predstavitve prostora stanja spominske kode v zvezi s senzorično kodo, ki zagotavlja mehanizem za ločevanje spominskih predstavitev od senzoričnih predstavitev. Čeprav ta ugotovitev nakazuje sredstvo za ublažitev motenj med spomini in senzoričnimi vhodi, ta dinamika zaplete proces dekodiranja zapomnilnih informacij za usmerjanje vedenja. Kako je mogoče določeno zapomnjeno funkcijo "prebrati", ko ta funkcija ni več v prvotni senzorični obliki? Več študij – ponovno navdihnjenih s Stokesovim pristopom k dinamičnim kodam – je pokazalo, da so lahko vzorci živčnega odziva skozi čas zelo dinamični, pri čemer se ohranja strukturno razmerje med dražljaji, ki si jih zapomnimo, tako da ostanejo ločljivi v stabilnem podprostoru (npr. Wolff et al., 2020; Bouchacourt & Buschman, 2019; Murray et al., 2017; Spaak et al., 2017).
Navdih, ki ga je sprožila zamisel o dinamičnih kodah (čeprav uporabljajo različne pristope analize), je vztrajno pronical v nevroznanstveno razmišljanje o enako dolgoletnem vprašanju: Kje je kortikalni lokus mnemoničnih predstavitev? Klasična zgodba je, da je trajna skokovita aktivnost v pFC ključni mehanizem, ki podpira stabilne spominske predstavitve, ki vodijo vedenje. Toda Stokesova predstavitev dinamičnih kod je to področje prisilila k ponovnemu premisleku. Ali bi morali s pojmom večdimenzionalnih in dinamičnih podprostorov kot izhodišča sploh pričakovati, da bo kateri koli posamezen nevronski lokus (npr. pFC) ali en sam mehanizem (npr. dolgotrajno pikanje) sedež delovnega spomina? Namesto tega mora za katero koli dano nalogo delovnega spomina – pa naj bo to pomnjenje barvnih kvadratkov ali pomnjenje seznama živil – obstajati nek porazdeljen in časovno razvijajoč se vzorec nevronske aktivnosti, ki prožno rekrutira možganska področja in nevronske mehanizme, potrebne za opravljanje dela (Courtney, 2022; Iamshchinina, Christophel, Gayet in Rademaker, 2021; Lorenc in Sreenivasan, 2021; Christophel, Klink, Spitzer, Roelfsema in Haynes, 2017; Sreenivasan, Vytlacil in D'Esposito, 2014). Nedavno delo je dejansko pokazalo, da je mogoče informacije o vizualnih dražljajih kodirati v motorične predstavitve, če je odziv znan vnaprej (Henderson, Rademaker in Serences, 2022; Boettcher, Gresch, Nobre in van Ede, 2021) ali pa je mogoče prekodirano v abstraktno mnemonično obliko (Kwak & Curtis, 2022; Rademaker, Chunharas in Serences, 2019). Če povzamemo, Stokesovo delo navdihuje idejo, da ni enega mesta ali enega mehanizma, ki bi bil stalnica med delovnim spominom. Namesto tega je edina stalnica fleksibilnost in časovna dinamika, ki senzorične vnose povezuje z vedenjskimi cilji, specifičnimi za kontekst.
Superman zelišča cistanche
Ena od posledic ogrodja dinamičnega kodiranja je, da ni splošne rešitve za "problem" delovnega pomnilnika. Da bi razumeli delovni spomin, moramo neposredno računati z njegovo izjemno fleksibilnostjo. Da bi to naredili, bo potrebno oblikovati nove naloge in skrbno pretehtati, kako spreminjajoča se duševna stanja in vedenjski konteksti vplivajo na obdelavo tudi pri najpreprostejših nalogah. To ne pomeni, da se nekatera načela delovnega spomina ne bodo posploševala – nekatere "rešitve" so lahko bolj ali manj podobne glede na razmerje med različnimi konteksti. Vendar pa bi moralo boljše razumevanje dinamike delovnega spomina – kot so ga v zadnjem desetletju razkrili Stokes in drugi – spodbuditi k večjemu premisleku o zasnovi in pomembnosti naših nalog za vsakdanje življenje ter nas pomagati izriniti iz atraktorskega tipa. stanje razmišljanja, da obstaja le en način za implementacijo delovnega spomina v možgane.
REFERENCE
Boettcher, SEP, Gresch, D., Nobre, AC, & van Ede, F. (2021). Načrtovanje izhoda na vhodni stopnji v vizualnem delovnem spominu. Znanstveni napredek, 7, eabe8212. https://doi.org/10.1126/sci-adv.abe8212, PubMed: 33762341
Bouchacourt, F. in Buschman, TJ (2019). Prilagodljiv model delovnega spomina. Neuron, 103, 147–160. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2019.04.020, PubMed: 31103359
Christophel, TB, Klink, PC, Spitzer, B., Roelfsema, PR, & Haynes, J.-D. (2017). Porazdeljena narava delovnega spomina. Trendi v kognitivnih znanostih, 21, 111–124. https:// doi.org/10.1016/j.tics.2016.12.007, PubMed: 28063661
Courtney, SM (2022). Delovni pomnilnik je porazdeljen dinamičen proces. Kognitivna nevroznanost, 13, 208–209. https://doi.org /10.1080/17588928.2022.2131747, PubMed: 36200905
Henderson, MM, Rademaker, RL in Serences, JT (2022). Fleksibilna uporaba prostorskih in motoričnih kod za shranjevanje vizualno-prostorskih informacij. eLife, 11, e75688. https:// doi.org/10.7554/eLife.75688, PubMed: 35522567
Iamshchinina, P., Christophel, TB, Gayet, S., & Rademaker, RL (2021). Bistveni premisleki za raziskovanje shranjevanja vizualnega delovnega spomina v človeških možganih. Vizualno spoznavanje, 29, 425–436.https://doi.org/10.1080/13506285.2021.1915902
Kwak, Y. in Curtis, CE (2022). Razkrivanje abstraktnega formata mnemoničnih predstavitev. Neuron, 110, 1822–1828. https:// doi.org/10.1016/j.neuron.2022.03.016, PubMed: 35395195
Libby, A. in Buschman, TJ (2021). Rotacijska dinamika zmanjšuje interferenco med senzoričnimi in spominskimi predstavami. Nature Neuroscience, 24, 715–726. https://doi.org/10.1038 /s41593-021-00821-9, PubMed: 33821001
Lorenc, ES in Sreenivasan, KK (2021). Preoblikovanje razprave: Pogled porazdeljenih sistemov na delovni pomnilnik. Vizualno spoznavanje, 29, 416–424. https://doi.org/10.1080 /13506285.2021.1899091
Murray, JD, Bernacchia, A., Roy, NA, Constantinidis, C., Romo, R., & Wang, X.-J. (2017). Stabilno populacijsko kodiranje za delovni spomin sobiva s heterogeno nevronsko dinamiko v prefrontalnem korteksu. Zbornik Nacionalne akademije znanosti, ZDA, 114, 394–399. https://doi.org/10.1073/pnas.1619449114, PubMed: 28028221
Panichello, MF in Buschman, TJ (2021). Skupni mehanizmi so podlaga za nadzor delovnega spomina in pozornosti. Narava, 592, 601–605. https://doi.org/10.1038/s41586-021 -03390-w, PubMed: 33790467
Panichello, MF, DePasquale, B., Pillow, JW, & Buschman, TJ (2019). Dinamika popravljanja napak v vizualnem delovnem spominu. Nature Communications, 10, 3366. https://doi.org/10.1038 /s41467-019-11298-3, PubMed: 31358740
Rademaker, RL, Chunharas, C. in Serences, JT (2019). Soobstoječe predstavitve senzoričnih in mnemoničnih informacij v človeški vidni skorji. Nature Neuroscience, 22, 1336–1344. https://doi.org/10.1038/s41593-019-0428-x, PubMed: 31263205
Spaak, E., Watanabe, K., Funahashi, S., & Stokes, MG (2017). Stabilno in dinamično kodiranje za delovni spomin v prefrontalnem korteksu primatov. Journal of Neuroscience, 37, 6503–6516. https://doi.org/10.1523/ JNEUROSCI.3364-16.2017, PubMed: 28559375
Sreenivasan, KK, Vytlacil, J. in D'Esposito, M. (2014). Porazdeljeno in dinamično shranjevanje informacij o dražljajih delovnega spomina v ekstrastriatnem korteksu. Journal of Cognitive Neuroscience, 26, 1141–1153. https://doi.org/10 .1162/jocn_a_00556, PubMed: 24392897
Stokes, MG, Kusunoki, M., Sigala, N., Nili, H., Gaffan, D., & Duncan, J. (2013). Dinamično kodiranje za kognitivni nadzor v prefrontalnem korteksu. Neuron, 78, 364–375. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2013.01.039, PubMed: 23562541
Wolff, MJ, Jochim, J., Akyürek, EG, Buschman, TJ, & Stokes, MG (2020). Letajoče kode znotraj stabilne sheme kodiranja za delovni pomnilnik. PLoS biologija, 18, e3000625. https://doi .org/10.1371/journal. bio.3000625, PubMed: 32119658
