Згідно з новим дослідженням, мозок може використовувати ті самі процеси для зв’язування пов’язаних концепцій, що й для навігації у фізичному просторі. (Кредит зображення: kontekbrothers через Getty Images)
Щоб дізнатися, як рухатися в новому місті, ми часто використовуємо карти та орієнтири, щоб знайти найшвидший і найнадійніший маршрут між двома місцями. Тепер нові дослідження показують, що наш мозок може використовувати схожі процеси для «переміщення» між спорідненими поняттями.
Дослідники розробили математичну модель, щоб дослідити, як мозок представляє як просторову, так і семантичну інформацію. Останнє включає знання про сенс і значення різних людей, місць і речей; мозкова діяльність, пов’язана з цими поняттями, виникає, коли людина бачить людину, місце чи річ у реальному часі та коли вона згадує це в пам’яті.
Модель показала, як просторова та семантична інформація можуть бути представлені в одних і тих же областях мозку — і це свідчить про те, що мозок може обробляти обидва типи інформації однаково, повідомили вчені 10 березня в журналі PNAS.
Дві частини мозку, які зосереджені на пам’яті та навігації — гіпокамп і енторинальна кора — містять нейрони, які спрацьовують, коли люди рухаються в своєму фізичному оточенні. Вони також містять нейрони, які спрацьовують у відповідь на певні концепції чи ідеї, відомі як концептуальні клітини. Це змусило дослідників припустити, що ці процеси мислення можуть бути пов’язані.
«Просторові та концептуальні уявлення, а також семантичні та просторові обчислення здаються дуже різними», — сказав Live Science співавтор дослідження Тацуя Хага, обчислювальний нейроболог з Національного інституту інформаційних і комунікаційних технологій Японії. Семантичні та просторові обчислення стосуються того, як мозок і комп’ютери обробляють інформацію в цих окремих сферах.
«Однак між цими двома різними речами є зв’язок», — сказав Хага. «Тож, можливо, мозок, особливо гіпокамп і енторинальна кора, використовує один принцип для обчислення багатьох речей, включаючи мову».
Хага та його колеги розробили математичну модель, яка імітує певні функції в гіпокампі, щоб показати, як ці способи мислення пов’язані між собою. Модель поєднує дві функції, які допомагають контролювати, як центр обробки переміщується з одного місця чи ідеї в інше: представлення наступника, яке передбачає ймовірність переходу з одного фізичного простору в інший, і вбудовування слів, яке фіксує зв’язки між словами.
Потім команда попросила свою модель орієнтуватися в змодельованому фізичному або концептуальному просторі. «Фізичний» простір був симульованою структурою, іноді з окремими кімнатами, тоді як концептуальний простір передбачав проходження метафоричної «відстані» між спорідненими словами за допомогою аналогій.
У відповідь на ці завдання модель створила шаблони, які нагадують діяльність двох типів нейронів у гіпокампі та енторинальній корі: один бере участь у просторовому усвідомленні, а інший — у розпізнаванні понять.
Команда показала, що той самий алгоритм, який можна використовувати для навігації у віртуальному просторі, також може фіксувати зв’язки між пов’язаними поняттями, такими як країни та їхні столиці. У цьому прикладі, щоб перейти від поняття «Франція» до поняття «Берлін», модель може спочатку активувати комірку поняття для столичних міст, яка приведе її від «Франції» до «Парижа», а потім активувати додаткову комірку, що представляє «Німеччину», яка приведе її до «Берліна».
«Коли ви намагаєтесь орієнтуватися в місті-лабіринті, вам потрібна якась карта з орієнтирами та напрямками», — сказав Live Science Роб Мок, обчислювальний нейроболог з Роял Холлоуей Лондонського університету, який не брав участі в дослідженні. «Ідея полягає в тому, що ви можете робити це, коли ви також думаєте».
Модель може використовувати різні аналогії для подолання метафоричної дистанції між різними семантичними поняттями.
«Тож, якщо я думаю про собаку, як мені дістатися до «кота»? Або як до «короля»?» — сказав Мок. «Це різні напрямки, і вам, можливо, доведеться рухатися різними шляхами, щоб туди дістатися».
Нова математична модель показує один із можливих способів, як людський мозок може обробляти як просторову, так і семантичну інформацію. Однак ніхто не показав, чи справжній мозок навчається та обробляє інформацію точно так само, як це робить модель.
Хага сказав Live Science, що він сподівається дослідити цей біологічний механізм у майбутній роботі, використовуючи моделі, які більше схожі на біологічний мозок.
Skyler WareСоціальні посилання Навігація Live Science Contributor
Скайлер Уер — незалежний науковий журналіст, який висвітлює хімію, біологію, палеонтологію та науку про Землю. У 2023 році вона була стипендіатом науково-технічного відділу мас-медіа AAAS у Science News. Її роботи також з’являлися в Science News Explores, ZME Science і Chembites, серед інших. Скайлер має ступінь доктора філософії. в хімії з Каліфорнійського технологічного інституту.
Перш ніж коментувати, потрібно підтвердити своє загальнодоступне відображуване ім’я
Будь ласка, вийдіть, а потім увійдіть знову, після чого вам буде запропоновано ввести ваше відображуване ім’я.
Вийти
Sourse: www.livescience.com
