保持脑中的信息可能意味着将其存储在突触

之间的时间你读了wi - fi密码咖啡厅的菜单,你可以回到你的笔记本电脑进入它,你必须把它记住。如果你曾经想知道你的大脑,你问一个关于工作记忆问题几十年来研究人员努力去解释。现在麻省理工学院的神经科学家发表了一个关键的新观点来解释它是如何工作的。

在一项研究PLOS计算生物学,相比Picower研究所的科学家们学习和记忆的测量动物脑细胞活动执行工作内存任务的输出不同的计算机模型代表了两种理论的信息在头脑中持有的潜在机制。结果强烈支持的新概念网络的神经元存储信息通过短暂的变化模式的连接,或突触,并与传统的替代,剩下记忆是由神经元持续活跃的(比如一个空转引擎)。

虽然两种模型允许举行的信息,只允许突触的版本是暂时性的变化关系(“短期突触可塑性”)生产的神经活动模式,模仿实际观察到真正的大脑是什么在起作用。大脑细胞保持记忆的想法总是被“on”可能更简单,承认厄尔·k·米勒资深作者,但这并不代表自然是做什么,不能产生思想的复杂的灵活性,可以从间歇出现神经活动支持短期突触可塑性。

“你需要这些机制给工作记忆活动的自由需要灵活,”米勒说,Picower麻省理工学院神经科学教授的大脑与认知科学系(BCS)。“如果工作记忆只是持续的活动,就像电灯开关一样简单。但工作记忆是复杂和动态的为我们的思想”。

狮子座Kozachkov位联席作者,在麻省理工学院获得博士学位包括本研究理论建模工作,11月表示,真实数据匹配的计算机模型是至关重要的。

“大多数人认为,工作记忆发生在neurons-persistent神经活动产生持久的想法。然而,这一观点受到了最近的审查,因为它没有真正同意数据,“说Kozachkov被让-雅克·Slotine文章的第二作者,co-supervised BCS教授和机械工程。

“使用人工神经网络短期突触可塑性,我们表明,突触活动(而非神经活动)可以工作记忆的衬底。我们的论文中最重要的是:这些“塑料”的神经网络模型更类人脑,定量意义上的,也有更多的功能效益的鲁棒性。”

与自然匹配模型

与该研究约翰•陶贝尔麻省理工学院研究生,Kozachkov的目标不仅仅是确定工作记忆信息可能举行,但实际上揭示的自然。这意味着从“地面实况”的测量电“飙升”活动数以百计的前额叶皮层神经元的一种动物,因为它扮演了工作记忆游戏。

在多轮动物显示一个图像,然后消失了。不一会儿就看到两张图片包括原,不得不看看原获得奖励。关键时刻是干预第二,称为“延迟时间”,图片必须牢记的测试。

团队一直观察到米勒的实验室已经见过很多次:神经元上涨很多看到原始图像时,峰值只断断续续在延迟期间,然后再次飙升时,图像必须召回在测试期间(这些动力学由β和γ频率脑rhtyhms)的相互作用。换句话说,强劲飙升时最初信息必须存储和必须召回,但只有零星的时候必须保持。在延迟飙升并不持久。

此外,团队训练软件解码器”宣读工作记忆信息从飙升的测量活动。他们高度准确的飙升时高,但不低时,延迟周期。这表明飙升并不代表在延迟信息。但这提出了一个至关重要的问题:如果飙升不保持信息,什么?

包括牛津大学的Mark Stokes)研究人员提出了相对强弱的变化,或突触的重量,可以存储信息。麻省理工学院的团队把这一想法的测试计算神经网络建模体现两个版本的主要理论。机器学习与真正的动物一样,网络训练来执行相同的工作记忆任务和输出神经活动由译码器也可以解释。

结果是计算网络,允许短期突触可塑性上升时实际的编码信息时大脑飙升,没有没有。网络中不断飙升的方法维护内存上升时所有的时间包括大脑自然没有。和译码器的结果显示,精度下降延迟期间在突触可塑性模型模型不是很高但仍在持续攀升。

在一层分析,团队创建了一个译码器来从突触权重读出信息。他们发现,在延迟期间,所代表的突触的工作记忆信息激增的没有。

两个模型版本中出现短期突触可塑性最现实的一个被称为“PS-Hebb,”特性负面反馈循环使神经网络稳定和健壮,Kozachkov说。

工作记忆的运作

除了匹配自然更好突触可塑性模型还授予其他好处,可能对大脑真正重要的。一是突触的可塑性模型保留信息权重即使多达一半的人工神经元“切除”。The persistent activity models broke down after losing just 10–20 percent of their synapses. And, Miller added, just spiking occasionally requires less energy than spiking persistently.