La investigación realizada por neurocientíficos de la Universidad de Chicago muestra cómo la memoria de trabajo a corto plazo utiliza redes de neuronas de manera diferente dependiendo de la complejidad de la tarea en cuestión.
Los investigadores utilizaron técnicas modernas de inteligencia artificial IA para entrenar redes neuronales computacionales para resolver una gama de tareas de comportamiento complejas que requerían almacenar información en la memoria a corto plazo. Las redes de IA se basaron en la estructura biológica del cerebro y revelaron dosprocesos involucrados en la memoria a corto plazo. Uno, un proceso "silencioso" donde el cerebro almacena recuerdos a corto plazo sin actividad neuronal continua, y un segundo proceso más activo donde los circuitos de neuronas se disparan continuamente.
El estudio, dirigido por Nicholas Masse, PhD, científico principal de UChicago, y el autor principal David Freedman, PhD, profesor de neurobiología, se publicó esta semana en Neurociencia de la naturaleza .
"La memoria a corto plazo probablemente se compone de muchos procesos diferentes, desde procesos muy simples en los que necesita recordar algo que vio hace unos segundos hasta procesos más complejos en los que debe manipular la información que está almacenando en la memoria"Freedman dijo: "Hemos identificado cómo dos mecanismos neuronales diferentes trabajan juntos para resolver diferentes tipos de tareas de memoria".
memoria activa vs memoria silenciosa
Muchas tareas diarias requieren el uso de la memoria de trabajo, información que necesita para hacer algo en el momento pero que es probable que olvide más tarde. A veces recuerda activamente algo a propósito, como cuando está haciendo un problema matemático en su cabeza otratando de recordar un número de teléfono antes de tener la oportunidad de escribirlo. También absorbe pasivamente información que puede recordar más tarde, incluso si no hizo un punto de recordarlo, como si alguien pregunta si vio a una persona en particularel pasillo.
Los neurocientíficos han aprendido mucho acerca de cómo el cerebro representa la información almacenada en la memoria al monitorear los patrones de actividad eléctrica que atraviesan los cerebros de los animales mientras realizan tareas que requieren el uso de memoria a corto plazo. Luego pueden monitorear la actividad decélulas cerebrales y miden su actividad a medida que los animales realizan las tareas.
Pero Freedman dijo que él y su equipo se sorprendieron de que durante ciertas tareas que requerían que la información se mantuviera en la memoria, sus experimentos encontraron que los circuitos neuronales eran inusualmente silenciosos. Esto los llevó a especular que estos recuerdos "silenciosos" podrían residir en cambios temporalesen la fuerza de las conexiones, o sinapsis, entre neuronas.
El problema es que es imposible usar la tecnología actual para medir lo que sucede en las sinapsis durante estos períodos "silenciosos" en el cerebro de un animal vivo. Por lo tanto, Masse, Freedman y su equipo han estado desarrollando enfoques de IA que utilizan datos de los experimentos con animales paradiseñar redes que puedan simular cómo las neuronas en un cerebro real se conectan entre sí. Luego pueden entrenar las redes para resolver los mismos tipos de tareas estudiadas en los experimentos con animales.
Durante los experimentos con estas redes neuronales inspiradas biológicamente, pudieron ver dos procesos distintos en juego durante el procesamiento de la memoria a corto plazo. Uno, llamado actividad neuronal persistente, fue especialmente evidente durante las tareas más complejas, pero aún a corto plazo.Cuando una neurona recibe una entrada, genera un breve pico de actividad eléctrica. Las neuronas forman sinapsis con otras neuronas, y cuando una neurona se dispara, desencadena una reacción en cadena para hacer que otra neurona se dispare. Por lo general, este patrón de actividad se detiene cuando la entrada esdesapareció, pero el modelo de IA mostró que al realizar ciertas tareas, algunos circuitos de neuronas continuarían disparando incluso después de eliminar una entrada, como una reverberación o eco. Esta actividad persistente parecía ser especialmente importante para problemas más complejos que requerían información en la memoriaser manipulado de alguna manera.
Los investigadores también vieron un segundo proceso que explicaba cómo el cerebro podía mantener la información en la memoria sin actividad persistente, como habían observado en sus experimentos de registro cerebral. Es similar a la forma en que el cerebro almacena cosas en la memoria a largo plazo haciendo complejosredes de conexiones entre muchas neuronas. A medida que el cerebro aprende nueva información, estas conexiones se fortalecen, redirigen o eliminan, un concepto conocido como plasticidad. Los modelos de IA mostraron que durante los períodos silenciosos de memoria, el cerebro puede usar un corto plazoforma de plasticidad en las conexiones sinápticas entre neuronas para recordar información temporalmente.
Ambas formas de memoria a corto plazo duran desde unos pocos segundos hasta unos pocos minutos. Parte de la información utilizada en la memoria de trabajo puede terminar en un almacenamiento a largo plazo, pero la mayor parte se desvanece con el tiempo.
"Es como escribir algo con el dedo en un espejo empañado en lugar de escribirlo con un marcador permanente", dijo Masse.
Campos complementarios de investigación
El estudio demuestra cuán valiosa se ha convertido la IA en el estudio de la neurociencia y cómo se informan los dos campos. Freedman dijo que las redes neuronales artificiales a menudo son más inteligentes y más fáciles de entrenar en tareas complejas cuando se modelan según el cerebro realEsto también hace que las redes de IA inspiradas biológicamente sean mejores plataformas para probar ideas sobre las funciones de las funciones reales del cerebro.
"Estos dos campos realmente se están beneficiando entre sí", dijo. "Las ideas de los experimentos de neurociencia están ayudando a crear una inteligencia artificial más inteligente y estudiar circuitos en redes artificiales está ayudando a responder preguntas fundamentales sobre el cerebro".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por Universidad de Chicago . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
Referencia del diario :
Cite esta página :