Računalniško omrežje posnema šizofreno razmišljanje
"Hipoteza je, da dopamin kodira pomen, pomembnost izkušenj," je povedal Uli Grasemann, podiplomski študent na oddelku za računalništvo na Univerzi v Teksasu v Austinu.
"Ko je dopamina preveč, to privede do pretiranega poudarka in možgani se na koncu učijo iz stvari, iz katerih se ne bi smeli učiti."
Študija ponovno potrjuje hipotezo, znano kot „hiper-učenje, 'Kar kaže na to, da ljudje s shizofrenijo izgubijo sposobnost pozabljanja ali ignoriranja, kot bi običajno.
Ko človek izgubi sposobnost razbrati, kaj je smiselno, iz ogromnih količin dražljajev v možganih, začne vzpostavljati povezave, ki niso resnične, ali pa se začne utapljati v oceanu toliko povezav, da ne more sestaviti nobene koherentne zgodbe. .
Nevronsko mrežo (imenovano DISCERN) je razvil Grasemannov svetovalec dr. Risto Miikkulainen in se lahko nauči naravnega jezika.
DISCERN je bil uporabljen za simulacijo dogajanja z jezikom med osmimi različnimi vrstami nevrološke disfunkcije. Rezultate simulacij je dr. Ralph Hoffman, profesor psihiatrije na Medicinski fakulteti Yale, primerjal s tistim, kar je videl med preučevanjem človeške shizofrenike.
Da bi posnemali postopek, so raziskovalci začeli poučevati DISCERN nekaj preprostih zgodb, ki so bile nato asimilirane v spomin DISCERN-a na približno enak način, kot človeški možgani shranjujejo informacije: ne kot ločene enote, temveč kot statistična razmerja besed, stavkov, skript in zgodb.
"Z nevronskimi mrežami jih v bistvu trenirate tako, da jim vedno znova in znova prikazujete primere," je dejal Grasemann.
»Vsakič, ko mu pokažete primer, rečete, če je to vhod, potem naj bo to vaš izhod, in če je to vhod, potem mora biti to vaš izhod. To naredite znova in znova tisočekrat in vsakič se nekoliko bolj prilagodi temu, kar želite. Na koncu se je mreža naučila, če to storite dovolj. «
Raziskovalci so modelirali hiper učenje s ponovnim zagonom sistema, vendar so spremenili enega ključnih dejavnikov: posnemali so veliko sproščanje dopamina s povečanjem stopnje učenja sistema - v bistvu so mu rekli, naj neha toliko pozabljati.
"Pomemben mehanizem je, da lahko stvari ignoriramo," pravi Grasemann. "Ugotovili smo, da če stopnjo učenja v DISCERNu dovolj visoko povečate, to povzroči jezikovne nepravilnosti, ki kažejo na shizofrenijo."
Ko se je DISCERN prekvalificiral s povišano stopnjo učenja, se je začel vstavljati v fantastične, blodne zgodbe, ki so vključevale elemente iz drugih zgodb, ki naj bi jih zapomnili. Na primer, DISCERN je na primer prevzel odgovornost za teroristično bombardiranje.
V drugem primeru je DISCERN začel prikazovati dokaze o "iztirjenju" - na zahteve po določenem spominu se je odzival z mešanico ločenih stavkov, nenadnimi odmiki od teme in nenehnim preskakovanjem s prve na tretjo osebo in nazaj.
"Obdelava informacij v nevronskih omrežjih je v mnogih pogledih podobna obdelavi informacij v človeških možganih," je dejal Grasemann. »Torej je bilo upanje, da se bo tudi na podoben način pokvarilo. In se je. "
Podobnost med nevronsko mrežo in človeško shizofrenijo ni neizpodbiten dokaz, da je hipoteza o hiper-učenju pravilna, je dejal Grasemann. Vendar hipotezo podpira.
"Nad nevronskimi mrežami imamo toliko več nadzora, kot bi jih lahko kdaj imeli nad človeškimi subjekti," je dejal. "Upamo, da bo tovrstno modeliranje pomagalo kliničnim raziskavam."
Študija je objavljena v Biološka psihiatrija.
Vir: Univerza v Teksasu v Austinu
