Как работает наша память? Ученые считают, что мозг ленивее, чем нам кажется
Сравнивая модели “рабочей” памяти с реальными данными, исследователи обнаружили, что нейроны не участвуют в сохранении информации.
Между моментом, когда вы читаете пароль Wi-Fi с доски меню кафе, и временем, когда вы возвращаетесь к своему ноутбуку дабы ввести его, вам требуется приложить усилия, чтобы не забыть цифры и буквы. Если вы когда-нибудь задавались вопросом, как ваш мозг это делает, вы интересуетесь рабочей памятью, которую исследователи пытались объяснить на протяжении десятилетий. Теперь нейробиологи Массачусетского технологического института опубликовали ключевое исследование, объясняющее, как это работает.
В исследовании ученые из Института обучения и памяти Пикауэра сравнили активность клеток мозга у животного, выполняющего задание на рабочую память, с результатами различных компьютерных моделей, представляющих две теории основного механизма удержания информации в уме. Результаты убедительно подтвердили более новое представление о том, что сеть нейронов хранит информацию, внося кратковременные изменения в структуру своих соединений или синапсов. Они четко противоречили традиционной альтернативе, согласно которой память поддерживается нейронами, остающимися постоянно активными (подобно работающему на холостом ходу двигателю).
Хотя обе модели позволяли удерживать информацию в памяти, только те версии, которые позволяли синапсам временно изменять связи (кратковременная синаптическая пластичность), создавали паттерны нейронной активности, которые имитировали то, что на самом деле наблюдалось в реальном работающем мозге.
Идея о том, что клетки мозга сохраняют память, будучи всегда “включенными”, может быть проще, признал старший автор Эрл К. Миллер, но она не отражает того, что делает природа, и не может объяснить сложную гибкость мышления, которая может возникнуть из-за прерывистых импульсов.
“Если бы рабочая память заключалась только в устойчивой постоянной активности, она была бы такой же простой, как выключатель света. Но рабочая память так же сложна и динамична, как и наши мысли” – говорит Миллер.
Соавтор Лео Козачков, получивший докторскую степень в Массачусетском технологическом институте в ноябре за работу по теоретическому моделированию, включая это исследование, сказал, что сопоставление компьютерных моделей с реальными данными имеет решающее значение.
“Большинство людей думают, что рабочая память “происходит” в нейронах — постоянная нейронная активность порождает постоянные мысли. Однако в последнее время эта точка зрения подверглась тщательной проверке, потому что она на самом деле не согласуется с реальными данными” — сказал Козачков. “Используя искусственные нейронные сети с кратковременной синаптической пластичностью, мы показываем, что именно активность в синапсах (вместо нейронной активности) может быть фундаментом для рабочей памяти”.
Соответствие моделей природе
Вместе с соавтором Джоном Таубером, аспирантом Массачусетского технологического института, целью Козачкова было не просто определить, как информация рабочей памяти может храниться в разуме, но и пролить свет на то, каким образом природа на самом деле делает это. Это означало, что нужно начинать с “наземных” измерений электрической “всплесковой” активности сотен нейронов в префронтальной коре головного мозга животного, когда оно играло в игру с рабочей памятью. В каждом из многих раундов животному показывали изображение, которое затем исчезало. Секундой позже он увидит два изображения, включая оригинал, и должен будет посмотреть на оригинал, чтобы заработать небольшое вознаграждение. Ключевым моментом является та промежуточная секунда, называемая “периодом задержки”, в течение которой изображение должно быть сохранено в памяти перед тестом.
Команда постоянно наблюдала то, что лаборатория Миллера видела уже множество раз: нейроны сильно активизировались при просмотре исходного изображения, всплески происходили только периодически во время периода задержки, а затем снова появлялись, когда изображения нужно было “вспомнить”, то есть взять из памяти. Другими словами, всплески активности сильны, когда информация должна быть первоначально сохранена и когда она должна быть вызвана из памяти. Постоянной же активности ученые не наблюдали.
Более того, команда обучила программные “декодеры” считывать информацию о рабочей памяти из измерений пиковой активности. Они были очень точными, когда всплески были высокими, но при низкой активности не давали почти никакого результата. Это говорит о том, что всплески не дают информацию во время периода задержки. Но это подняло важный вопрос: если всплеск не фиксирует информацию, то что?
Исследователи предположили, что изменения относительной силы и “веса” синапсов могут хранить информацию вместо самих нейронов. Команда Массачусетского технологического института проверила эту идею путем компьютерного моделирования нейронных сетей, которые воплощали в жизнь обе версии каждой теории.
В результате модели могли давать всплески активности аналогично живому мозгу. И они могли быть интерпретированы декодером также, как и при изучении реальных животных.
Работа рабочей памяти
По итогу, модель современного взгляда на память (модель кратковременной синаптической пластичности) сохраняла информацию даже после того, как половина искусственных нейронов была удалена в ходе эксперимента. А модель, основанная на традиционной теории – выходила из строя после потерь 10-20% своих синапсов. Ученые связывают это с тем, что на поддержание постоянной активности требуется гораздо больше энергии, чем для временных всплесков.
Кроме того, по словам Миллера, быстрые кратковременные всплески активности оставляют место во времени для хранения более одного элемента в памяти. Исследования показали, что люди могут удерживать в рабочей памяти до четырех разных вещей. Лаборатория Миллера планирует новые эксперименты, чтобы определить, соответствуют ли его модели реальным нейронным данным при условии удерживания в уме нескольких вещей, а не просто одной картинки.
