Računalna mreža oponaša šizofreno razmišljanje
"Hipoteza je da dopamin kodira važnost, istaknutost iskustva", rekao je Uli Grasemann, diplomirani student na Odsjeku za računalne znanosti Sveučilišta Texas u Austinu.
"Kada je previše dopamina, to dovodi do pretjerane istaknutosti, a mozak na kraju uči iz stvari iz kojih ne bi trebao učiti."
Studija ponovno potvrđuje hipotezu poznatu kao "hiper-učenje, ’Što sugerira da oboljeli od shizofrenije gube sposobnost zaboravljanja ili ignoriranja onoliko koliko bi to obično činili.
Kad osoba izgubi sposobnost dešifriranja što je značajno iz ogromnih količina podražaja u mozgu, počinje uspostavljati veze koje nisu stvarne ili se počinje utapati u oceanu toliko veza da ne može sastaviti bilo kakvu koherentnu priču ,
Neuronsku mrežu (nazvanu DISCERN) razvio je Grasemannov savjetnik dr. Risto Miikkulainen i sposobna je naučiti prirodni jezik.
DISCERN je korišten za simuliranje onoga što se događa s jezikom tijekom osam različitih vrsta neurološke disfunkcije. Rezultate simulacija usporedio je dr. Ralph Hoffman, profesor psihijatrije na Medicinskom fakultetu Yale, s onim što je vidio tijekom proučavanja ljudskih shizofrenika.
Kako bi oponašali proces, istraživači su počeli podučavati DISCERN neke jednostavne priče koje su potom asimilirane u DISCERN-ovu memoriju na približno isti način na koji ljudski mozak pohranjuje informacije: ne kao zasebne jedinice, već kao statistički odnos riječi, rečenica, skripti i priča.
"S neuronskim mrežama u osnovi ih trenirate pokazujući im primjere, uvijek iznova i iznova", rekao je Grasemann.
„Svaki put kad mu pokažete primjer, kažete, ako je ovo ulaz, onda bi ovo trebao biti vaš izlaz, a ako je ovo ulaz, onda bi to trebao biti vaš izlaz. To radite iznova i iznova tisuće puta i svaki put se malo više prilagodi tome da radite ono što želite. Na kraju, ako to učinite dovoljno, mreža je naučila. "
Istraživači su modelirali hiper-učenje ponovnim pokretanjem sustava kroz korake, ali promijenili su jedan ključni čimbenik: oponašali su veliko oslobađanje dopamina povećavajući brzinu učenja sustava - u osnovi poručujući mu da prestane toliko zaboravljati.
"Važan je mehanizam moći ignorirati stvari", kaže Grasemann. "Ono što smo otkrili jest da ako dovoljno brzo povećate brzinu učenja u DISCERN-u, to stvara jezične abnormalnosti koje sugeriraju shizofreniju."
Jednom kad se prekvalificirao s povišenom stopom učenja, DISCERN se počeo umetati u fantastične, zabludne priče koje su uključivale elemente iz drugih priča koje je rečeno da pamti. Na primjer, u jednom je slučaju DISCERN preuzeo odgovornost za terorističko bombardiranje.
U drugom primjeru, DISCERN je počeo pokazivati dokaze „iskakanja iz tračnica“ - odgovarao je na zahtjeve za određenim sjećanjem zbrkom razdvojenih rečenica, naglim odstupanjima od subjekta i stalnim skakanjem s prvog na treće lice i natrag.
"Obrada informacija u neuronskim mrežama na mnogo je načina slična obradi podataka u ljudskom mozgu", rekao je Grasemann. “Dakle, nada je bila da će se i ona slomiti na slične načine. I dogodilo se. "
Sličnost između neuronske mreže i ljudske shizofrenije nije neosporan dokaz da je hipoteza o hiper-učenju točna, rekao je Grasemann. Međutim, nudi potporu hipotezi.
"Imamo toliko veću kontrolu nad neuronskim mrežama nego što bismo ikada mogli imati nad ljudskim subjektima", rekao je. "Nada se da će ovakva vrsta modeliranja pomoći u kliničkim istraživanjima."
Studija je objavljena u Biološka psihijatrija.
Izvor: Sveučilište Teksas u Austinu
