मेमोरी, मेमोरी समेकन और दादी के न्यूरॉन्स

पहला सवाल जो तंत्रिका तंत्र और संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं के शोधकर्ताओं के सामने उठता है वह है स्मृति? जैविक शब्दों में मेमोरी क्या है? एक व्यक्तिगत न्यूरॉन के स्तर पर स्मृति कैसे प्रकट होती है? और तंत्रिका तंत्र में संग्रहीत जानकारी किस रूप में है?

और अब हम इन सवालों के जवाब देंगे।

सामग्री
1. तंत्रिका तंत्र के सिम्युलेटर। भाग 1. सरल योजक
2. तंत्रिका तंत्र का सिम्युलेटर। भाग 2. संशोधित न्यूरोलेमेंट
3. तंत्रिका तंत्र सिम्युलेटर। भाग 3. साहचर्य तंत्रिका-तंत्र
4. स्मृति, स्मृति समेकन और दादी के न्यूरॉन्स
5. भावना मॉडलिंग या नवीनता की इलेक्ट्रॉनिक भावना
6. अद्भुत अनुमस्तिष्क
7. मस्तिष्क की संरचना और शुरुआती सेटिंग्स

जैविक पहलू में और एक व्यक्तिगत न्यूरॉन के स्तर पर स्मृति क्या है?यह लंबे समय से तंत्रिका विज्ञान में माना जाता है कि स्मृति राज्य और synapses की ताकत में परिवर्तन, साथ ही साथ न्यूरॉन की संवेदनशीलता से जुड़ी है। हमने इस बारे में बात की कि इन मुद्दों में पिछले मुद्दों में कैसे बदलाव हो सकते हैं जब हमने मोलस्क ऑप्लिसिया के उदाहरण का उपयोग करके नशे की लत और संवेदीकरण के बारे में बात की थी और जब हमने एक सहयोगी न्यूरोलॉमेंट के आधार पर वातानुकूलित सजगता के गठन के तंत्र का अध्ययन किया था। स्मृति के इस तरह के प्रतिनिधित्व ने एक कनेक्शन की अवधारणा को जन्म दिया, जो तंत्रिका तंत्र में सभी कनेक्शनों का पूरा विवरण है, इन कनेक्शनों की गुणवत्ता और गुणों को ध्यान में रखते हुए। हम कह सकते हैं कि आप, आपका व्यक्तित्व आपका कनेक्शन है। यदि एक समय में आपके पास अपने कनेक्शन को पूरी तरह से दोहराने का अवसर है, तो आपको समान यादों और कौशल के साथ एक व्यक्तित्व मिलेगा।

सेबेस्टियन सेउंग: आई एम माई कनेक्ट (2010)

तंत्रिका तंत्र में संग्रहीत जानकारी किस रूप में है? अगर हम मोलस्क के तंत्रिका तंत्र के बारे में बात करते हैं, तो सब कुछ मौजूदा रिफ्लेक्स के न्यूरॉन्स की श्रृंखलाओं में सिनेप्स की सेटिंग्स द्वारा सीमित है। लेकिन अगर आप स्तनधारियों के तंत्रिका तंत्र की ओर मुड़ते हैं, तो इसके पास एक उपकरण होता है जो आपको उन रिफ्लेक्स को बनाने की अनुमति देता है जो जन्म से पशु को नहीं दिए गए थे। तंत्रिका तंत्र में सजगता का प्रतिनिधित्व रिफ्लेक्स आर्क्स या न्यूरॉन्स की श्रृंखलाओं के साथ किया जाता है जिसके साथ तंत्रिका उत्तेजना क्रमिक रूप से प्रसारित होती है। कोई कल्पना कर सकता है कि न्यूरॉन्स की श्रृंखला पथ के पूरे पैटर्न बनाती है जिसके साथ उत्तेजना का प्रसार होता है, कुछ पथ बहुत बड़े होते हैं, जैसे राजमार्ग, अन्य छोटे, अधिक विस्तृत पथ होते हैं, और यह सब कुछ परिवर्तनों और परिवर्तनों के अधीन है।

जब हम रिफ्लेक्स आर्क्स के बारे में बात करते हैं, तो एकल न्यूरॉन्स की एक अनुक्रमिक श्रृंखला लगती है, लेकिन वास्तव में यह केंद्रीय तंत्रिका तंत्र के लिए विशिष्ट है कि कई न्यूरॉन्स रिफ्लेक्स चाप में शामिल होते हैं और इन संचरण श्रृंखलाओं में कोशिकाओं की एक पूरी श्रृंखला होती है। यद्यपि, वास्तव में, इस सरणी से प्रत्येक कोशिका में लगभग एक ही जानकारी होती है, और कोशिकाओं को एक नहीं बल्कि पूरे क्षेत्रों को हटाकर, जिस पलटा से वे संबंधित होते हैं, उसे संरक्षित किया जा सकता है। यह अंतरिक्ष और संसाधनों को बचाने के दृष्टिकोण से तर्कहीन लग सकता है, लेकिन सूचना की सुरक्षा की विश्वसनीयता के दृष्टिकोण से, यह उचित है। आखिरकार, एक तंत्रिका कोशिका विभिन्न प्रतिकूल परिस्थितियों, हाइपोक्सिया, पोषक तत्वों की कमी या विषाक्त विषाक्तता के कारण मृत्यु के लिए अतिसंवेदनशील हो सकती है, और यह वांछनीय नहीं है,ताकि एक कोशिका की मृत्यु से शरीर के लिए महत्वपूर्ण जानकारी का संभावित नुकसान हो। यह पता चला है कि न्यूरॉन्स की संख्या और उनके बीच के कनेक्शन द्वारा मस्तिष्क द्वारा संचालित जानकारी की मात्रा का विश्वसनीय रूप से अनुमान लगाना असंभव है।

याद रखने की गहराई की बदलती डिग्री की प्रकृति क्या है? भौतिकविदों को लंबे समय से दो प्रकार की स्मृति, अस्थायी या यादृच्छिक अभिगम स्मृति और दीर्घकालिक स्मृति आवंटित की गई है। यही है, कुछ स्थितियों में, हम समय की एक निश्चित अवधि के लिए जानकारी को याद करते हैं और यदि हम उस पर वापस नहीं लौटते हैं, तो हम इसे भूल जाते हैं। और अन्य स्थितियों में, हम असीमित अवधि के लिए जानकारी को याद करते हैं, अगर यह जानकारी हमारे लिए महत्वपूर्ण है, तो इसे तुरंत भी बचाया जा सकता है। विकास के रूप में, इन दो प्रकार की यादों को इस तथ्य से उचित ठहराया जाता है कि शरीर को अपने साथ होने वाली हर चीज को स्टोर करने की आवश्यकता नहीं है, खासकर अगर यह जानकारी उत्तरजीविता और सफलता के लिए महत्वपूर्ण नहीं है और कभी भी खुद को दोहराता नहीं है, क्योंकि जानकारी संग्रहीत करने के लिए संसाधनों की बर्बादी की आवश्यकता होती है।

अस्थायी मेमोरी से दीर्घकालिक स्मृति तक सूचना के परिवर्तन को मेमोरी समेकन कहा जाता है। इस विषय पर काफी शोध हो रहा है, और मॉडल पर काम करने में मैंने उपस्थिति को सही ठहराने और संस्मरण की विभिन्न गहराइयों का अनुकरण करने का प्रयास किया। और इन अध्ययनों की सामग्री का अध्ययन करते हुए, मैं इस निष्कर्ष पर पहुंचा कि शायद हम एक प्रकार के मेमोरी समेकन के साथ नहीं, बल्कि कम से कम दो के साथ काम कर रहे हैं।

पहला शारीरिक स्तर पर समेकन है, ये ऐसे प्रयोग हैं जिनमें, उदाहरण के लिए, चूजों को एक निश्चित रिफ्लेक्स में प्रशिक्षित किया जाता है और यदि कुछ नहीं होता है, तो रिफ्लेक्स को याद किया जाएगा, लेकिन अगर बीस मिनट के भीतर इलेक्ट्रोकॉक या विष की कार्रवाई होगी, तो रिफ्लेक्स को बचाया नहीं जाएगा। स्मृति में। इसका मतलब है कि इन बीस मिनटों के दौरान स्मृति में सूचना के संरक्षण से जुड़ी प्रक्रियाएं होती हैं जिनका उल्लंघन किया जा सकता है, जिससे इस संरक्षण को रोका जा सकता है।

कोशिका की संरचना में परिवर्तन इसके प्रशिक्षण के दौरान तुरंत नहीं होता है, इसमें कुछ समय लगता है, कई रासायनिक प्रतिक्रियाओं और परिवर्तनों के साथ, आवश्यक प्रोटीन का उत्पादन और नई प्रक्रियाओं का विकास होता है। लेकिन कभी-कभी हम जो प्रशिक्षण लेते हैं उसका परिणाम लगभग तात्कालिक है, यह हमारे लिए कुछ जानकारी सुनने के लिए पर्याप्त है और हम पहले से ही इसके पास हैं और इस पर काम कर सकते हैं। संभवतः यह इस तथ्य के कारण है कि तंत्रिका कोशिका में परिवर्तनों के लिए एक निश्चित आरक्षित है, उदाहरण के लिए, मध्यस्थ के साथ अतिरिक्त पुटिकाओं को सिनैप्स में संग्रहीत किया जा सकता है, जो केवल प्रशिक्षण की स्थितियों में जारी किया जाएगा। लेकिन प्रशिक्षण के बाद, जानकारी को संरक्षित करने के लिए, सिंकैप और उसमें मध्यस्थों की कुल सामग्री को बढ़ाना आवश्यक होगा, संभव प्रशिक्षण के लिए रिजर्व को ध्यान में रखते हुए। इस मामले में, अन्तर्ग्रथन को विशेष प्रोटीन के साथ चिह्नित किया जाता है,साथ ही रासायनिक प्रतिक्रियाओं का एक निश्चित जटिल झरना लॉन्च किया गया है, जो सिनाप्स के विकास की ओर जाता है। इस समय के लिए आवश्यक रासायनिक प्रतिक्रियाओं के इस जटिल कैस्केड के पाठ्यक्रम का उल्लंघन और मेमोराइजेशन का उल्लंघन होता है।

लेकिन कंप्यूटर मॉडल में, मेमोरी के शारीरिक समेकन को प्रतिबिंबित करने की आवश्यकता नहीं है, क्योंकि हम तुरंत वर्चुअल सिनेप के साथ सभी परिवर्तनों को पूरा कर सकते हैं।

स्मृति समेकन का निम्नलिखित रूप इस तथ्य का एक उदाहरण है कि कई बार दोहराई गई जानकारी को लंबे समय तक आत्मसात किया जाता है, और ऐसी जानकारी जिसका कोई भावनात्मक रंग नहीं है और जिसे एक बार प्रस्तुत किया गया था या थोड़ी मात्रा में थोड़ी देर के बाद भुला दिया जाएगा। मैं इस प्रकार के समेकन को पदानुक्रमित कहता हूं, आइए इस प्रकार के समेकन को सामान्य वातानुकूलित पलटा को आत्मसात करने और मॉडल का उपयोग करने के उदाहरण पर देखें।



पिछले भाग ने एक उदाहरण दिखाया कि कैसे एक न्यूरॉप्लेक्स को एसोसिएटेड न्यूरॉलेमेंट्स के आधार पर बनाया जाता है। अब देखते हैं कि केंद्रीय प्रणाली के स्तर पर वातानुकूलित प्रतिवर्त कैसे बनता है। आमतौर पर बिना शर्त रिफ्लेक्स में तंत्रिका तंत्र के कई क्षेत्रों में एक ही बार प्रतिनिधित्व होता है, पहले वे रीढ़ की हड्डी में प्रतिनिधित्व करते हैं, अगर हम पदानुक्रम में आगे बढ़ते हैं, तो कुछ गैन्ग्लिया में प्रतिनिधित्व करते हैं, फिर प्राचीन मस्तिष्क में, उदाहरण के लिए, हिप्पोकैम्पस में, और अंत में, प्रतिनिधित्व करते हैं। पपड़ी।





मॉडल पर आप दो चयनित क्षेत्रों को देखते हैं, वे अलग-थलग हैं, अर्थात्। इन क्षेत्रों से संबंधित न्यूरॉलेमेंट्स एक-दूसरे पर कोई प्रभाव नहीं डालते हैं, जब तक कि वे सीधे synapses द्वारा जुड़े नहीं हैं। मैंने सशर्त रूप से इन दोनों क्षेत्रों को "हिप्पोकैम्पस" (हिप्पोकैम्पस), नीचे के क्षेत्र और ऊपर "कोर्टेक्स" (कोर्टेक्स) क्षेत्र के रूप में निर्दिष्ट किया है। रिफ्लेक्स "R" के साथ एक रिफ्लेक्स भी होता है जो रिफ्लेक्स प्रतिक्रिया "1" के लिए अग्रणी होता है। इस रिफ्लेक्स में हिप्पोकैम्पस और कॉर्टेक्स में दो अभ्यावेदन होते हैं, ये सफ़ेद स्नायुतंत्र के दो समूह हैं। और भी दो रिसेप्टर न्यूरेलमेंट हैं जो प्रत्येक क्षेत्र में "ई" रिसेप्टर से जुड़े हुए हैं, ये न्यूरेलिफेन्स उदासीन हैं, और उनकी सक्रियता से कोई जवाब नहीं होगा, लेकिन यादृच्छिक गतिविधि पैदा होगी। मुख्य बात यह है कि इन दोनों क्षेत्रों के लिए न्यूरोप्लास्टी अलग-अलग है, हिप्पोकैम्पस के रूप में निर्दिष्ट क्षेत्र में प्लास्टिसिटी अधिक है,कोर्टेक्स की तुलना में।
यदि हम लगभग उसी समय अंतराल में हेडिंग "आर" और बिना शर्त उत्तेजना "ई" के साथ रिफ्लेक्स को सक्रिय करते हैं, तो एक नया रिफ्लेक्स आर्क बन जाएगा, लेकिन यह उच्च लचीलापन वाले क्षेत्र में होने की संभावना है।



केवल उच्च प्लास्टिसिटी वाले क्षेत्र में गठित रिफ्लेक्स पूरी तरह कार्यात्मक होगा, लेकिन खो सकता है क्योंकि अन्य उत्तेजनाओं के प्रभाव में न्यूरॉन्स को फिर से लगाया जा सकता है। हिप्पोकैम्पस कॉर्टेक्स की तुलना में बहुत छोटा होता है, लेकिन लगभग सभी अभ्यावेदन इसमें मौजूद होते हैं, जैसे कि कॉर्टेक्स में। हर समय नए कनेक्शन बनाने की आवश्यकता उन कोशिकाओं के उपयोग को मजबूर करती है जो पहले से ही सजगता के गठन में भाग लेती हैं।



यदि हम "ई" और "आर" उत्तेजनाओं के संयोजन के साथ प्रशिक्षण जारी रखते हैं, तो एक निश्चित संख्या में पुनरावृत्ति के बाद, कम लचीलापन वाले क्षेत्र में एक प्रतिवर्त चाप भी बनेगा।



अब रिफ्लेक्स को अधिक मज़बूती से संरक्षित किया जाता है, भले ही यह उच्च प्लास्टिसिटी वाले क्षेत्र से गायब हो जाए, फिर भी इसे निष्पादित किया जाएगा।



बेशक, कम नमनीयता वाले क्षेत्रों में न्यूरॉन्स को फिर से भरना संभव है, लेकिन इसके लिए अधिक समय और प्रयास की आवश्यकता होगी।

इस प्रकार, संस्मरण के दो चरण हैं: प्रांतस्था में और उसके बाद एक पलटा के गठन से पहले। न केवल हिप्पोकैम्पस में बल्कि मस्तिष्क प्रांतस्था में भी प्रतिवर्त की एक प्रति सहेजना स्मृति का एक श्रेणीबद्ध समेकन है।
लेकिन जैसा कि जानकारी के साथ मामला है जो तुरंत याद किया जाता है और लंबे समय तक, आमतौर पर ऐसी जानकारी किसी तरह के भावनात्मक अनुभव के साथ होती है। उदाहरण के लिए, यह एक व्यक्ति के लिए एक स्टोव पर एक पैन से एक बार खुद को जलाने के लिए पर्याप्त है ताकि वह अपने पूरे जीवन को याद रख सके।

हमारे दर्द रिसेप्टर्स को मस्तिष्क के एक हिस्से से जोड़ा जाता है जिसे एमिग्डाला या एमिग्डाला कहा जाता है। एमिग्डाला तंत्रिका तंत्र के नीले स्पॉट क्षेत्र को नियंत्रित करता है, जिसमें नॉरपेनेफ्रिन न्यूरॉन्स होते हैं। इन न्यूरॉन्स के अक्षतंतु मस्तिष्क के सभी क्षेत्रों में अंत होते हैं, उनका कार्य है, यदि आवश्यक हो, तो संभव के रूप में कई कोशिकाओं को norepinephrine।



हमारे मामले में नोरेपेनेफ्रिन न्यूरोप्लास्टिक को बढ़ाने के लिए एक संकेत है। यह एक प्रकार का "अब प्रिंट" कमांड है, और नोरपाइनफ्राइन के प्रभाव में, तंत्रिका कोशिकाएं अपने आप में जल्दी से जल्दी बदलाव करने की कोशिश करती हैं। और तदनुसार, जब नोरेपेनेफ्रिन की क्रियाएं बंद हो जाती हैं, तो कोशिकाएं अपने काम करने की स्थिति में लौट आती हैं, जो उन सभी परिवर्तनों को संरक्षित करती हैं।

तो आइए इसे एक मॉडल में देखें।

कार्यक्रम में क्षेत्र न केवल तार्किक रूप से अलग और तंत्रिका तत्वों को अलग करते हैं, बल्कि इन क्षेत्रों की बातचीत के लिए कुछ परिदृश्यों को अनुकूलित करने की क्षमता भी है।

मॉडल में संगठन प्रणाली को कॉन्स्टेंटिन नोखिन के व्याख्यानों से एक हाइपर नेटवर्क (नेटवर्क के नेटवर्क) के समान बताया जा सकता है। लेकिन उच्च स्तर की नेटवर्क ऑब्जेक्ट्स मस्तिष्क के विभिन्न क्षेत्र हैं। प्रणाली में उनकी बातचीत की प्रकृति विशेष है, एक क्षेत्र की गतिविधि दूसरे के सभी न्यूरॉन्स के निषेध का कारण बन सकती है, या एक संशोधित चरित्र हो सकता है, या प्लास्टिसिटी को प्रभावित कर सकता है। डर की भावना (टॉन्सिल की गतिविधि) मोटर कॉर्टेक्स में न्यूरॉन्स की संवेदनशीलता में वृद्धि की ओर जाता है, अर्थात। मॉड्यूलेशन न्यूरॉन्स की सक्रियता के लिए सीमा को कम करता है। इसलिए, जब डर हमें घेर लेता है, तो हम जल्दी से खतरे से दूर भाग सकते हैं, हमारी मांसपेशियों को एक ही समय में मजबूत नहीं होता है, हमें बस कार्रवाई के लिए कम आंतरिक उद्देश्य की आवश्यकता होती है।



न्यूरॉलेमेंट्स के समूहीकृत नेटवर्क हैं, और इन समूहों को नेटवर्क पर पहले से ही अपने स्वयं के इंटरैक्शन पैटर्न के साथ आयोजित किया जा सकता है। इस स्थिति में, एक ऐसा परिदृश्य होता है, जब "कॉर्टेक्स" क्षेत्र में "अमिगडाला" (एमिग्डाला) नामक क्षेत्र में गतिविधि होती है, तो प्लास्टिसिटी दो सेकंड से बढ़ जाती है।

टॉन्सिल के सक्रियण के बिना: टॉन्सिल की



सक्रियता के साथ:



इस प्रकार, यह पता चला है कि तनाव के तहत कॉर्टेक्स में उच्च प्लास्टिकता वाले क्षेत्रों में प्रशिक्षण जल्दी से होता है।



पदानुक्रमित मेमोरी सिस्टम को निम्नानुसार दर्शाया जा सकता है। कई अलग-अलग क्षेत्र हैं, प्रत्येक बाद की प्लास्टिसिटी कम होगी, जिसका अर्थ है कि प्रत्येक बाद का क्षेत्र कम प्रभावित होगा। ऐसे प्रत्येक क्षेत्र में, उत्तेजना का प्रतिनिधित्व होगा। और संकेत की गति को नियंत्रित करने की क्षमता भी होगी जिससे संकेतों में लचीलापन में अल्पकालिक परिवर्तन हो सकता है।

एक ओर, हमारे पास जानकारी का एक निश्चित फिल्टर है जो बेहतर जानकारी को संग्रहीत करता है जो अक्सर दोहराया जाता है, दूसरी तरफ, शरीर के लिए महत्वपूर्ण जानकारी को तुरंत याद रखने की क्षमता।
हाल ही में मुझे एक संदेश आया: ब्लू स्पॉट के उत्तेजना ने चूहों को एक "लंबी" मेमोरी छवियाँ सिखाईं


केवल सबसे सरल वातानुकूलित सजगता के आधार पर मानव स्मृति पर विचार करना गलत है; कई लोगों के लिए, यह उस जानकारी के संबंध में बहुत ही मौलिक हो सकता है जिस पर एक व्यक्ति काम कर सकता है। और इसलिए, हम एक छवि के रूप में इस तरह की अवधारणा के बारे में बात करेंगे, और कैसे तंत्रिका कोशिकाओं या न्यूरॉलेमेंट्स के स्तर पर छवियां बनती हैं।

जीव विज्ञान में देखे गए न्यूरॉन विशेषज्ञता की घटना मस्तिष्क में छवियों के गठन की प्रणाली से जुड़ी है। मस्तिष्क का अध्ययन करते समय, यह पाया गया कि कुछ न्यूरॉन्स चुनिंदा प्रकार के उत्तेजना के लिए चुनिंदा प्रतिक्रिया करते हैं, अर्थात, आपके मस्तिष्क में न्यूरॉन्स का एक निश्चित समूह तब सक्रिय होगा जब आप किसी जानवर के बारे में देखेंगे या सोचेंगे, ऐसे समूह भी हैं जो केवल प्रतिक्रिया देंगे। अपनी दादी के चेहरे पर यहां तक ​​कि न्यूरॉन्स की विशेषज्ञता की इस घटना के लिए एक नाम है, "दादी के न्यूरॉन्स।"

आइए एक मॉडल में न्यूरॉन्स द्वारा विशेषज्ञता प्राप्त करने के लिए तंत्र को देखें।



हमारे पास 12 रिसेप्टर्स (क्यू, डब्ल्यू, ई, आर ... वी) के रिसेप्टर फ़ील्ड हैं, सभी रिसेप्टर्स समान हैं, एक समान स्तर पर हैं। और प्रत्येक रिसेप्टर में एक समतल में स्थित कोशिकाओं के समूह में एक प्रतिनिधित्व (रिसेप्टर न्यूरॉन) होता है, जो कॉर्टेक्स के एक टुकड़े के रूप में व्यवस्थित होता है, जो इंद्रियों से संकेतों को संसाधित करता है। यह प्राथमिक प्रसंस्करण क्षेत्र होगा और इसलिए इस क्षेत्र के न्यूरॉलेमेंट्स में बहुत अधिक प्लास्टिसिटी (पी = 1) है।

यदि आप, उदाहरण के लिए, रिसेप्टर क्षेत्र से तीन रिसेप्टर्स (जेड, एक्स, आर) को सक्रिय करते हैं, तो उत्तेजना के आकर्षण के समान सिद्धांत जो वातानुकूलित सजगता का गठन करते हैं, इस तथ्य को जन्म देते हैं कि उत्तेजना एक ही स्थान पर अभिसरण होती प्रतीत होगी। इसके अलावा, इस स्थान पर न्यूरॉलेमेंट पर सक्रिय प्रभाव का स्तर अधिक होगा क्योंकि सक्रियण संकेत विभिन्न पक्षों से लगभग एक साथ आते हैं। इस प्रकार, न्यूरॉन्स की विशेषज्ञता स्वचालित रूप से बनती है, इस मामले में, जटिल उत्तेजना "जेड + एक्स + आर" का जवाब देने वाले न्यूरॉलेमेंट्स निर्धारित होते हैं।



और हां, आप देख सकते हैं कि छवि क्षेत्र बनाने के लिए यह प्रणाली बहुत सटीक रूप से काम नहीं करती है। छवियों के क्षेत्र अंतर हो सकते हैं, और यह भी संभव है कि उत्तेजनाओं के पूरी तरह से अलग-अलग समूह एक ही क्षेत्र से जुड़े हों। और मस्तिष्क के काम में इस तरह की अशुद्धि का एक सकारात्मक चरित्र हो सकता है। वास्तव में, पैटर्न में मान्यता सटीकता केवल हस्तक्षेप कर सकती है, और यह रचनात्मकता की क्षमता को भी प्रकट करती है, क्योंकि पहले की असंगत छवियों को जोड़ना या किसी छवि में कुछ और देखना केवल इसलिए संभव है क्योंकि ये छवियां इतनी अस्पष्ट नहीं हैं और स्पष्ट सीमाएं नहीं हैं। इससे यह भी पता चलता है कि मानव की धारणा धोखे में क्यों पड़ती है।

लेकिन सक्रियता के बढ़े हुए स्तर के साथ इन क्षेत्रों को उजागर करने के लिए, एक अन्य समूह को जोड़ने के लिए आवश्यक है कि ऐसे सक्रिय प्रभाव प्राप्त होने पर ही सक्रिय किया जाएगा। हम इस मुद्दे पर विस्तार से कॉर्टेक्स और कॉर्टेक्स के संगठन के बारे में बात करेंगे, साथ ही छवि निर्माण के तंत्र में गुणात्मक रूप से कैसे सुधार करेंगे।



अब हम पदानुक्रमित मेमोरी सिस्टम और इमेजिंग सिस्टम को कनेक्ट करते हैं।
प्रसंस्करण के अगले स्तर पर जाने से पहले एक उत्तेजना से उत्तेजना विभिन्न तरीकों से जा सकती है। तो उत्तेजना को चुनने वाला मार्ग अन्य उत्तेजनाओं के प्रभाव से निर्धारित होता है। यह पथ निर्धारित करता है कि उच्च स्तर की उत्तेजना का प्रतिनिधित्व कैसे होगा और पदानुक्रम के साथ आगे कैसे होगा। स्तरों पर प्लास्टिसिटी में अंतर को देखते हुए, उच्च स्तरों पर छवियां अधिक स्थिर होंगी, अर्थात्, यदि जटिल उत्तेजना पूरी तरह से या शोर से सक्रिय नहीं है, तो इस जटिल उत्तेजना के लिए जो क्षेत्र अधिक विशिष्ट होगा वह गतिविधि में आ जाएगा। इसके अलावा, कुछ मामलों में पदानुक्रम सख्त नहीं है, रिसेप्टर्स से कुछ संकेतों को दोहराया जा सकता है और स्तरों को छोड़ सकते हैं।



इस तरह की स्मृति संरचना एक पेड़ के समान होती है, उदाहरण के लिए, पहले स्तरों पर हम न्यूरॉन्स की पहचान कर सकते हैं जो लोगों के सभी चेहरों पर प्रतिक्रिया देगा, उच्च पदानुक्रम में हम न्यूरॉन्स पाएंगे जो परिचित लोगों या उन चेहरों के चेहरे पर प्रतिक्रिया करते हैं जिन्हें हम बार-बार देखते हैं और रिश्तेदारों के चेहरे अंतिम स्तरों पर पाए जाते हैं। जिनके चेहरे हमसे बहुत परिचित हैं। हमारी दादी का चेहरा, जिसे हम बहुत विकृत, अपूर्ण या शोर रूप में भी पहचान सकते हैं, क्योंकि उच्च स्तर पर प्लास्टिसिटी बहुत कम है और "शाखा" का त्रुटिपूर्ण विकल्प अभी भी इसके पूर्ण सक्रियता की ओर ले जाएगा।

यह मेमोरी संरचना सूचना निष्कर्षण की उच्च गति का कारण बताती है, रिसेप्टर्स से उत्तेजना बस प्रसंस्करण की सभी परतों से गुजरती है, एक दूसरे को प्रभावित करती है, ये संकेत उस मार्ग को निर्धारित करते हैं जिससे उत्तेजना न्यूरॉन्स के वांछित समूहों तक पहुंच जाएगी। जानकारी की कोई गणना नहीं है और किसी भी संदर्भ जानकारी आदि के साथ कोई तुलना संचालन नहीं है। विकास सटीकता के बजाय गति के मार्ग के साथ चला गया, हालांकि बोध की सटीकता रिसेप्टर फ़ील्ड और मस्तिष्क को व्यवस्थित करने के विशेष तरीकों को बढ़ाकर हासिल की गई थी।

एलटीपी
स्मृति के बारे में तर्क पूर्ण नहीं होगा यदि हम दीर्घकालिक पोटेंशिएन के विषय पर नहीं छूते हैं। यह प्रभाव इस तथ्य के कारण है कि जब एक तंत्रिका कोशिका एक मजबूत सक्रिय प्रभाव के संपर्क में होती है, तो इसकी संवेदनशीलता थोड़ी देर के लिए बढ़ जाती है, और कोशिका में इस परिवर्तन का समय कई मिनटों से कई हफ्तों तक रह सकता है। ज्यादातर यह प्रभाव हिप्पोकैम्पस के बड़े पिरामिड कोशिकाओं पर प्रकट होता है, हालांकि इसे अन्य क्षेत्रों में भी देखा जा सकता है, लेकिन कम एकाग्रता पर।



वृद्धि के संपर्क के प्रभाव में, सेल में रासायनिक प्रतिक्रियाओं का एक निश्चित झरना शुरू किया जाता है, जो अतिरिक्त रिसेप्टर्स के पोस्टसिनेप्टिक झिल्ली के गठन की ओर जाता है, जिससे सेल की संवेदनशीलता बढ़ जाती है। आइए कल्पना करें कि यह मॉडल में कैसे लागू किया जाएगा।



न्यूरॉलेमेंट्स में संक्षेपण योजना पर विचार करें जो एक मध्यस्थ से भरे एक निश्चित पोत का प्रतिनिधित्व करता है, जिसमें से इस मध्यस्थ का निरंतर खर्च होता है। यदि पोत में न्यूरोट्रांसमीटर का स्तर "ए" स्तर तक पहुंच जाता है, तो एक न्यूरेलमेंट की सक्रियता होती है। यदि सक्रियण प्रभाव का स्तर "बी" स्तर तक पहुंचने का प्रबंधन करता है, तो न केवल न्यूरोलेमेंट की सक्रियता होगी, बल्कि इसके अलावा मुख्य सक्रियता सीमा "ए" "सी" स्तर तक घट जाएगी, ये परिवर्तन अस्थायी होंगे।

कुछ हिप्पोकैम्पस कोशिकाओं के काम में यह विशेषता तंत्रिका तंत्र में नशे के सिद्धांतों के विपरीत है, लेकिन यह विशेषता अधिक महत्वपूर्ण है। उसके लिए धन्यवाद, शरीर याद रख सकता है कि कुछ मिनट पहले उसके साथ क्या हुआ था। यदि आप अपनी आँखें बंद कर लेते हैं और थोड़ी देर के लिए शांत रहते हैं, तो आपको इस बारे में जानकारी याद रखने की ज़रूरत नहीं है कि आप कहाँ हैं और पहले क्या घटनाएँ हुई थीं। यहां आश्चर्यजनक बात यह है कि ऐसी कोई भी उत्तेजना नहीं है जो इस जानकारी के लिए जिम्मेदार न्यूरॉन्स के लिए अग्रणी प्रतिवर्त आर्क को सक्रिय करेगी।

हिप्पोकैम्पस में गतिविधि की प्रक्रिया में, लंबी अवधि की क्षमता के माध्यम से क्षेत्रों और न्यूरॉन्स के अंकन का एक प्रकार होता है, उन क्षेत्रों को सक्रिय छवियों के लिए जिम्मेदार माना जाता है। तो आप आसानी से उन छवियों पर लौट सकते हैं जो हाल ही में एक कमजोर प्रभाव के माध्यम से भी सक्रिय हो गए थे।



कल्पना करें कि स्थानों की छवियों के लिए जिम्मेदार न्यूरॉन्स के समूह हैं, उदाहरण के लिए, छवियां: "काम", "घर", "घर", आदि। फिर, कार्यस्थल में होने के नाते, हम बहुत सारे दृश्य, श्रवण, स्पर्शपूर्ण चित्र और संकेत प्राप्त कर सकते हैं जहां हम संकेत कर रहे हैं। यह इस तथ्य की ओर जाता है कि जगह की छवि से जुड़े न्यूरॉन्स को दीर्घकालिक पोटेंशिएन द्वारा चिह्नित किया जाएगा। अब, एक निश्चित समय के अंतराल पर, जबकि दीर्घकालिक पोटेंशियल प्रभाव में है, जगह की जड़ छवि से एक छोटी उत्तेजना सक्रिय छवि के न्यूरॉन्स के सक्रिय होने के लिए पर्याप्त है।



दीर्घकालिक पोटेंशिएशन आपको उस जानकारी को याद करने की अनुमति देता है जिसे शरीर ने हाल ही में संचालित किया था, लेकिन जानकारी नई या महत्वपूर्ण नहीं थी। यह काम करने के मेमोरी टाइम को भी बढ़ाता है।

स्मृति का परिणामी सिद्धांत, मेरी राय में, बहुत सरल और संक्षिप्त है, और यह न्यूरोमिनेशन के काम में निर्धारित नींव से निम्नानुसार है।

अगले अंक में हम भावनाओं के बारे में बात करेंगे, और मुझे उम्मीद है कि आपको विश्वास दिलाया जाएगा कि मानव दिमाग में सबसे जटिल भावनाएं इलेक्ट्रॉनिक अनाज के लिए उपलब्ध होंगी।

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Source: https://habr.com/ru/post/hi397377/