Bebidas de melodías de corteza visual para que coincidan con los objetivos actuales

Cuando ves una bolsa de zanahorias en la tienda de comestibles, ¿tu mente va en papa y chirivía o plumas y apio?

Esto es, por supuesto, dependiendo de si está haciendo estofado de invierno Hardik o preparándose para ver el Super Bowl.

La mayoría de los científicos están de acuerdo en que clasificar una zanahoria similar a un objeto es un pensamiento de bocadillos raíz o de fiesta como un refrigerio de fiesta, es el trabajo de un trabajo de una corteza prfontal, el área del cerebro es responsable de la lógica y otras funciones de alto nivel que nos hacen inteligentes y sociales. En esa cuenta, los ojos del cerebro y las áreas visuales son como una cámara de seguridad que recopila datos y procesa de manera estandarizada antes de pasarlo para su análisis.

Sin embargo, un Nuevo estudio Ingeniero biomédico y neurocientífico Newtida Rangratsmetavamana, profesor asistente en Ingeniería de Colombia, muestra que los campos visuales del cerebro juegan una obra de teatro Activo Papel en la creación de una comprensión de la información. En serio, la forma en que explica la información depende de lo que esté funcionando en el resto del cerebro.

Si este Super Bowl es el domingo, el sistema visual ve esas zanahorias en una bandeja de Vegi, antes de que la corteza prefrontal sabe que están presentes.

Publicado el 11 de abril Comunicación de la naturalezaEl estudio aún proporciona alguna evidencia obvia de que los sistemas sensoriales tempranos juegan un papel en la toma de decisiones y optimizan en tiempo real. También indica nuevos enfoques para diseñar el sistema AI que pueden ser compatibles con situaciones nuevas o inesperadas.

Nos sentamos con Rungratsameetaeemana para aprender más sobre la investigación.

¿Qué es lo emocionante de este nuevo estudio?

Nuestros hallazgos desafían el enfoque tradicional de que las áreas sensoriales tempranas en el cerebro son simplemente "visibles" o "registrando" las entradas de vista. De hecho, el sistema visual del cerebro humano sugiere activamente que representa un objeto similar preciso que está tratando de hacer. Incluso en áreas visuales que están muy cerca de la información bruta que ingresan a los ojos, el cerebro tiene flexibilidad para explicar su interpretación y reacciones dependiendo de la función actual. Esto nos da una nueva forma de pensar sobre la flexibilidad en el cerebro y abre ideas para construir modelos de sistemas de IA más adaptativos después de estas estrategias nerviosas.

¿Cómo llegaste a esta increíble conclusión?

La mayoría de los trabajos anteriores vieron cómo las personas aprenden categorías con el tiempo, pero este estudio se acerca a un pedazo de flexibilidad: el cerebro ¿Cómo el cerebro cambia rápidamente entre diferentes métodos para organizar la misma información visual?

¿Cuáles fueron tus experimentos?

Utilizamos imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI) para inspeccionar la actividad cerebral de las personas, mientras que ponen formas en diferentes categorías. El turno fue que las "reglas" cambiaron para clasificar los tamaños. Esto nos determina si la corteza de la vista estaba cambiando cómo depende de cómo definimos las categorías.

Analizamos los datos utilizando herramientas de aprendizaje automático computacional, incluido el clasificador múltiple. Estos dispositivos nos permiten verificar los patrones de activación cerebral en respuesta a imágenes de diferentes tamaños, y miden cómo el cerebro distingue claramente el tamaño en diferentes categorías. Vimos que el cerebro depende de qué categorías nuestros participantes estaban clasificando las formas.

Lanzar una 'llave en las obras' de nuestras células de nuestras células puede ayudar a combatir el cáncer, la enfermedad del hígado graso ... y la pérdida de cabello.

¿Qué viste en los datos de estos experimentos?

Actividad en el sistema visual, incluido Cortis visual primario y secundario, que se ocupa de los datos directos del ojo, prácticamente cambia con cada tarea. Reorganizó su actividad, dependiendo de las decisiones que las personas usaban las reglas, que demostró el patrón de activación del cerebro cuando el campo gris tenía una forma entre las categorías. Eran el tamaño más difícil de decir de manera diferente, por lo que está bien cuando el procesamiento adicional será más útil.

Realmente podemos ver patrones nerviosos claros en los datos de fMRI en esos casos en que las personas lo hicieron mejor en las tareas. Esto sugiere que la corteza visual puede ayudarnos a resolver funciones de clasificación flexibles directamente.

¿Cuáles son las implicaciones de estas conclusiones?

La cognición flexible es un sello distintivo de la cognición humana, e incluso los sistemas de IA de arte del estado todavía luchan con un rendimiento laboral flexible. Nuestros resultados pueden contribuir al diseño del sistema AI que puede ser compatible con nuevas condiciones. Los resultados también pueden contribuir a comprender cómo la flexibilidad cognitiva puede romper en condiciones como el TDAH u otros trastornos cognitivos. También recuerda cuán notables y eficientes son nuestros cerebros, incluso en las primeras etapas del procesamiento.

¿Qué es para esta línea de investigación?

Estamos promoviendo la neurología estudiando cómo la codificación flexible en el nivel del circuito nervioso. Con fMRI, estábamos mirando la gran población de neuronas. En un nuevo estudio de seguimiento, estamos revisando el mecanismo de circuito de codificación flexible registrando la actividad neurológica dentro del cráneo. Esto nos permite preguntarnos cómo las neuronas individuales y los circuitos neuronales en el cerebro humano apoyan el comportamiento flexible y dirigido por el objetivo.

También estamos comenzando a descubrir cómo estas ideas pueden ser útiles para los sistemas artificiales. Incluso cuando las reglas cambian, los humanos son buenos en la adopción de nuevos objetivos, pero los sistemas de IA actuales a menudo luchan con ese tipo de flexibilidad. Esperamos que lo que estamos aprendiendo del cerebro humano nos ayude a diseñar modelos que se adapten más líquidos, no solo para nuevas entradas, sino también para nuevos Referencias,