كل يوم ، يتعلم الناس باستمرار وتشكيل ذكريات جديدة. عندما تلتقط هواية جديدة ، جرب وصفة أوصى بها أحد الأصدقاء أو قراءة آخر أخبار العالم ، حيث يخزن عقلك العديد من هذه الذكريات لسنوات أو عقود.
ولكن كيف يحقق عقلك هذا الإنجاز المذهل؟
في بحثنا المنشور حديثًا في مجلة Science ، حددنا بعض “القواعد” التي يستخدمها الدماغ للتعلم.
التعلم في الدماغ
يتكون الدماغ البشري من مليارات من الخلايا العصبية. تقوم هذه الخلايا العصبية بإجراء نبضات كهربائية تحمل معلومات ، مثل كيفية استخدام أجهزة الكمبيوتر إلى رمز ثنائي لحمل البيانات.
يتم توصيل هذه النبضات الكهربائية مع الخلايا العصبية الأخرى من خلال الروابط بينها تسمى المشابك. تحتوي الخلايا العصبية الفردية على امتدادات متفرعة تُعرف باسم التشعبات التي يمكن أن تتلقى الآلاف من المدخلات الكهربائية من الخلايا الأخرى. تنقل dendrites هذه المدخلات إلى الجسم الرئيسي للخلايا العصبية ، حيث تقوم بعد ذلك بدمج كل هذه الإشارات لتوليد نبضاتها الكهربائية الخاصة بها.
إن النشاط الجماعي لهذه النبضات الكهربائية عبر مجموعات محددة من الخلايا العصبية التي تشكل تمثيلات المعلومات والخبرات المختلفة داخل الدماغ.
لعقود من الزمن ، اعتقد علماء الأعصاب أن الدماغ يتعلم بتغيير كيفية ارتباط الخلايا العصبية ببعضها البعض. نظرًا لأن المعلومات والخبرات الجديدة تغير كيفية تواصل الخلايا العصبية مع بعضها البعض وتغيير أنماط نشاطها الجماعي ، فإن بعض الاتصالات المتشابكة أصبحت أقوى بينما تصبح أخرى أضعف. عملية اللدونة المتشابكة هذه هي ما ينتج عن تمثيلات للمعلومات والخبرات الجديدة داخل عقلك.
من أجل أن ينتج عن دماغك التمثيلات الصحيحة أثناء التعلم ، يجب أن تخضع الاتصالات المتشابكة الصحيحة للتغييرات الصحيحة في الوقت المناسب. “القواعد” التي يستخدمها عقلك لاختيار المشابك التي يجب تغييرها أثناء التعلم – ما يطلق عليه علماء الأعصاب لمشكلة مهمة الائتمان – ظل غير واضح إلى حد كبير.
تحديد القواعد
قررنا مراقبة نشاط الاتصالات المتشابكة الفردية داخل الدماغ أثناء تعلم معرفة ما إذا كان بإمكاننا تحديد أنماط النشاط التي تحدد الاتصالات التي ستصبح أقوى أو أضعف.
للقيام بذلك ، قمنا بتشفير المستشعرات البيولوجية وراثيا في الخلايا العصبية من الفئران التي من شأنها أن تضيء استجابة للنشاط التشابكي والعصبي. لقد راقبنا هذا النشاط في الوقت الفعلي حيث تعلمت الفئران مهمة تضمنت الضغط على رافعة إلى وضع معين بعد إشارة صوتية لتلقي المياه.
لقد فوجئنا عندما وجدنا أن المشابك العصبية على الخلايا العصبية لا تتبع نفس القاعدة. على سبيل المثال ، اعتقد العلماء في كثير من الأحيان أن الخلايا العصبية تتبع ما يسمى قواعد Hebbian ، حيث تطلق الخلايا العصبية التي تطلق باستمرار معًا ، سلك معًا. بدلاً من ذلك ، رأينا أن المشابك في مواقع مختلفة من التشعبات من نفس الخلايا العصبية تتبع قواعد مختلفة لتحديد ما إذا كانت الروابط أصبحت أقوى أو أضعف. تلتزم بعض المشابك بقاعدة Hebbian التقليدية حيث تعزز الخلايا العصبية التي تطلق باستمرار علاقاتها. فعلت المشابك الأخرى شيئًا مختلفًا ومستقلًا تمامًا عن نشاط الخلايا العصبية.
تشير النتائج التي توصلنا إليها إلى أن الخلايا العصبية ، من خلال استخدام مجموعتين مختلفتين من القواعد للتعلم عبر مجموعات مختلفة من المشابك ، بدلاً من قاعدة موحدة واحدة ، يمكن أن تضبط الأنواع المختلفة من المدخلات التي تتلقاها لتمثيل معلومات جديدة بشكل مناسب في الدماغ.
بمعنى آخر ، من خلال اتباع قواعد مختلفة في عملية التعلم ، يمكن للخلايا العصبية متعددة المهام وتؤدي وظائف متعددة بالتوازي.
التطبيقات المستقبلية
يوفر هذا الاكتشاف فهمًا أوضح لكيفية تغير الروابط بين الخلايا العصبية أثناء التعلم. بالنظر إلى أن معظم اضطرابات الدماغ ، بما في ذلك الحالات التنكسية والنفسية ، تنطوي على شكل من أشكال المشابك الخلل ، فإن هذا يحتمل أن يكون له آثار مهمة على صحة الإنسان والمجتمع.
على سبيل المثال ، قد يتطور الاكتئاب من الضعف المفرط في الاتصالات المتشابكة داخل مناطق معينة من الدماغ مما يجعل من الصعب تجربة المتعة. من خلال فهم كيفية عمل اللدونة المتشابكة عادة ، قد يكون العلماء قادرين على فهم أفضل لما يحدث في الاكتئاب ثم تطوير العلاجات لعلاجها بشكل أكثر فعالية.
قد يكون لهذه النتائج أيضًا آثار على الذكاء الاصطناعي. شبكات العصبية الاصطناعية الكامنة وراء الذكاء الاصطناعي مستوحاة إلى حد كبير من كيفية عمل الدماغ. ومع ذلك ، فإن قواعد التعلم التي يستخدمها الباحثون لتحديث الاتصالات داخل الشبكات وتدريب النماذج عادة ما تكون موحدة وأيضًا غير معقولة بيولوجيًا. قد يوفر أبحاثنا نظرة ثاقبة حول كيفية تطوير نماذج الذكاء الاصطناعى الأكثر واقعية من الناحية البيولوجية والتي تكون أكثر كفاءة ، أو أداء أفضل ، أو كليهما.
لا يزال هناك طريق طويل لنقطعه قبل أن نتمكن من استخدام هذه المعلومات لتطوير علاجات جديدة لاضطرابات الدماغ البشرية. بينما وجدنا أن الاتصالات المتشابكة على مجموعات مختلفة من التشعبات تستخدم قواعد التعلم المختلفة ، لا نعرف بالضبط السبب أو كيف. بالإضافة إلى ذلك ، على الرغم من أن قدرة الخلايا العصبية على استخدام طرق تعليمية متعددة في وقت واحد تزيد من قدرتها على تشفير المعلومات ، إلا أن الخصائص الأخرى التي قد تمنحها هذه ليست واضحة بعد.
نأمل أن تجيب الأبحاث المستقبلية على هذه الأسئلة وتعزيز فهمنا لكيفية تعلم الدماغ.
يتم إعادة نشر هذه المقالة من المحادثة ، وهي مؤسسة إخبارية مستقلة غير ربحية تجلب لك الحقائق والتحليلات الجديرة بالثقة لمساعدتك على فهم عالمنا المعقد. كتبه: وليام رايت ، جامعة كاليفورنيا ، سان دييغو و Takaki Komiyama ، جامعة كاليفورنيا ، سان دييغو
اقرأ المزيد:
يتلقى وليام رايت تمويلًا من المعاهد الوطنية للصحة (NINDS) ومؤسسة Schmidt Sciences.
يتلقى Takaki Komiyama تمويلًا من NIH و NSF و Simons Foundation و Chan Zuckerberg Beability ، ومعهد Kavli للدماغ والعقل.