É assim que o cérebro combina memórias para resolver problemas

O cérebro abriga nossa mente e nossas memórias, e confiamos em suas capacidades de processamento de informações quando pretendemos aprender algo novo. Mas, Como o cérebro combina memórias para resolver problemas??

Os seres humanos têm a capacidade de combinar criativamente nossas memórias para resolver problemas e obter novos conhecimentos. Este processo depende em grande parte de memórias para eventos específicos. Essas memórias são conhecidas como memória episódica.

Embora a memória episódica tenha sido amplamente estudada, as teorias atuais não explicam facilmente como as pessoas podem usar suas memórias episódicas para chegar a essas novas idéias. Uma nova investigação oferece uma nova maneira de entender a maneira pela qual o cérebro humano conecta individualmente memórias para resolver problemas.

O estudo, conduzido por uma equipe de neurocientistas e pesquisadores de inteligência artificial da DeepMind, Universidade Otto von Guericke Magdeburg e do Centro Alemão de Doenças Neurodegenerativas (DZNE), foi publicado na revista. Neurônio.

Novo mecanismo cerebral para recuperar memórias

Os pesquisadores propõem o seguinte exemplo para explicar como a recuperação de memória é ativada. Imagine que você vê uma mulher dirigindo seu carro pela rua. No dia seguinte, você vê um homem dirigindo o mesmo carro na mesma rua. Isso poderia desencadear a memória da mulher que você viu no dia anterior e você poderia raciocinar que é um casal vivendo juntos, uma vez que eles compartilham um carro.

Pesquisadores propõem um novo mecanismo cerebral que permitiria recuperar memórias para ativar a recuperação de outras memórias relacionadas dessa forma.. Esse mecanismo permite a recuperação de múltiplas memórias interligadas, que então permitem ao cérebro criar novos tipos de idéias como essas..

Em comum com as teorias padrão da memória episódica, os autores postulam que memórias individuais são armazenadas como traços de memória separados em uma região do cérebro chamada hipocampo..

Segundo Raphael Koster, pesquisador do DeepMind e co-autor do estudo, memórias episódicas podem nos dizer se já conhecíamos alguém ou onde estacionamos nosso carro, por exemplo. "O sistema hipocampal é compatível com esse tipo de memória, que é crucial para o aprendizado rápido", explica.

Ao contrário das teorias-padrão, a nova teoria explora uma conexão anatômica desacompanhada que deixa o hipocampo para o córtex entorrinal vizinho, mas depois entra de novo imediatamente. Os pesquisadores pensaram que essa conexão recorrente é o que permite que memórias recuperadas do hipocampo acionem a recuperação de outras memórias relacionadas.

A associação de memórias para resolver problemas

Os pesquisadores conceberam uma maneira de testar essa teoria, tomando ressonância magnética funcional alta resolução O estudo foi realizado com 26 homens e mulheres jovens durante a execução de uma tarefa que exigia que eles obtivessem informações sobre eventos separados..

Os voluntários foram mostrados pares de fotografias: um de um lado e outro de um objeto ou lugar. Cada objeto individual e lugar apareciam em dois pares de fotos separadas, cada uma delas associada a uma face diferente. Isso significa que cada par de fotos foi vinculado a outro par por meio do objeto compartilhado ou da imagem do local.

Em uma segunda fase do experimento, os pesquisadores testaram se os participantes poderiam inferir a conexão indireta entre as duas faces ligadas mostrando um rosto e pedindo-lhes para escolher entre dois outros rostos. Uma das opções, a correta, foi emparelhada com o mesmo objeto ou imagem do lugar, e um.

Os pesquisadores previram que o rosto apresentado acionaria a recuperação do objeto ou local correspondente e, portanto, causaria atividade cerebral que passaria do hipocampo para o córtex entorrinal. Além disso, os pesquisadores também esperavam encontrar evidências de que essa atividade voltaria mais tarde ao hipocampo para ativar a recuperação da face conectada correta..

Usando técnicas especializadas desenvolvidas por eles mesmos, os pesquisadores foram capazes de separar as partes do córtex entorrinal que fornecem informações para o hipocampo. Isso permitiu que eles medissem com precisão os padrões de ativação na entrada e na saída do hipocampo separadamente..

Os pesquisadores programaram um algoritmo de computador para distinguir entre a ativação de cenas e objetos dentro dessas regiões de entrada e saída.. O algoritmo foi aplicado apenas quando os rostos foram mostrados na tela. Se o algoritmo indicou a presença de informações sobre a cena ou objeto nesses testes, ele só poderia ser controlado por memórias recuperadas da cena vinculada ou fotos de objetos.

Segundo os pesquisadores, esses dados mostraram que quando o hipocampo recupera uma memória, a ativação não passa para o resto do cérebro, mas recircula de volta para o hipocampo. Esse mecanismo seria o que desencadearia a recuperação de outras memórias relacionadas.

Pesquisadores pensam nos resultados do algoritmo como uma síntese de teorias novas e antigass. "Os resultados podem ser considerados os melhores dos dois mundos: você preserva a capacidade de lembrar de experiências individuais mantendo-as separadas, enquanto ao mesmo tempo permite que memórias relacionadas se combinem rapidamente no ponto de recuperação", diz Dharshan Kumaran, co-autor do estudo.

De acordo com Kumaran, essa habilidade é útil, por exemplo, para entender como partes diferentes de uma história se encaixam, algo que não é possível se você só recuperar uma memória da memória.

Os autores acreditam que os resultados de este estudo poderia ajudar a inteligência artificial a aprender mais rápido no futuro. Martin Chadwick, co-autor do estudo, explica que, embora existam muitos domínios em que a inteligência artificial é superior, os seres humanos ainda têm uma vantagem quando as tarefas dependem do uso flexível da memória episódica. Nesse sentido, diz Chadwick, "Se pudermos entender os mecanismos que permitem que as pessoas façam isso, a esperança é reproduzi-los dentro de nossos sistemas de inteligência artificial, dando a eles a capacidade de resolver alguns problemas em muito menos tempo".

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