ニューヨーク大学:脳の記憶プロセスはデータ圧縮を行っています。さまざまなグラフィックスにも共通のメモリ形式があります。

ニューヨーク大学:脳の記憶プロセスはデータ圧縮を行っています。さまざまなグラフィックスにも共通のメモリ形式があります。

脳は見たものをどうやって記憶するのでしょうか?研究者たちは新たな発見をした。脳は現在のタスクに関連する視覚情報を捉え、見た画像を単純化して圧縮する一方で、無関係な特徴の一部は無視するのだ。言い換えれば、人間の脳の記憶プロセスは、カメラで写真を撮るというよりも、黒板にアウトラインを書くことに似ています。さらに、研究者による最近の実験分析結果では、異なる視覚情報がほぼ同じ記憶形式で保存される可能性があることも示されています。この論文はニューヨーク大学からのもので、トップクラスの神経科学雑誌であるNeuronに掲載されました。

この研究がどのようなものか見てみましょう。

脳の記憶活動のデータ収集と可視化

必要な情報を保存し、思い出す脳の能力はワーキングメモリとして知られ、多くの高レベルの認知プロセスに不可欠です。

これまでの研究で、人間の脳は視覚情報を再コード化できることが立証されています。たとえば、私たちが見た数字を再コード化し、それを数字を声に出して読む音として心の中に保存します。

この結論に基づいて、研究チームは新たな探究を行うための実験を実施しました。

実験では、方向性のある格子と動く点という 2 つの異なる視覚刺激画像を設定しました。

各テストでは、参加者は最初に画像を見て、次に見たものを思い出すのに 12 秒間与えられ、その後、記憶を使って格子が傾いている方向、または点のグループが動いている方向を判断しました。

同時に、研究者らは機能的磁気共鳴画像法(fMRI)を使用して参加者の脳活動を視覚化した。

異なる視覚情報が同じ形式で記憶される可能性がある

研究者たちは、格子の傾斜角度や点の移動方向に関係なく、視覚野と頭頂皮質で同じ神経活動パターンが生成されることを発見した。

視覚皮質は視覚情報を処理する大脳皮質の部分であり、頭頂皮質は記憶を処理して保存する脳の部分です。

具体的なデータ分析結果は以下の通りです。

結果は、脳の視覚野が、傾いた格子と動く点という2つの異なる画像刺激を区別できることを示しました。

同時に、ある種類の刺激(格子の傾斜角度など)で脳を訓練すると、別の種類の刺激(点が動く方向など)も正常に解読できるようになります。

しかし、この「共有」は記憶段階でのみ発生し、刺激を直接見ている期間中は観察されなかったことは注目に値します。

これは研究者の推測を裏付けるものです。格子の傾きとドットセットの動きの画像特性には相違点と類似点の両方がありますが、作業記憶プロセスでは、脳は特定のタスクに最も関連のある特徴のみを抽出し、2つの異なる刺激を同じ「記憶形式」にエンコードします。

人間の脳は「アウトラインを書く」のと似た方法で物事を記憶する

前の記事では、作業記憶は脳内のイメージ属性の抽象的な表現であることを説明しました。

では、ワーキングメモリ表現には他にどのような潜在的な特性があるのでしょうか?脳は見たものすべてを記憶するのでしょうか?

さらに調査を進めるため、研究者らは、脳活動の3次元パターンを、より情報量の多い視覚空間の2次元表現に投影する複雑なモデルを使用しました。

これにより、この実験で脳が 2 つの視覚刺激の情報を再コード化する形式が明らかになります。

図Aは空間再構成解析の概略図である。各特徴条件の格子角度またはドットの移動方向が視野空間に投影されました。

図Bはグループ再構成図です。図 B に基づいて、フィルタリング応答と関連する忠実度値が計算され、図 C と D が得られます。

このデータを分析すると、参加者は実際には格子や動く点の複雑な雲をまったく記憶していなかったことが明らかになりました。代わりに、被験者は、覚えるように求められた角度を表す 1 本の線に画像を圧縮しました。

著者について

論文の筆頭著者であるユナ・クワック氏は現在、ニューヨーク大学で心理学の博士号取得を目指している。

クレイトン・E・カーティス氏はこの論文の責任著者であり、ニューヨーク大学心理学部の研究者でもある。

研究者たちは作業記憶の機能の一部を理解し始めたばかりであり、多くの答えがまだ明らかにされていない。

たとえば、比較的単純な記憶は、作業記憶の中でどのようにしてより複雑な情報セットに変換されるのでしょうか?

しかし、今日のテクノロジーにより、人々はこれまでにない方法で作業記憶にアクセスし、それを記録することが可能になりました。

これは、世界からのさまざまな視覚情報入力に対する作業記憶の形成における共通点と相違点を分析するのに役立ちます。

自己量子ビット

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