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¿Es posible que la memoria débil se deba a la interferencia entre señales en el cerebro?

¿Es posible que la memoria débil se deba a la interferencia entre señales en el cerebro?


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"Memoria débil", como se usa en esta pregunta, se refiere a la incapacidad de recuperar un recuerdo que una persona sabe que ha memorizado antes. Un ejemplo de esto es un fragmento de datos que el individuo memorizó como parte de un ejercicio de entrenamiento 2 semanas antes.

¿Existe consenso científico sobre la causa de este tipo de memoria débil? ¿O es el consenso de que existen múltiples causas?

¿Es posible que este tipo de memoria débil sea causada por la interferencia entre varias señales en el cerebro, o qué dice la evidencia conocida (si es que dice algo)?


Normalmente, los mensajes se envían desde el cerebro a través de la médula espinal a partes del cuerpo, lo que conduce al movimiento. Cuando la médula espinal está dañada, el mensaje del cerebro no puede llegar. Los nervios espinales por debajo del nivel de la lesión reciben señales, pero no pueden subir por los tractos espinales hasta el cerebro. Pueden ocurrir movimientos reflejos, pero estos no son movimientos que se puedan controlar. Pueden ocurrir cuando se toca el pie o al toser.

Esta es la pérdida temporal de todos los reflejos de la médula espinal por debajo del nivel de la lesión. Esto podría durar de días a semanas. Cuando termina el choque espinal, la espasticidad o rigidez comienza por debajo del nivel en el que se lesionó la médula espinal. El choque espinal no se puede prevenir y debe resolverse por sí solo.


Lecturas fundamentales de cognición

¿Pensar en voz alta ayuda a su desempeño o lo obstaculiza?

Pensamiento negativo: una adicción peligrosa

El primer estudio de septiembre de 2014, "Mecanismo de seguimiento y sincronización de la memoria localizado en las células cerebelosas de Purkinje" se publicó en la revista procedimientos de la Academia Nacional de Ciencias.

Al estudiar cómo las células cerebelosas de Purkinje cambian su capacidad de respuesta a un estímulo durante el aprendizaje de respuestas condicionadas, los investigadores de la Universidad de Lund en Suecia encontraron que las células de Purkinje individuales pueden aprender relaciones de tiempo altamente específicas entre dos estímulos emparejados sin entrada cerebral.

Investigaciones anteriores han desafiado los conceptos tradicionales del papel del cerebelo en la función cognitiva al mostrar que a través de sus conexiones con la corteza prefrontal, el cerebelo contribuye tanto a la planificación como a la ejecución del movimiento y está involucrado en funciones cognitivas superiores.

Hasta ahora, los neurocientíficos han asumido que este mecanismo de sincronización es el resultado del fortalecimiento o debilitamiento de las conexiones sinápticas a lo largo de una red de células nerviosas. Sin embargo, en este gran descubrimiento, los científicos de la Universidad de Lund han demostrado que no se necesitan redes. Una sola célula de Purkinje puede aprender cuándo es el momento de reaccionar a una bocanada de aire. El rastro de aprendizaje y memoria inconsciente parece ser intrínseco a la propia célula de Purkinje.

Mientras que los investigadores en Suecia continúan estudiando qué sustancia transmisora ​​específica y qué receptor en la superficie de la célula de Purkinje son responsables del mecanismo de sincronización recién descubierto, los científicos de la Universidad de Pensilvania y Princeton están llevando a cabo una investigación similar.

En un segundo estudio de septiembre de 2014, "Codificación de la fuerza del estímulo a través de señales de calcio análogas en las dendritas de las células de Purkinje de ratones despiertos", los investigadores estadounidenses encontraron que las células de Purkinje en el cerebelo pueden detectar errores causados ​​por eventos sensoriales inesperados en milisegundos de los estímulos.

Este estudio fue dirigido por Javier Medina, profesor asistente en el Departamento de Psicología de la Facultad de Artes y Ciencias de Penn, y Farzaneh Najafi, quien era un estudiante de posgrado en el Departamento de Biología. Colaboraron con la becaria postdoctoral Andrea Giovannucci y el profesor asociado Samuel S. H. Wang de la Universidad de Princeton.

"Aunque hay una gran población de fibras trepadoras que pueden dar información relacionada con errores a las células de Purkinje relevantes cuando encuentran algo inesperado, no todas se disparan cada vez", dijo Medina en un comunicado de prensa. "Vimos que hay información codificada en el número de fibras trepadoras que disparan. Las bocanadas más largas corresponden a más fibras trepadoras que envían señales a sus células de Purkinje".

Los investigadores señalan que este tipo de detección de errores es lo que conecta la memoria muscular y permite que su cerebro aprenda inconscientemente de los errores, lo cual es fundamental para mejorar el control de la motricidad fina y el aprendizaje a través de la práctica.

Curiosamente, Sam Wang de Princeton (que también participó en el estudio de Medina) ha encontrado un fuerte vínculo entre el cerebelo y el autismo. En otro estudio de septiembre de 2014, él y sus colegas descubrieron que los humanos dependen del cerebelo para hacer asociaciones condicionadas inconscientes y marcadores de memoria implícitos para comprender las señales sociales como una cara sonriente.

En los niños con autismo, Wang cree que el daño o el mal funcionamiento del cerebelo en una etapa vulnerable de desarrollo impide que el cerebelo pueda aprender estas señales sociales implícitas durante el desarrollo infantil.

Las células de Purkinje son excepcionalmente hermosas y exponencialmente poderosas

Las células de Purkinje individuales pueden aprender a responder a los cambios en las respuestas condicionadas inconscientes y adaptarse a patrones de sincronización finamente ajustados. Las células de Purkinje parecen ser capaces de "saber" sin "saber" y operar de forma automática y adecuada ante un estímulo específico en milisegundos.

En la página 119 de El camino del atleta Describo la estructura única de las células de Purkinje tal como la aprendí de mi padre:

La plasticidad sináptica de las células de Purkinje está en tus manos. Se remodelan a diario mediante la práctica y la repetición. Las células de Purkinje funcionan a una velocidad cuántica. La amplificación de más de doscientas mil señales entrantes a través de un axón ofrece una capacidad de procesamiento paralelo desde el cerebelo hasta el cerebro. La salida final de cualquier célula de Purkinje dada es a través de un solo axón, pero todas las células de Purkinje funcionan de forma autónoma, pero simultáneamente. Oscilan juntos y marchan al unísono. Estas células toman información sensorial de todas las partes del cuerpo y la envían al cerebro.

Conclusión: ¿Necesita un hipocampo para almacenar recuerdos implícitos?

HM, el famoso paciente cerebral al que le extirparon todo el hipocampo en un intento fallido de tratar la epilepsia, sufrió una amnesia completa y no pudo formar ningún recuerdo declarativo. Sin embargo, con un cerebelo intacto, pudo aprender a resolver acertijos y retener los recuerdos de procedimientos cerebelosos que no tenía reconocimiento cerebral del aprendizaje.

Estos nuevos hallazgos sobre el poder de las células de Purkinje individuales para retener los rastros de la memoria ofrecen nuevas pistas sobre cómo la memoria y el aprendizaje pueden tener lugar sin el hipocampo, que tradicionalmente se cree que es la sede del aprendizaje y la memoria.

El diccionario Merriam-Webster define el conocimiento como: "información, comprensión o habilidad que se obtiene de la experiencia o la educación". En términos de metacognición, es importante dividir el tipo de conocimiento declarativo que aprende a través de la educación y el tipo de conocimiento implícito que obtiene a través de la experiencia o la práctica.

Durante demasiado tiempo, el énfasis se ha centrado únicamente en la corteza prefrontal y el cerebro como sede de todo el conocimiento. Estos nuevos hallazgos dan crédito a mi creencia de que las células de Purkinje del cerebelo desempeñan un papel importante en la función cognitiva óptima que combina el aprendizaje y la memoria declarativos e implícitos.

Toda esta investigación es revolucionaria y tiene interesantes aplicaciones futuras. Tener una mejor comprensión de las células de Purkinje y el cerebelo podría conducir a una rehabilitación más rápida después de una lesión cerebral traumática o un derrame cerebral. Este hallazgo también podría ayudar a tratar afecciones como el autismo, el TDAH y los problemas del lenguaje, en los que se cree que el cerebelo es un actor clave.

En términos de su propia metacognición, le recomiendo encarecidamente que cree hábitos diarios que flexionen continuamente ambos hemisferios de su cerebro y ambos hemíferos de su cerebelo. Creo que la clave para crear una vida útil de éxitos personales y optimizar todo el potencial de su cerebro radica en las actividades que aumentan la materia gris y mejoran la conectividad de la materia blanca entre los cuatro hemisferios cerebrales.

Si desea leer más sobre el cerebelo, las células de Purkinje y el aprendizaje implícito, consulte mi Psicología Hoy publicaciones de blog:

  • "¿El tamaño del cerebelo está relacionado con la inteligencia humana?"
  • "Área del cerebro primitivo vinculada a la inteligencia humana"
  • "Nuevas pistas sobre el funcionamiento interno de la mente inconsciente"
  • "La misteriosa neurociencia del aprendizaje de habilidades automáticas"
  • "Demasiado pensamiento cristalizado reduce la inteligencia fluida" "
  • "Hacia un nuevo modelo de cerebro dividido: cerebro con cerebro abajo"
  • "Los neurocientíficos descubren cómo la práctica hace la perfección"
  • "¿Cómo se relaciona el cerebelo con los trastornos del espectro autista?"
  • "Los problemas familiares en la niñez pueden obstaculizar el desarrollo del cerebro"
  • "La neurociencia de calmar a un bebé"
  • "¿Por qué bailar es tan bueno para tu cerebro?"
  • "La neurociencia del éxito duradero de Madonna"
  • "Gesticular involucra a los cuatro hemisferios cerebrales"
  • "La neurociencia de la superfluidez"
  • "Una razón más para desconectar su televisor"
  • "Mejores habilidades motoras vinculadas a puntajes académicos más altos"
  • "La coordinación mano-ojo mejora las habilidades cognitivas y sociales"
  • "La neurociencia de la imaginación"
  • "¿Practicar solo puede crear maestría?"
  • "N º 1 de la razón por la que la práctica hace la perfección"

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¿Cómo puede la Voyager 2 seguir enviando datos a la Tierra?

Está muy, muy lejos, ¿cuán débil es la señal que envía, y cómo la interferencia no destruye ningún dato significativo antes de que llegue a la Tierra?

Están alimentados por generadores termoeléctricos de radioisótopos (RTG) que comenzaron a generar alrededor de 500W y caerán por debajo de cualquier producción de energía útil en la próxima década más o menos.

La potencia eléctrica actual disponible del RTG en la Voyager 1 es de aproximadamente 233 W, disminuyendo en aproximadamente 4 W / año.

Sin embargo, su transmisor de radio siempre ha generado una 22.4 Señal de Watt, independientemente del estado del RTG. Esto se ha comparado con frecuencia en la prensa popular con la energía utilizada por una bombilla de luz de refrigerador.

Entonces sus antenas son altamente direccionales. ¿Cómo pueden apuntar hacia la Tierra con suficiente precisión?

Tengo una pregunta tangente: ¿cómo es que no usamos RTG para producir energía aquí en la tierra? ¿Podrías alimentar un coche eléctrico con él?

Aquí & # x27s un artículo que encontré con algunos detalles técnicos. Según ese artículo, el nivel de la señal es de aproximadamente -160 dB.

¿Cómo detecta una señal tan débil? En primer lugar, reduce el nivel de ruido térmico en su receptor enfriándolo. Eso no eliminará el ruido del espacio externo que mencionas, pero todo ayuda.

Utiliza una antena con la mayor ganancia posible, lo que significa una gran apertura que recolecta energía en un área grande. Deep Space Station-43 en Australia, el receptor que está hablando con la Voyager, tiene una apertura de 70 m.

Y, finalmente, obtendrá una ganancia de procesamiento. No conozco los detalles del esquema de codificación utilizado para la Voyager pero, en teoría, puede mejorar su relación señal / ruido efectiva mediante la integración durante un largo período de tiempo. Cuando mide durante un tiempo prolongado, el ruido aleatorio comienza a promediar y puede comenzar a detectar la diferencia entre 1 & # x27s y 0 & # x27s contra ese ruido.

Por lo tanto, cuanto más baja sea la SNR, más tardará en recibir un poco. Ésta es la relación bien conocida entre SNR y velocidad de datos descubierta por primera vez por Shannon.

el nivel de la señal es de aproximadamente -160 dB.

Estoy seguro de que lo sabe, pero para cualquiera que no lo sepa:

Es alrededor de -160dbmetro (o decibel-milivatios). Los decibeles son una medida relativa y necesitan una referencia. Para señales de radio débiles, a menudo se utiliza 1 mW como referencia 0dbm = 1 mW

La integración de múltiples pulsos es una técnica muy común. Pulsed Radar hace lo mismo.

En realidad, no se construyó con antenas lo suficientemente potentes como para comunicarse con la Tierra tan lejos. Lo que sucedió es que a medida que la distancia entre la nave espacial y nosotros se duplica, la señal se vuelve 4 veces más débil, pero si la ganancia de nuestras antenas terrestres aumenta al mismo ritmo, realmente no hay problema aquí.

La Voyager está a unas 150 au del sol (150 veces la distancia de la Tierra al sol), Neptuno está a 30 au en comparación. Para duplicar la distancia nuevamente se necesitarán 40 años, ¿podemos hacer una antena 4 veces más fuerte en 40 años? Realmente no parece tan difícil.

Esto realmente se relaciona con todo, puede hacer que la antena sea más grande, reducir el ruido, aumentar la potencia, mejorar la modulación y la corrección de errores a costa de reducir el ancho de banda. Hay & # x27s 40 años para descubrir el próximo conjunto de trucos para mantener fuerte el enlace de datos.

O serían 40 años a menos que la fuente de energía nuclear de la Voyager 2 no se estuviera agotando. No depender de la energía solar es lo que le permitió tener cantidades significativas de energía durante tanto tiempo. Usando plutonio-238 con una vida media de 88 años, la nave espacial también tiene la mitad de potencia para trabajar cada 88 años. Todavía tiene el 71% de la potencia que tenía en el lanzamiento, pero en 2021 se esperaba que algunos instrumentos tuvieran que apagarse. En 2025-2030 ganó & # x27t tendrá suficiente energía para hacer funcionar cualquier instrumento. Eso lo podemos arreglar desde la Tierra.


ELI5: ¿Qué impacto tiene el estrés en el cerebro en crecimiento?

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Según la psicóloga Daniela Kaufer, en lo que respecta al estrés, hay dos tipos, en términos generales. El primer tipo se puede llamar "buen estrés", que es el tipo de estrés que experimenta cuando está completando una tarea desafiante o realizando un entrenamiento. El segundo tipo de estrés es el estrés crónico, que se caracteriza por un patrón de estrés durante un largo período de tiempo.

El estrés crónico puede ser provocado por un trabajo exigente, crecer en un ambiente hogareño malo, tener una relación tóxica, etc. El estrés crónico ejerce una gran presión sobre el cerebro, causando una serie de problemas. Para comprender mejor estos problemas, primero debemos comprender la estructura del cerebro.

El cerebro está formado por neuronas (células que transportan señales eléctricas) y células que sostienen estas neuronas. Dependiendo del tipo de células que sostienen las neuronas, obtenemos lo que se conoce como "materia gris" y "materia blanca" en el cerebro. La "materia gris" es responsable de funciones como la atención, la memoria, el pensamiento y el control emocional. Esto contrasta con la "materia blanca", que esencialmente actúa como los cables que conectan áreas de materia gris en el cerebro. La materia blanca recibe su nombre de la sustancia blanca grasa conocida como mielina que cubre partes de la neurona, acelerando las señales.

Los investigadores de UC Berkeley encontraron que el estrés crónico altera la estructura del cerebro al aumentar la producción de células productoras de mielina mientras disminuye la producción de nuevas neuronas. Este desequilibrio de la materia blanca y gris en el cerebro termina disminuyendo las habilidades de la memoria, la toma de decisiones y el control emocional. Si bien los efectos de este desequilibrio son relevantes para personas de todas las edades, son especialmente impactantes para los niños con cerebros en desarrollo.

Según Mark Cloutier, director ejecutivo del Center for Youth Wellness con sede en San Francisco, los niños que han estado expuestos a una gran cantidad de estrés crónico han dañado la corteza prefrontal. La corteza prefrontal está compuesta principalmente de materia gris y actúa como el centro de control ejecutivo del cerebro (piense como el director ejecutivo del cerebro). Cuando esta área del cerebro se daña, nuestra capacidad para resolver problemas complejos, pensar en el futuro y controlar nuestras emociones se inhibe.

TLDR: el estrés crónico durante el desarrollo del cerebro atrofia nuestra capacidad para resolver problemas complejos, pensar en el futuro y controlar las emociones.


Capítulo 10 - La mente humana tiene naturaleza electromagnética de microondas y se puede registrar y procesar.

Introducción: En 2014 y 2015, el profesor de neurología Andrey Bryukhovetskiy publicó una nueva teoría de la organización de la conmutación de información del cerebro humano en Rusia, China y Estados Unidos. La teoría postula la hipótesis de que la actividad nerviosa superior (cognitiva, intelectual, mnéstica) de los humanos y su mente son materiales y tienen naturaleza electromagnética de microondas. La teoría percibe la mente humana como resultado de relaciones dinámicas extracorticales de información-conmutación de las superposiciones de las ondas electromagnéticas de frecuencia ultra alta emitidas por diferentes áreas del cerebro humano en el espacio del líquido cefalorraquídeo entre membranas de la cabeza humana en un cierto período de tiempo. El espacio de líquido cefalorraquídeo entre membranas de la cabeza humana (el espacio entre la duramadre, la aracnoides y la piamadre lleno de líquido cefalorraquídeo) de unos 10 mm de tamaño, tiene todos los atributos morfológicos para realizar la holografía. Es un bioprocesador natural universal para el procesamiento, análisis y síntesis de los datos de entrada y su registro o reproducción en la pia como en la membrana holográfica biológica. La teoría sugirió que los procesos de la mente se pueden registrar y digitalizar con los receptores de microondas contemporáneos de última generación de la banda UHF.

Objetivo: El objetivo es probar experimentalmente la teoría de la organización de la información-conmutación del cerebro humano, en particular, el postulado de que la mente humana tiene material y, es decir, la naturaleza electromagnética representada por la actividad bioeléctrica de microondas debe ser detectada, registrada y estadísticamente. procesado, es decir, debe confirmarse su existencia.

Métodos: Por iniciativa propia, el equipo de matemáticos, radioingenieros y neurólogos realizó la investigación no invasiva de la radiación electromagnética del cerebro humano en el amplio rango de frecuencias que van desde 850 MHz a 26,5 GHz con equipos de medición especializados de última generación con alta sensibilidad y registro. velocidad, antenas de medición especializadas y equipos de amplificación de bajo ruido en la cámara anecoica de la 1ra clase de protección según el sistema ruso de certificación GOST R 50414-92.

Resultados: Se descubre la radiación electromagnética de microondas previamente desconocida de la gama EHF / UHF (de 1,5 GHz a 4,5 GHz) con una intensidad de señal de - 130 dBm .. -100 dBm (1e - 15 .. 1e - 13 W). Las ondas electromagnéticas detectadas tienen variaciones zonales en las diferentes áreas de la cabeza humana y están ausentes en otras áreas del cuerpo humano. El método de registro de la actividad electromagnética de microondas del cerebro humano está patentado en la Federación de Rusia. La actividad electromagnética de microondas del cerebro es mil millones de veces diferente de la actividad bioeléctrica registrada por la encefalografía.

Conclusión: El descubrimiento del fenómeno de la radiación de microondas del cerebro humano proporciona evidencia de la idea de que el pensamiento y la mente son materiales. Este fenómeno tiene el potencial de convertirse en un nuevo canal de información del diagnóstico del estado funcional y patológico de la actividad nerviosa superior del cerebro humano. Puede proporcionar la base para el desarrollo del equipo para el análisis en tiempo real de la actividad bioeléctrica de microondas del cerebro en normas y patologías, para el diagnóstico temprano objetivo de las condiciones funcionales y emocionales, así como de los trastornos psiquiátricos en la etapa preclínica. , para el biocontrol del cerebro humano y los simuladores artificiales del cerebro humano. También puede sentar las bases para nuevos sistemas del intelecto artificial, la interfaz cerebro-computadora y los sistemas de bigestión de circuito cerrado del cerebro dañado.


Dormir

El desarrollo del cerebro incluso afecta la forma en que duermen los adolescentes. Los patrones de sueño normales de los adolescentes son diferentes de los de niños y adultos. Los adolescentes suelen estar somnolientos al despertar, cansados ​​durante el día y despiertos por la noche. Vea el sexto hecho en & # 8220The Teen Brain & # 8221 sección anterior para más detalles. [5]

Enlace al aprendizaje: Horas de inicio de clases

A medida que las investigaciones revelan la importancia del sueño para los adolescentes, muchas personas abogan por que la escuela secundaria comience más tarde. Lea sobre algunas de las investigaciones de la Fundación Nacional del Sueño sobre los horarios de inicio de clases o vea esta charla TED de Wendy Troxel: & # 8220¿Por qué las escuelas deberían comenzar más tarde para adolescentes & # 8221?


Cerebro de MAVRIC

En asociación con otros adaptrodos y en el contexto de un elemento de procesamiento similar a una neurona, hemos demostrado previamente que se logra el aprendizaje asociativo en múltiples escalas de tiempo [10], [11]. Además, el mecanismo adaptrode puede imponer fácilmente ciertas limitaciones técnicas en el orden temporal de las señales procesadas, de modo que las relaciones causales naturales se codifican en las asociaciones aprendidas [10].

El entorno de investigación que hemos elegido es la robótica autónoma. MAVRIC (vehículo autónomo móvil para la investigación en control inteligente) es un vehículo [4] Braitenberg incorporado [3] que está situado [4] en un entorno dinámico no estacionario, como una habitación ordinaria con objetos móviles y en movimiento. MAVRIC está equipado con una variedad de sensores que le permiten detectar el estado del medio ambiente (consulte la Figura 1). Estos sensores son simples de luz, tacto, sonido y olor (simulado) [10]. En la Figura, el extremo cefálico (cabeza) (lado izquierdo de la figura) está organizado con una variedad de sensores, todos los cuales producen señales proporcionales. Una computadora a bordo sondea la placa A / D, controla los motores paso a paso y proporciona comunicaciones con la plataforma informática principal, una 486-PC. Aunque se puede usar una batería para alimentar MAVRIC (como se muestra), para recorridos largos, se conecta un cable de alimentación junto con el cable RS-422. Un programa llamado `` BRAI N '' se ejecuta en la PC para simular las neuronas del cerebro de MAVRIC.

Fig. 1 MAVRIC (vehículo autónomo móvil para la investigación en control inteligente) es un vehículo clásico de Braitenberg.

El cerebro de MAVRIC se basa completamente en neuronas adaptadoras. No se emplea ningún otro cálculo que la simulación de las neuronas [10]. MAVRIC ahora puede deambular y aprender a asociar varias señales ambientales, como la presencia de una luz junto con el sonido de un tono específico, con la ocurrencia de eventos relevantes para la misión, como la ocurrencia de un objeto buscado, donde esas señales tienen efectos causales. relaciones con los hechos. Es decir, el (los) evento (s) clave están vinculados al evento relevante para la misión por algún mecanismo causal. La señal es una señal precisamente por esta relación. El trabajo de MAVRIC es aprender esas asociaciones para maximizar sus posibilidades de encontrar y explotar los eventos [10]. El desafío que se presenta al mecanismo de aprendizaje adaptrode es codificar asociaciones que son, en sí mismas, variables en el tiempo o no estacionarias sin destruir asociaciones previamente aprendidas --- "interferencia destructiva" [14].

En este documento informamos sobre la arquitectura básica de este cerebro artificial y discutimos algunos de los primeros hallazgos / conocimientos que hemos realizado junto con algunos comentarios sobre las direcciones futuras que esperamos tomar. Un resultado importante del trabajo con MAVRIC ha sido el descubrimiento de un nuevo método de búsqueda que emplea una oscilación casi caótica para generar rutas de búsqueda novedosas al tiempo que restringe la envolvente de búsqueda. La búsqueda resultante mejora las posibilidades del robot de encontrar un objeto de misión crítica cuando se conoce la dirección general pero no la ubicación exacta. La búsqueda recuerda a la búsqueda de alimento por parte de los animales.

ARQUITECTURA DE UN CEREBRO

Fig. 2 El cerebro MAVRIC está compuesto por redes de módulos funcionales. La información sensorial ingresa a los módulos en el lado izquierdo de la figura. El núcleo del cerebro está involucrado en el aprendizaje de asociaciones entre estímulos significativos y no significativos. El control de la salida del motor se realiza mediante módulos en el lado derecho de la figura. Los rectángulos son interfaces con el entorno informático.

SALIDA DE CONTROL DE MOTOR

Hemos desarrollado una interesante red de osciladores (Figura 3) que genera un par de señales, una de las cuales se alimenta al motor derecho y la otra al motor izquierdo. El efecto combinado de estas señales produce un tejido sinusoidal estocástico en el movimiento hacia adelante del robot, una especie de andar borracho. El análisis de reconstrucción del atractor del valor neto de las señales (salida izquierda - salida derecha) muestra una extraña cuenca atractora que indica que la señal es al menos cuasi caótica.

Cuando no es estimulado por ninguna entrada sensorial significativa, MAVRIC se entrelazará en un camino sinusoidal restringido, pero novedoso, mientras busca en su entorno. La forma en que MAVRIC parece estar siguiendo una búsqueda ordenada pero estocástica, que recuerda a un sabueso que se mueve de un lado a otro tratando de captar un olor, nos ha llevado a investigar la teoría de la búsqueda de forrajeo como una alternativa a los métodos estocásticos. La búsqueda de alimento en animales es un medio por el cual el animal puede encontrar recursos distribuidos de forma dinámica y escasa en un espacio enorme [15], [13], [6]. Un componente de dicha búsqueda es que, al carecer de pistas sobre el paradero de un parche de recurso, el animal lleva a cabo un procedimiento de selección de ruta estocástico, pero no aleatorio, [nota 1] que asegura que explorará un corredor más amplio que él. tendría moviéndose en una línea estrictamente recta. Este componente es importante en un entorno dinámico en el que los recursos se mueven o empiezan a existir y desaparecen (por ejemplo, la maduración de las frutas en temporada) de forma esporádica y episódica [9]. Otro componente de la búsqueda de forrajeo, las señales de aprendizaje, se discutirá a continuación.

Se empleó el circuito oscilador porque se comporta de manera similar a los circuitos del generador de patrón central (CPG) que utilizan muchos animales para el control de motores. La principal ventaja de estos circuitos es que las señales de entrada a diferentes puntos del circuito pueden modular o dar forma a la salida para lograr cambios de dirección y / o velocidad. Una señal de `` Ir en línea recta '' amortigua la amplitud de oscilación para que MAVRIC se mueva hacia adelante. Una señal de `` Ir a la derecha '' amortigua la señal de salida derecha para que el motor izquierdo funcione más rápido que el motor derecho, girando así el robot hacia la derecha. Esta función se aprovecha para hacer que el robot se concentre en las señales que detecta durante la búsqueda. Una vez que se detecta una señal reconocida, MAVRIC cesa su tejido casi caótico y se mueve en una línea relativamente recta hacia la fuente de señal usando uno de los dos métodos que se discutirán a continuación.

Fig. 3 El circuito de control del motor del Generador de Patrones Central (CPG) está compuesto por cuatro neuronas "centrales" que generan una señal sinusoidal casi caótica (motor izquierdo menos motor derecho). Las neuronas adicionales proporcionan distribución de señales para señales de control aplicadas externamente que se utilizan para modular y dar forma a las señales de salida. Las flechas puntiagudas indican señales desde / hacia el entorno externo. Los terminales planos indican conexiones excitadoras mientras que los terminales circulares indican conexiones inhibitorias.

INFORMACIÓN SENSORIAL

Resultó que el calor no era una buena opción debido a problemas con la sensibilidad y las corrientes de convección. Posteriormente, los sensores de calor fueron reemplazados por un micrófono y un filtro de paso de banda estrecho (ver descripción del sistema auditivo a continuación). Se simula un gradiente controlando el volumen de un tono emitido por un altavoz ubicado en el entorno. Si MAVRIC se acerca al altavoz (el objeto que se busca), el volumen aumenta en una cantidad que puede ser detectada por el amplificador integrado y una diferencia calculada por el circuito rastreador. Del mismo modo, si MAVRIC se aleja del altavoz, el volumen disminuye. Desafortunadamente, esta alternativa, aunque funciona bien, ha resultado ser algo problemática por derecho propio. Debido a la poca sensibilidad de los circuitos amplificadores a bordo (un reflejo de las limitaciones presupuestarias), el volumen necesario para representar a MAVRIC llegando al objeto distraía a los observadores humanos. Habíamos seleccionado un tono bien dentro del oído humano. Quizás un tono por encima de 20k Hz. hubiera sido más apropiado.

Cuatro sensores de luz, dispuestos en ángulos divergentes a través del extremo "cefálico", constituyen el sistema de visión al estilo clásico de Braitenberg. La luz se utiliza como una de las fuentes de estímulo condicionadas [10]. MAVRIC puede detectar la dirección hacia una fuente de luz más brillante que el fondo a través de un cálculo de diferencia espacial. Como estímulo condicionable, la luz no atrae ni repele MAVRIC a menos que haya aprendido a asociar la luz con la reacción de búsqueda o evitación (ver la siguiente sección).

Dos micrófonos semidireccionales y un conjunto de filtros de paso de banda estrechos proporcionan a MAVRIC un sentido auditivo primitivo. En la actualidad, solo se utilizan dos tonos. Al igual que con la luz, estos tonos son condicionantes con respecto a estímulos significativos. El tono 'A' podría usarse para señalar la presencia de un objeto de misión crítica, mientras que el tono 'B' podría señalar una amenaza. La capacidad de MAVRIC para detectar la dirección con estos tonos es limitada, por lo que se utilizan como señales de asociación secundarias. Cuando se detecta, MAVRIC todavía necesita buscar el objeto usando luz y olor.

El último sentido que utiliza MAVRIC es el tacto. Está equipado con dos "palpadores" compatibles que se originan cerca de la línea central del céfalo y se envuelven hacia afuera y hacia los lados. Estos sensores generan una señal proporcional cuando MAVRIC toca algo. La señal es rápidamente fuerte si MAVRIC choca con un objeto de frente (¡a paso de caracol, sin duda!), Y es lenta y débil si pasa junto a un objeto. Este sentido permite a MAVRIC decidir retroceder o girar tangencialmente según las circunstancias.

Todas las entradas sensoriales son proporcionales. Las señales no están condicionadas ni linealizadas. Se digitalizan mediante un convertidor A / D de 8 bits y se muestrean a una velocidad de 10 veces por segundo.

ASOCIACIÓN Y APRENDIZAJE

La red de asociados decide si un estímulo es benigno, deseable o dañino en función de la experiencia pasada. Luego emite las señales apropiadas al controlador SEEK o AVOID si la decisión es deseable o perjudicial, respectivamente. Si el estímulo es benigno (no asociado), entonces ni BUSCAR ni EVITAR se estimula y el robot simplemente deambula en su tejido de "caminar borracho" en busca de algo de interés.

Las entradas de dolor y placer (así como la entrada de saciedad de la Figura 2) se implementan actualmente en software bajo el control del experimentador, quien debe decidir si algún evento experimental en particular será dañino o placentero. MAVRIC ahora no tiene sensores de dolor o saciedad como tales.

Fig. 4 Una red simplificada de asociación sensor-comportamiento. Los rectángulos representan entradas de sensor. El detector de objetos de esta figura es un detector de luz simple. Cuando cualquiera de los sensores señala la presencia de una luz, ese hecho se asocia con dolor o placer. El robot aprende a evitar o buscar la luz, respectivamente.

ALGUNOS RESULTADOS TEMPRANOS

El circuito "rastreador" que sigue el gradiente se ha utilizado para que MAVRIC detecte y siga un gradiente. Hemos utilizado un tono específico para representar un aroma "genéticamente" cableado de una recompensa (por ejemplo, comida). El alcance de este aroma se mantiene limitado a un área relativamente pequeña alrededor del objeto de misión crítica. MAVRIC se suelta en un extremo del laboratorio de investigación y el objeto se coloca en una ubicación arbitraria del laboratorio. MAVRIC comienza su forraje cuasi caótico (papel) como se describió anteriormente. Si MAVRIC tiene "suerte", su camino atravesará el área del gradiente de olor, en cuyo caso MAVRIC cambia de comportamiento y sigue el gradiente hacia la fuente. This form of foraging is successful only if the mission-critical resource is sufficiently dense in distribution or MAVRIC is given a sufficiently long period in which to search.

A better solution is to allow MAVRIC to learn cue events that are causally associated with the occurrence of the mission-critical resource, but that have an inherently larger radius of detection, like light or sound. As per the description of the associator circuit above, MAVRIC can, in fact, learn to associate the occurrence of a light source with that of a resource. Since the light can be detected from a much larger distance, MAVRIC can, upon detection of the light, home in on the light source which brings it within the range of the scent gradient. It then follows the latter to the object it was seeking. The experimental layout for this behavior is depicted in Figure 5. MAVRIC starts its search from a "HOME" position in the lab. The point labelled "Mission event" marks the presence of food. The rings radiating outward from that point represent the "odor" gradient. Several typical search paths are shown along with the estimated envelop ("Search Limits") obtained from a number of search iterations. Note the "drunken weave" walk taken by the robot in its search. This is the pattern that is generated by the chaotic oscillator network. The weaving pattern is not a random walk, yet it does produce a novel path for each successive search. MAVRIC's success at finding food is dependent on the radius of the detectible gradient, relative to the surface area swept out by the search limits.

In the figure the irregularly shaped figure-8 trajectory with arrowheads actually represents a projection of a classical deterministic chaotic attractor onto the plane (we used two dimensions of the Lorenz attractor). Using uniformly distributed time intervals, the occurrence and duration of mission events is governed by this trajectory. Thus we create an environment which is nonstationary stochastic but not random. Also shown is a second event/gradient object that is chosen to be causally linked with the occurrence of the mission event. This event (e.g., the light source) and its gradient is called the "Cue event" and it will be generated according to another uniformly distributed probability relative to the occurrence of the mission event. The "trick" of intelligence here is that the gradient of the cue event can be sensed at a much greater distance than can the mission gradient. For example the point source of bright light will be sensed over a larger percentage of MAVRIC's range. It then turns out that if the cue event has the correct causal relation with the mission event, MAVRIC will learn this association through experiential encounters and begin to follow the light gradient as if it were the odor gradient. It will, however, preferentially follow the odor gradient once it becomes detected. In this way MAVRIC learns to use environmental cues to improve its foraging performance.

Fig. 5 The experimental layout for a MAVRIC run. A mission resource is centered in the darker circular area, representing the scent gradient. A light (center of dashed circles) gradient is placed nearby. The creation and position of the resource are determined by the chaotic dynamics projected onto the lab floor (solid lines with arrow points). MAVRIC learns to find the resource by associating the existence of the light with the scent gradient and following the former as if it were the latter.

DISCUSSION, CONCLUSIONS AND FUTURE DIRECTIONS

A moronic snail brain is seemingly not in the mainstream of AI research. As far as anyone can ascertain snails do not reason or recognize faces or remember stories. Is it possible that studying such a "primitive" system can lead to insights that may help us to one day to build machines that do have cognitive skills? From the biological side we are encouraged. Alkon [1] reports that some of the same cellular mechanisms involved in memory traces in the brains of real snails can be found in the neurons of mammalian brains. In the AI/Robotics camp we are not alone in our philosophical motivations [4].

But what have we garnered from MAVRIC that leads us to believe this track is worth pursuing? There are several important indications that the "bottom--up" development of intelligent, autonomous agents is realizable.

Many AI and connectionist approaches to pattern recognition are based on learning patterns or pattern classifications with little or no context. That is, the learned patterns have no meaning for the system, they are just facts. In MAVRIC, only the most crude sense of a pattern is learned, the association between tones and lights, for example. But those associations are always learned in the context of what is good or bad for the robot. Thus, every pattern has meaning and hence provides motivation for behavior. Basic reactive behaviors [4],[7] respond to stimuli that are prewired to represent harmful events or supportive events. This is analogous to an animal's genetically-governed wiring for pain or pleasure. What the robot learns is the causal relationship between events which, themselves are innocuous (nonsemantic) and those that carry meaning in the sense of the prewired responses. The temporal ordering of causal relationships thus allow the robot to respond to learned stimuli as if they were the hardwired semantic stimuli. We believe this is more to the point of symbol grounding [5]. Symbols (patterns) come to be recognized for their ultimate relation to meaningful stimuli rather than just to sensory grounding. Coupled with secondary conditioning [10] we have the potential basis for abstraction of conditionable sensory stimuli. It is this potential that gives us confidence that this approach will lead to higher levels of intelligence.

The second insight could be phrased as: More behaviors = more sensors + more intelligence. Many of the reactive behaviors (e.g., SEEK and AVOID) are mutually exclusive, while others are priority based, somewhat along the lines of the subsumptive architectures of [4]. Just as there are nonsemantic sensory modalities at the input end, we have found it beneficial to add nonreactive behaviors to the output. As we have added these behaviors (e.g., quasi-chaotic search) along with nonsemantic sensors, the associator network and support networks such as the "Object Location" network of Figure 2 have likewise grown. In fact it appears that as the number of sensor modalities/actions increases linearly we may expect to see a quadratic increase in the number of neurons needed to associatively process the data and produce a corresponding new behavior. There really isn't anything surprising here from the perspective of biology. As we go up the phylogenetic scale we see a substantial increase in the size of the cerebral lobes compared to the brain stem as animals get "smarter". What has been somewhat surprising is the way in which we can add behaviors so easily without destroying the basic reactive functions of the robot. This suggests that evolutionary processes such as module-doubling, accretion and specialization may be applicable in the development of useful (read selected) robots as it seems to be in nature.

There are severe limitations to the amount of processing that can be done with our present platform. However there are still a few areas we wish to explore that are within the realm of the current system. One of these is the role of nonassociative learning such as habituation and sensitization in the shaping of behavior. We suspect, based on the biological counterparts, that these adaptive responses will play an important part in increasing the intelligence of MAVRIC.

In order to incorporate more and more complex sensors, such as CCD arrays for image-like vision, we will clearly need to increase the processing horsepower of our brain hardware. Our goal is to move to a parallel processing environment such as the Transputer which seems ideally suited to running our simulated brain. Recently a very large commercial research lab of one of the world's leading computer companies donated a quadputer board and software to our lab to help us get to the next stage.


Types of Learning Disabilities

Learning disabilities are due to genetic and/or neurobiological factors that alter brain functioning in a manner which affects one or more cognitive processes related to learning. These processing problems can interfere with learning basic skills such as reading, writing and/or math. They can also interfere with higher level skills such as organization, time planning, abstract reasoning, long or short term memory and attention. It is important to realize that learning disabilities can affect an individual’s life beyond academics and can impact relationships with family, friends and in the workplace.

Since difficulties with reading, writing and/or math are recognizable problems during the school years, the signs and symptoms of learning disabilities are most often diagnosed during that time. However, some individuals do not receive an evaluation until they are in post-secondary education or adults in the workforce. Other individuals with learning disabilities may never receive an evaluation and go through life, never knowing why they have difficulties with academics and why they may be having problems in their jobs or in relationships with family and friends.

Learning disabilities should not be confused with learning problems which are primarily the result of visual, hearing, or motor handicaps of intellectual disability of emotional disturbance or of environmental, cultural or economic disadvantages.

Generally speaking, people with learning disabilities are of average or above average intelligence. There often appears to be a gap between the individual’s potential and actual achievement. This is why learning disabilities are referred to as “hidden disabilities”: the person looks perfectly “normal” and seems to be a very bright and intelligent person, yet may be unable to demonstrate the skill level expected from someone of a similar age.

A learning disability cannot be cured or fixed it is a lifelong challenge. However, with appropriate support and intervention, people with learning disabilities can achieve success in school, at work, in relationships, and in the community.

In Federal law, under the Individuals with Disabilities Education Act (IDEA), the term is “specific learning disability,” one of 13 categories of disability under that law.

“Learning Disabilities” is an “umbrella” term describing a number of other, more specific learning disabilities, such as dyslexia and dysgraphia. Find the signs and symptoms of each, plus strategies to help below.


Researchers model unihemispheric sleep in humans

Credit: Gordon Johnson from Pixabay

Some animals, such as birds, dolphins, and whales, can engage in unihemispheric sleep, in which one hemisphere of the brain sleeps while the other hemisphere remains awake. Staying half-awake allows animals to literally "keep an eye open" for predators, and for migrating birds, allows for uninterrupted flight for days or even weeks on end.

Although unihemispheric sleep is not known to occur in humans, recent research has found that humans exhibit a similar sleeping style when they experience troubled sleep in a new location for the first time, called the "first night effect." This effect involves asymmetric dynamics between the two hemispheres: while the right hemisphere engages in normal slow-wave sleep, the left hemisphere experiences shallower sleep, suggesting that it may be staying partially alert.

Now in a new study, researchers have further investigated the underlying mechanisms of this sleep activity in order to develop a model of unihemispheric sleep in the human brain. The paper, by Lukas Ramlow et al., is published in a recent issue of EPL.

"Our research has shown that spontaneous dynamic symmetry breaking of the two brain hemispheres is possible also for humans," coauthor Eckehard Schöll, a professor of theoretical physics at Technische Universität Berlin, told Phys.org. "Since different sleep stages are associated with different degrees of synchronization, I believe that some weak form of unihemispheric sleep, i.e., different sleep depth of the two hemispheres, can well occur in humans, not only in whales, dolphins, seals, and migratory birds."

In the human brain, the sleep and wake states can be distinguished by their different forms of electrical activity. When awake, neurons in the brain fire in an asynchronous, somewhat chaotic fashion, whereas neurons in the sleeping brain fire in a more synchronized manner.

Previous research has suggested that the two hemispheres of the brain can be viewed as two coupled populations of oscillators, as both hemispheres generate electrical signals in a coordinated way. From this perspective, unihemispheric sleep occurs when the brain occupies a state of two coexisting domains, consisting of one synchronized (sleeping) hemisphere and one incoherent (awake) hemisphere. In physics, this type of state, which is characterized by the coexistence of order and disorder, is called a "chimera state."

Using MRI data from 20 humans on 90 different brain sites, the researchers investigated how the brain transitions from incoherence (awake) to synchronization (asleep). As they explain, the coupling within each individual hemisphere (intra-hemispheric coupling) is stronger than that between the two hemispheres (inter-hemispheric coupling). By decreasing the inter-hemispheric coupling strength while keeping the intra-hemispheric coupling strength fixed in their model, the researchers observed that one hemisphere exhibited more synchronized activity than the other, resembling unihemispheric sleep and the chimera state.

"Previously it has been speculated that 'chimera states' may occur in nature in the form of unihemispheric sleep (which is known for certain animals), but no realistic modeling was given," Schöll said. "The significance of our work is that we have shown for the first time by modeling the dynamics of the two brain hemispheres using empirical human brain connectivities that partial synchronization similar to unihemispheric sleep can indeed occur. Moreover, we have identified the mechanism of this relying on different strengths of the intra-hemispheric (strong) and inter-hemispheric (weak) coupling."

The results support the idea that unihemispheric sleep requires a certain degree of separation between the two hemispheres. The researchers found that this separation can occur due to the brain's structural asymmetry. It's well-known, for example, that the two hemispheres have different sizes of corresponding brain regions and different neuronal densities within these regions.

Based on their model, the researchers found that even a slight structural asymmetry results in a dynamical asymmetry, in which one hemisphere exhibits more synchronized firing patterns than the other, as in a chimera state. So overall, the structural asymmetry in the brain may explain the underlying mechanisms of unihemispheric sleep and the related first-night effect, but many questions remain unanswered.

"In future research we plan to investigate more thoroughly the state of unihemispheric sleep in our model (which uses dynamics on empirical structural connectivities of human brains), with respect to the following questions," Schöll said. "Which areas of the brain hemispheres are synchronized, which are not? Can we identify a kind of relay in the brain which mediates synchronization between different areas of the brain? How is such relay synchronization related to memory, or to learning, or to perception? Also, we are investigating how epileptic seizures, which are associated with spontaneous strong synchronization of the brain, can be initiated and terminated."


Ver el vídeo: Versión Completa. Conoce tu cuerpo, conoce tu cerebro. Nazareth Castellanos, neurocientífica (Mayo 2022).