科学家折磨计算机更好地理解人类的大脑与精神分裂症

计算机网络,不能忘记足够快可以展示一种虚拟的精神分裂症的症状,给研究人员进一步线索精神分裂症的大脑的内部运作,德克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员和耶鲁大学。

研究人员使用一个虚拟的计算机模型,或“神经网络”,模拟的过度释放多巴胺在大脑。他们发现网络明显schizophrenic-like的方式回忆的记忆。

他们的研究结果发表在在4月生物精神病学。

“假设是多巴胺编码的重要性突出经验,”乌里Grasemann说研究生的德州大学奥斯丁分校计算机科学。“当有太多的多巴胺,它会导致夸张的突出,和大脑的最终学习从它不应该学习的东西。”

结果支持假设的精神分裂症圈hyperlearning假说,认为患有精神分裂症的大脑,失去忘记或忽略的能力他们通常会。没有忘记,他们失去的能力,提取有意义的刺激大脑的无垠的邂逅。他们开始做连接,并不真实,或溺水的很多连接他们失去能力任何一种连贯的故事编织在一起。

Grasemann所使用的神经网络和他的顾问,教授Risto Miikkulainen,叫做辨别。由Miikkulainen设计,能够辨别学习自然语言。在这项研究中它被用来模拟发生了什么语言8个不同类型的的结果神经功能障碍。模拟的结果由拉尔夫·霍夫曼相比,耶鲁大学医学院的精神病学教授,研究人类精神分裂症时他所看到的一切。

为了模型过程中,Grasemann和Miikkulainen开始教学的一系列简单的故事来辨别。故事融入辨别的记忆就像人类的大脑存储的信息不是截然不同的单位,但随着统计学关系的单词,句子,和故事的脚本。

”神经网络基本上,你火车通过展示他们的例子,一遍又一遍又一遍,“Grasemann说。“每次你展示一个例子,你说,如果这是输入,那么这应该是你输出,如果这是输入,那应该是你输出。你一次又一次的数千倍,和每次调整一点做你想要的。最后,如果你做得足够,网络已经学会了。”

为了模型hyperlearning Grasemann和Miikkulainen跑系统再次进行测试,但有一个关键参数改变。他们模拟的过度释放多巴胺通过提高系统的学习一样告诉它停止忘记太多。

“这是一个重要的机制能够忽略的事情,“Grasemann说。“我们发现,如果你打开在辨别学习速率足够高,它产生语言异常表明精神分裂症。”

培训后的学习速率升高,辨别开始把自己幻想的中心,妄想的故事,结合元素从其他被要求召回。在一个答案,例如,辨别声称对恐怖爆炸事件负责。

在另一个实例,辨别开始显示的证据“脱轨”回复请求一个特定的内存分离混杂的句子,突然背离和不断飞跃从第一到第三人称和回来。

“神经网络信息处理往往是像人类大脑的信息处理在许多方面,“Grasemann说。“所以希望这也将打破以相似的方式。它也确实做到了。”

他们修改之间的并行神经网络和人类精神分裂症不是确凿证据hyperlearning假说是正确的,Grasemann说。然而,支持假说,也多么有用的证据可以理解人类的大脑神经网络。

“我们有这么多比我们能控制神经网络在人类受试者,”他说。“希望这种建模有助于临床研究。”