脳のファイリングシステムは日常の活動を最適化するのに役立ちます
たとえば、あなたの脳は、ストーブがオンになっているときに調理する時間であり、食べ物や鍋が外にあることを知っています。しかし、泣いている子供を落ち着かせるために急いでいるとき、料理は終わりました、そして、親になる時が来ました。
あなたの脳はこれらの出来事を別個の無関係な出来事として処理し、それに反応します。
研究者は、脳がそのような経験を「イベント」に分解する方法、または1日の多くの状況を精神的に整理するのに役立つ関連グループを研究したいと考えていました。
予測エラーとして知られているイベント知覚の支配的な概念は、物事が予期せぬ変化（突然取り乱した子供など）を起こすと、脳が1つのイベントの終わりと別のイベントの始まりの間に線を引くと言います。
新しい研究では、プリンストン大学の研究者が予測エラーの概念に挑戦し、脳が人、物、行動の関連性を考慮して作成した潜在意識の精神的カテゴリーから実際に機能する可能性があることを示唆しています。
具体的には、これらの詳細は時間的な関係によって並べ替えられます。つまり、特定の時間に、近くにポップアップする傾向がある、またはない傾向があることを脳が認識します。
新しい研究の結果はジャーナルで報告されています 自然神経科学.
調査員は、通常一緒に発生する一連の経験（時間的に関連する）がイベントを形成し、時間的に関連しない経験が発生して新しいイベントの開始を示します。
上記の例では、鍋や食べ物は通常、調理中に表示されます。泣いている子供はしません。そこには2つの出来事の間の仕切りがあり、脳はそう言っています。
研究者が「共有された時間的文脈」と呼ぶこのダイナミックは、私たちの心がオブジェクトを整理するために使用するオブジェクトカテゴリと非常によく似ています。心理学と神経科学の博士課程の学生である主執筆者のアンナシャピロは説明しました。
「私たちは、一連の経験を首尾一貫した意味のあるイベントとしてどのように扱うようになるかについてのアカウントを提供しています」と、シャピロは言いました。 「イベントはオブジェクトカテゴリのようなものです。ロビンとカナリアは、飛ぶことができる、羽を持つなど、多くの属性を共有しているため、関連付けます。これらの関連付けは、心の中で「鳥」カテゴリを構築するのに役立ちます。イベントは同じですが、関連付けを形成するのに役立つ属性は一時的な関係です。」
研究者は、個人が明白な類似性のない抽象的な記号とパターンを観察したときに脳の活動を発見したときに、この理論の支持を発見しました。参加者を研究するグループとして提示されました。ニューロンのグループの重複が観察されたため、「グループ化」は明らかに脳を興奮させました。
このことから、研究者たちは、人々が状況を処理する神経経路を予測して概説でき、それらの状況が同じイベントの一部と見なされているかどうかを明らかにできるコンピューターモデルを構築しました。
シャピロ氏によると、イベントの詳細の類似点は個人的な経験に基づいているという。人々は、組み合わせると単一の経験と相関するさまざまな要因をすでに理解している必要があります。
「「会議を行う」または「野菜を刻む」ことは時間的構造のまとまりであることに誰もが同意しますが、これまでに会議や野菜を切ったことがないのはなぜかは明らかではありません」とSchapiro氏は語った。
「イベントがあなたの心の中で集まるためには、イベントのコンポーネントの共有された時間的構造の経験が必要です」と彼女は言った。 「そして脳がこれを実装する方法は、同じイベントのコンポーネントを表すために重複する神経集団を使用することを学ぶことです。」
一連の実験中に、研究者たちは人間の参加者に一連の抽象的なシンボルとパターンを提示しました。参加者の知識がなければ、シンボルは5つのシンボルの3つの「コミュニティ」にグループ化され、同じコミュニティ内の形状がシーケンス内で互いに近くに現れる傾向があります。
これらのシーケンスを約30分観察した後、参加者は、自然に感じられる方法でシーケンスをイベントに分割するように求められました。彼らはシーケンスを、研究者が事前に準備したコミュニティと一致するイベントに分割する傾向があり、それは脳がシンボル間の時間的関係をすばやく学習していることを示している、とシャピロは言った。
その後、研究者らは、機能的磁気共鳴画像法を使用して、参加者がシンボルシーケンスを見たときの脳の活動を観察しました。同じコミュニティの画像は、脳の前頭葉と側頭葉の境界であるニューロングループで同様の活動を生み出しました。これは、意味の処理に関与する領域です。
研究者たちは、この活動を脳が画像を関連付ける脳、つまり1つのイベントとして解釈した。同時に、異なるコミュニティからのシンボルが出現すると、異なる神経グループがアクティブになり、新しいイベントとして解釈されました。
研究者たちは、これらのデータを計算ニューラルネットワークモデルに作り、経験していることと学習したことの間の神経的なつながりを明らかにしました。シミュレートされた刺激が入力されると、モデルは、最初の観測から処理まで、ネットワーク全体の神経活動の次のバーストを予測できます。
「このモデルにより、脳でどのような学習が行われているのかについて明確な仮説を明確にすることができます」とSchapiro氏は語った。
「神経反応を示し、脳がその状態に到達するために変化したに違いないと言うことは1つのことです。その変化がどのように発生したのかを具体的に把握することで、関係するメカニズムをより深く理解できるようになります。」
出典：プリンストン大学
