コンピュータネットワークは統合失調症の思考を模倣する
「仮説はドーパミンが経験の重要性、顕著性をコード化しているということです」とテキサス大学オースティン校のコンピューターサイエンス学部の大学院生であるUli Grasemann氏は述べています。
「ドーパミンが多すぎると、顕著性が誇張され、脳は本来学習すべきではないものから学習してしまいます。」
この研究では、 ‘ハイパーラーニング」は、統合失調症の人は、通常よりも忘れたり無視したりする能力を失うことを示唆しています。
人間が脳内の膨大な量の刺激から意味のあるものを解読する能力を失うと、彼らは本物ではないつながりを作り始めるか、あらゆる種類のまとまりのある物語をまとめることができないほど多くのつながりの海で溺れ始めます。
ニューラルネットワーク（DISCERNと呼ばれる）はGrasemannのアドバイザーであるRisto Miikkulainen博士によって開発され、自然言語を学習することができます。
DISCERNは、8つの異なるタイプの神経機能障害中に言語に何が起こるかをシミュレートするために使用されました。シミュレーションの結果は、エール大学医学部の精神医学教授であるラルフホフマン医学博士によって、人間の統合失調症の研究で見たものと比較されました。
プロセスを模倣するために、研究者は人間の脳が情報を格納するのとほとんど同じ方法でDISCERNの記憶に同化されたいくつかの簡単な物語をDISCERNに教え始めました：個別のユニットとしてではなく、単語、文、スクリプト、および物語の統計的関係として。
「ニューラルネットワークを使用すると、基本的には例を何度も何度も表示してトレーニングします」とGrasemann氏は言います。
「例を示すたびに、これが入力の場合、これが出力になり、これが入力の場合、それが出力になります。あなたは何度も何度もそれを行い、毎回あなたが望むことをするために少しずつ調整します。結局、それを十分に行えば、ネットワークは学習したことになります。」
研究者たちは、システムを再びそのペースで実行することによってハイパーラーニングをモデル化しましたが、1つの重要な要素を変更しました。彼らは、システムの学習率を上げることによってドーパミンの大量放出を模倣しました。
「物事を無視できるようにすることは重要なメカニズムです」とGrasemannは言います。 「私たちが発見したのは、DISCERNの学習率を十分に高く上げると、統合失調症を示唆する言語異常が生じることです。」
DISCERNは、学習率の上昇とともに再訓練されると、記憶するように言われた他のストーリーの要素を組み込んだ幻想的な妄想的なストーリーに自分自身を挿入し始めました。たとえば、ある事例では、DISCERNはテロ攻撃の責任を主張しました。
別の例では、DISCERNは「脱線」の証拠を示し始めました。特定の記憶の要求に対して、ばらばらにバラバラな文章、突然対象から離れ、1人目から3人目に飛び跳ねて戻ってきました。
「ニューラルネットワークの情報処理は、多くの点で人間の脳の情報処理に似ている傾向があります」とGrasemann氏は述べています。 「したがって、それは同様の方法で故障することも期待されました。そして、そうなりました。」
ニューラルネットワークと人間の統合失調症との類似性は、超学習仮説が正しいことを疑う余地のない証拠ではない、とGrasemann氏は述べています。ただし、仮説はサポートされます。
「私たちは、これまで人間の被験者に対してできたよりもはるかに多くのニューラルネットワークを制御できます」と彼は言った。 「この種のモデリングが臨床研究に役立つことが期待されています。」
この研究は 生物学的精神医学。
出典：テキサス大学オースティン校
