Комп’ютерна мережа імітує шизофренічне мислення

Комп'ютерна мережа, імітована для імітації надмірного вивільнення дофаміну, схильна пригадувати спогади шизофренічно, за словами дослідників з Техаського університету в Остіні та Єльського університету.

"Гіпотеза полягає в тому, що дофамін кодує важливість, значущість досвіду", - сказала Улі Граземанн, аспірант кафедри комп'ютерних наук Техаського університету в Остіні.

"Коли занадто багато дофаміну, це призводить до перебільшеної виокремленості, і мозок закінчує навчанням з речей, яким не слід вчитися".

Дослідження підтверджує гіпотезу, відому якгіпер-навчання, 'Що свідчить про те, що люди з шизофренією втрачають здатність забувати або ігнорувати стільки, скільки зазвичай.

Коли людина втрачає здатність розшифровувати значуще із величезної кількості подразників мозку, вона починає встановлювати зв’язки, які не є реальними, або починає тонути в океані такої кількості зв’язків, що не може скласти жодної цілісної історії .

Нейронна мережа (під назвою DISCERN) була розроблена радником Граземана, доктором наук Рісто Мійккулайненом, і вона здатна вивчати природну мову.

DISCERN використовувався для моделювання того, що відбувається з мовою під час восьми різних типів неврологічних дисфункцій. Результати моделювання порівняв Р.Гоффман, доктор медичних наук, професор психіатрії Єльської медичної школи, з тим, що він бачив під час вивчення шизофреніків людини.

Для того, щоб імітувати процес, дослідники почали навчати DISCERN декількох простих історій, які потім асимілювались у пам’яті DISCERN приблизно так само, як людський мозок зберігає інформацію: не як окремі одиниці, а як статистичні взаємозв’язки слів, речень, сценаріїв та історій.

"За допомогою нейронних мереж ви в основному тренуєте їх, показуючи їм приклади, знову і знову і знову", - сказав Граземанн.

“Кожного разу, коли ви показуєте це як приклад, ви говорите, якщо це вхідні дані, то це повинен бути ваш результат, а якщо це вхідні дані, то це має бути ваш результат. Ти робиш це знову і знову тисячі разів, і кожен раз це трохи більше пристосовується до того, щоб робити те, що ти хочеш. Зрештою, якщо ви робите це достатньо, мережа навчилася ».

Дослідники змоделювали гіпер-навчання, запустивши систему знову по її темпах, але змінили один ключовий фактор: вони імітували великий викид дофаміну, збільшуючи рівень навчання системи - в основному кажучи їй, щоб перестала так багато забувати.

"Це важливий механізм, щоб мати можливість ігнорувати речі", - говорить Граземанн. "Ми виявили, що якщо ви підвищуєте рівень навчання в DISCERN досить високо, це спричиняє мовні відхилення, що свідчать про шизофренію".

Після того, як його перекваліфікували з підвищеним рівнем навчання, DISCERN почав вставляти себе у фантастичні оманливі історії, що включали елементи з інших історій, про які йому, як було сказано, запам’ятати. Наприклад, в одному випадку DISCERN взяв на себе відповідальність за вибух терористів.

В іншому прикладі DISCERN почав демонструвати докази „зірвання з рейок” - відповідаючи на запити про конкретну пам’ять безліччю роз’єднаних речень, різкими відступами від теми та постійними стрибками від першої до третьої особи і назад.

"Обробка інформації в нейронних мережах, як правило, схожа на обробку інформації в мозку людини у багатьох аспектах", - сказав Граземанн. «Отже, надія була на те, що вона також зруйнується подібним чином. І це сталося ".

Подібність між нейронною мережею та шизофренією людини не є безперечним доказом того, що гіпотеза гіпернавчання є правильною, зазначив Граземанн. Однак він пропонує підтримку гіпотези.

"Ми маємо набагато більше контролю над нейронними мережами, ніж коли-небудь могли б мати над людьми", - сказав він. "Сподіваємося, що такий вид моделювання допоможе клінічним дослідженням".

Дослідження опубліковано в Біологічна психіатрія.

Джерело: Техаський університет в Остіні