Duyusal Geçmişin Çalışma Belleği Performansı Üzerindeki Çoklu ve Ayrılabilir Etkileri Bölüm 1

Duyusal bilgilerin davranışsal raporları, uyaran geçmişine göre önyargılıdır. Bu tür seri bağımlılık önyargılarının doğası ve yönü, deneysel ortamlar arasında farklılık gösterebilir; önceki uyaranlara karşı hem çekici hem de itici önyargılar gözlemlenmiştir.

Duyusal bilgiler vücudumuzun dış dünyayla etkileşiminin bir sonucudur ve beş duyumuz (görme, duyma, dokunma, tatma ve koku) tarafından algılanabilir. Bu duyusal bilgi sinir sistemi aracılığıyla beynimize iletilir, burada işlenir ve belleğe kodlanır. Bu nedenle duyusal bilgi ile hafıza arasında yakın bir ilişki vardır.

Güzel anılar yaratabilmek ve koruyabilmek önemli bir bilişsel yetenektir ve duyusal bilgi bu süreç için kritik öneme sahiptir. Hayatımızda çeşitli deneyimler ve olaylar yaşarken beynimiz her duyumuzdan sesler, görüntüler, tatlar, kokular ve daha fazlasını içeren bilgiler alır. Bu duyusal bilgi ilgimizi uyandırır ve duygularımızı harekete geçirerek deneyimi daha derin ve anlamlı hale getirir.

Bir olayı hatırlamamız gerektiğinde, duyusal bilgiler hafıza bankamızdan ilgili bilgiyi almamıza yardımcı olur. Örneğin bir resim bir yerin görsel görüntüsünü çağrıştırabilir, bir şarkı bize duygusal durumumuzu hatırlatabilir, tatlar ve kokular belirli anları ve sahneleri hatırlatabilir. Daha karmaşık anılar oluşturmak için duyusal bilgiler de birleştirilebilir.

Bu nedenle, çeşitli duyusal deneyimleri sürdürmek hafızayı geliştirmek için çok faydalıdır. Film izlemek, müzik dinlemek, kitap okumak, müzeleri ziyaret etmek, seyahat etmek vb. gibi çeşitli etkinliklere katılmayı deneyebiliriz. Merakı ve yukarıya doğru bir tutumu sürdürmek ve çeşitli bilgiler toplamak bilişimizin, düşüncemizin ve hafızamızın genel gelişimine yardımcı olacaktır. .

Son olarak duyusal bilgi ile hafıza arasında karşılıklı olarak güçlendirici bir ilişki olduğunu unutmayın. Olumlu duyusal deneyimler hafızayı canlandırır ve sağlıklı hafıza duyusal deneyimlerimizi daha iyi hatırlamamıza ve anlamamıza yardımcı olur. Bu nedenle genel gelişimimizi desteklemek için her duyunun deneyimine odaklanmalıyız. Hafızamızı geliştirmemiz gerektiği görülebilir. Cistanche Deserticola hafızayı önemli ölçüde geliştirebilir çünkü Cistanche Deserticola birçok benzersiz etkiye sahip geleneksel bir Çin tıbbi malzemesidir ve bunlardan biri hafızayı geliştirmektir. Kıymanın etkinliği asit, polisakkaritler, flavonoidler vb. dahil olmak üzere çeşitli aktif bileşenlerinden gelir. Bu bileşenler beyin sağlığını çeşitli şekillerde geliştirebilir.

Belleği geliştirmenin 10 yolunu bilin'e tıklayın

İnsan beyninde bu önyargıların nasıl ve ne zaman ortaya çıktığı büyük ölçüde keşfedilmemiş durumda. Bunlar ya duyusal işlemedeki bir değişiklik yoluyla ya da bakım ya da karar verme gibi algı sonrası süreçler sırasında meydana gelebilir.

Bu konuyu ele almak için, 20 katılımcıyı (11 kadın) test ettik ve katılımcılara sırayla rastgele yönlendirilmiş iki ızgaranın sunulduğu bir çalışma hafızası görevinden davranışsal ve manyetoensefalografik (MEG) verileri analiz ettik; bunlardan biri, çalışmanın sonunda geri çağırmak için işaretlendi. duruşma.

Davranışsal tepkiler, iki farklı önyargıya dair kanıt gösterdi: (1) aynı denemede önceden kodlanmış yönelimden uzakta, deneme içi itici bir önyargı ve (2) önceki denemede görevle ilgili yönelime yönelik denemeler arası çekici bir önyargı.

Uyaran yöneliminin çok değişkenli sınıflandırması, davranış üzerindeki zıt etkilere rağmen, deneme içi veya deneme arası önceki yönelimi dikkate almamıza bakılmaksızın, uyarı kodlaması sırasındaki sinirsel temsillerin önceki ızgara yöneliminden saptığını ortaya çıkardı.

Bu sonuçlar, itici önyargıların duyusal işlemleme seviyesinde meydana geldiğini ve algı sonrası aşamalarda geçersiz kılınarak davranışta çekici önyargılara yol açabileceğini göstermektedir.

Anahtar Kelimeler:

önyargılar; makine öğrenme; MEG; sinirsel temsiller; seri bağımlılık; çalışan bellek.

Önem Beyanı

Son deneyimler, muhtemelen çevremizdeki zamansal düzenlilikten yararlanarak, duyusal bilgilerin davranışsal raporlarını önyargılı hale getiriyor. Bu tür seri önyargıların uyaran işlemenin hangi aşamasında ortaya çıktığı hala belirsizdir.

Burada, erken duyusal işleme sırasındaki nöral aktivite kalıplarının katılımcıların raporlarında görülen aynı önyargıları gösterip göstermediğini test etmek için davranış ve nörofizyolojik [manyetoensefalografik (MEG)] verileri kaydettik. Davranışta çoklu önyargılara neden olan bir çalışma hafızası görevinde, yanıtlar önceki hedeflere yönelik, ancak daha yeni uyaranlardan uzaktı.

Sinirsel aktivite kalıpları, daha önce ilgili tüm öğelerden eşit şekilde saptırılmıştı. Sonuçlarımız, tüm seri önyargıların erken duyusal işlem aşamasında ortaya çıktığı yönündeki öneriyle çelişiyor. Bunun yerine, sinirsel aktivite çoğunlukla son uyaranlara adaptasyon benzeri tepkiler sergiledi.

giriiş

Uyaran geçmişi, duyusal girdinin yönlendirdiği performansı modüle eder. Zamansal korelasyonlara güvenmek, görsel sistemde derin bir şekilde yerleşmiştir (Simoncelli ve Olshausen, 2001) ve kısa zaman ölçeklerinde büyük ölçüde istikrarlı olan bir dünyada algıyı yönlendirmek açısından yararlı olabilir (Dong ve Atick, 1995). Geçmiş duyusal kanıtlar, gürültülü duyusal akıştan sinyallerin çıkarılması ve göz kırpmaları, göz hareketleri veya görsel tıkanıklıkları köprülemek için istikrarlı bir temsilin korunmasına yardımcı olmak için etkili bir ön bilgi olabilir.

Son araştırmalar, gecikmeli tepki ve çalışma belleği görevlerinde önceki uyarıların kısa vadeli güçlü etkilerini de ortaya çıkarmıştır (Huang ve Sekuler, 2010; Cicchini ve diğerleri, 2014, 2018;Fischer ve Whitney, 2014; Bae ve Luck, 2017; Fritsche ve diğerleri,2017; Czoschke ve diğerleri, 2019). Daha spesifik olarak, hatırlanan öğelerin genellikle önceki bir denemedeki görevle ilgili uyaranlara daha benzer olduğu bildirilmektedir.

Bazen seri bağımlılık yanlılığı olarak da adlandırılan bu çekici yanlılığın, öncül görevi görerek zamansal istikrarı arttırdığı ileri sürülmektedir (Cicchini ve diğerleri, 2014; Fischer ve Whitney, 2014; Kiyonaga ve diğerleri, 2017; Fischer ve diğerleri, 2020). Tersine, denemelerde sırayla sunulan öğelerin özelliklerinin genellikle birbirine daha farklı olduğu yargısına varılır (Born ve Tootell, 1992; Störmer ve Alvarez, 2014; Fritsche ve diğerleri, 2017). Bu itici önyargı, geçici olarak otomatik korelasyonlu sinyallerin verimli bir şekilde kodlanmasından kaynaklanabilir (Cicchini ve diğerleri, 2018).

Uyaranlar arasındaki ince farkların güçlendirilmesi ayrıca algısal karar vermeyi optimize etmeye de hizmet edebilir (Kiyonaga ve diğerleri, 2017; Cicchini ve diğerleri, 2018; van Bergen ve Jehee, 2019).Zıt yönlerine rağmen, çekici ve itici performans önyargıları gösterilmiştir. farklı zaman ölçeklerinde de olsa görev işlemeyi ortaklaşa etkilemek için (Fritsche ve diğerleri, 2017, 2020; Czoschke ve diğerleri, 2019) (Gekas ve diğerleri, 2019; Sheehan ve Serences, 2022).

Mevcut literatür büyük ölçüde davranışa odaklanmış olsa da, nispeten daha az çalışma bu karşıt önyargıların sinirsel bir mekanizmayı paylaşıp paylaşmadığını ve özellikle her iki önyargının duyusal işlemleme aşamalarının erken veya geç aşamalarında ortaya çıkıp çıkmadığını incelemiştir. Çeşitli çalışmalar, erken görsel kortekste ortaya çıkan denemeler arası önyargılara dair kanıtlar göstermiştir (St. John-Saaltink ve diğerleri, 2016; Sheehan ve Serences, 2022), ancak erken işlem aşamalarını izole etmek için yetersiz zamansal çözünürlükle veya yalnızca aktiviteyi ölçmüşlerdir infrontal korteks ancak duyusal korteks değil (Papadimitriou ve diğerleri, 2017).

Mevcut çalışma, yüksek zamansal çözünürlüğe sahip duyu geçmişinin neden olduğu deneme içi ve denemeler arası önyargıları değerlendirmek için çalışma belleği görevlerindeki davranış raporlarını ve sürekli manyetoensefalografik (MEG) kayıtları birleştirdi.

Katılımcılara sırayla iki yönelimin sunulduğu ve denemenin sonunda bunlardan birini yeniden oluşturmak için sürekli, hassas bir yanıtın kullanıldığı bir görev tasarladık. Ek olarak, önyargıların uyaranların görevle ilgisine olası farklı duyarlılığını test etmek için denemede iki yönelimden hangisinin rapor edilmesi gerektiğini belirten bir ipucu ekledik (Bae ve Luck, 2020'ye göre; Fischer ve diğerleri, 2020).

İkinci yönelimdeki (deneme içi önyargı) ilk yönelimin neden olduğu sistematik önyargıları ve ayrıca mevcut denemedeki önceki denemedeki önyargıları (denemeler arası önyargı) karşılaştırdık.

MEG'in yüksek zamansal çözünürlüğünden yararlanan bir kod çözme yaklaşımı kullanarak bu tür önyargılar için sinirsel imzalar bulup bulamayacağımızı kritik bir şekilde test ettik. Sunulan yönelimin kodunu çözmek için yola çıktık ve davranışsal önyargıları yansıtan sinirsel verilerdeki deneme içi ve denemeler arası önyargıları bulmayı bekledik.

Sonuçları önizleyerek, davranışsal tepkilerin sistematik olarak aynı denemedeki önceki yönelimlerden uzaklaştırıldığını ve önceki denemede hatırlanan yönelimlere doğru çekildiğini doğruladık.

Davranışsal itme sonuçlarını yansıtacak şekilde, uyaran yöneliminin duyusal sinirsel temsili, belirli bir denemede sunulan önceki yönelimden uzağa kaydırılmıştır.

Bununla birlikte, davranışta gözlemlenen böyle bir yanlılığa rağmen, yönelim kodlaması sırasında denemeler arası çekici bir duyusal yanlılığa dair hiçbir sinirsel kanıt bulamadık. Bunun yerine, aynı ya da önceki denemeden gelen yönelimleri bir engel olarak kabul edip etmememize bakılmaksızın, her zaman itici bir sinirsel yanlılık gözlemledik. önyargının kaynağı.

Malzemeler ve yöntemler

Katılımcılar

Çalışmaya normal veya normale düzeltilmiş görüşe sahip 20 sağlıklı gönüllü katılmıştır. Tüm katılımcılar 20 ila 36 yaşları arasındaydı (ortalama 25,4 yaşında; 11'i kadın). Gönüllüler çalışmaya katılmadan önce Oxford Üniversitesi Merkezi Üniversite Araştırma Etik Kurulu tarafından onaylanan prosedürlere göre bilgilendirilmiş onamlarını aldılar. Katılımcılar bu çalışmaya katıldıkları için saat başına £15 tazminat aldılar.

Deneysel kurulum

Katılımcılar, loş ışıklı, ses geçirmez ve manyetik olarak korunan bir odada bulunan MEG tarayıcıya oturdular. 90 cm görüş mesafesine projeksiyon perdesi yerleştirildi. Görsel uyaranlar, bir Panasonic DLP projektörü (PT-D7700E) kullanılarak 60 Hz yenileme hızı kullanılarak 1024 768 piksellik uzamsal çözünürlükte ekranın arkasına yansıtıldı.

Görev, Psikofizik Araç Kutusu (Brainard, 1997) ile birlikte MATLAB (MathWorks) kullanılarak programlandı ve sunuldu. Katılımcılar, yanıtlarını bir optik fiber yanıt kutusu üzerinde belirttiler.

Görev

Katılımcılar, bağımsız yönelimlerle ardışık olarak sunulan iki ızgara uyaranından birinin yönelimini yeniden ürettikleri hassas bir çalışma hafızası görevi gerçekleştirdiler (Şekil 1). İkinci ızgaranın sunumuyla eş zamanlı olarak katılımcılara, denemenin sonunda incelendiklerinde hangi ızgara yönelimini rapor edecekleri konusunda ipucu verildi. Denemelerin yarısında yalnızca birinci veya ikinci ızgara sunuldu ve raporlama için kullanıldı.

Her deneme, ekranda 800 ms boyunca gri arkaplanlı (RGB: 127, 127, 127; Şekil 1) merkezi bir sabitleme noktasıyla (0.2 derece görsel açı) başladı. Daha sonra, bir sinüzoidal Gabor uyaranı Rastgele açı, 200 ms boyunca görsel ekranda merkezi olarak sunuldu (6 derecelik görsel açının çapı, görsel açı derecesi başına iki döngü, %50 kontrast, 1,5 derecelik SD ile bir Gauss zarfı tarafından inceltildi).

İlk ızgaranın sunulmadığı denemelerde, sabitleme noktasının rengi, ihmalin sinyalini vermek üzere siyahtan griye (RGB: 192, 192, 192) değişti. 1700-1900 ms'lik bir gecikmenin ardından ikinci ızgara sunuldu. Bu ikinci ızgara, birinci ızgara yöneliminden bağımsız olarak rastgele çizilmiş olan açı dışında, birinci ızgarayla aynı özelliklere sahipti.

Izgaranın ortasındaki sabitleme noktasının rengi değişti [turuncu: (255,161, 0); camgöbeği: (0, 236, 255)]. Renk, birinci yönelimin mi (ilk denemeyi rapor edin) yoksa ikinci yönelimin mi (ikinci denemeyi rapor edin) inceleneceğini işaret ediyordu. Deneyin işaret rengi olasılıkları katılımcılar arasında dengelendi ve deneyin yarısında değiştirildi.

Renk olasılıkları değiştirildikten sonra katılımcılar, oturumun ikinci yarısına devam etmeden önce bir blok boyunca yeni olasılıkları çalıştılar. Renk ipucu, denemenin sonunda raporlama aşaması için hangi ızgara yönünün uygun olduğunu göstermede her zaman geçerliydi. İkinci ızgaranın bulunmadığı denemelerde işaret bu nedenle her zaman birinci yönelimi gösterecektir.

1700-1900 ms'lik başka bir gecikmeden sonra, bir sonda ızgarası ortaya çıktı. Katılımcılar, hafızadaki işaretli ızgarayla eşleşecek şekilde yönelimlerini ayarlamak zorunda kaldı. Izgarayı saat yönünde (CW; orta parmak) veya saat yönünün tersine (işaret parmağı) döndürmek için sağ el ile düğmelere basılarak ayarlamalar yapıldı.

Yanıtlar sol işaret parmağıyla bir düğmeye basılarak onaylandı. Bunu 200-ms'lik bir sabitleme süresi takip etti ve bunun ardından katılımcılara, doğru yönelimi gösteren bir ızgara şeklinde 50 ms'lik geri bildirim sunuldu.

Toplamda katılımcılar 400 denemeyi tamamladılar. Denemelerin yarısında, 200 denemede iki öğe sunuldu (100 deneme ilk ipucuyla ve 100 deneme ikinci ipucuyla raporlu). Geriye kalan 200 denemede yalnızca bir öğe sunuldu (100'ü yalnızca 1'i derecelendirerek ve 100'ü yalnızca 2'yi derecelendirerek).

Ortaya çıkan faktöriyel tasarım (ilgili derecelendirme, sunulan derecelendirme sayısı) dört koşulu içeriyordu: iki öğenin sunulduğu ilk rapor, bir öğenin sunulduğu ilk raporun, iki öğenin sunulduğu ikinci raporun ve bir öğenin sunulduğu ikinci raporun. Deneme türleri rastgele karıştırıldı ve her biri 10 dakika süren 50 denemelik bloklar halinde sunuldu.

Davranış analizi

Yanıt hatası, geri çağrılan yönlendirme ile ipucu verilen yönlendirme arasındaki dairesel mesafe hesaplanarak ölçüldü. Dairesel hatayı hesaplamak için tüm yanıtlar 90 ila 90 derecelik bir alana haritalandı. Tüm denemeler arası analizlerde, her bloğun ilk denemesini hariç tuttuk.

Karışım modelleme

Hedeflere verilen tepkilerin göreceli oranını, tahminleri ve yanlış hedefe verilen hatalı tepkileri araştırmak için çalışma belleği literatüründe sıklıkla kullanılan klasik bir karışım modelini uyguluyoruz ("takas hataları"; Bays ve diğerleri, 2009; Schneegans ve Bays, 2017) .

Model her koşul için ayrı ayrı uygundu (iki maddeli denemelerde ilk rapor; tek maddeli kontrolde ilk rapor; iki maddeli denemelerde ikinci rapor; tek maddeli kontrolde ikinci rapor).

Karışım modeli, aynı denemede sunulan ancak ipucu verilmeyen (yalnızca iki maddeli denemeler) öğeye yönelik von Mises dağılımının, hedef yanıt oranının, tahmin oranının ve takas oranının kesinliğini tahmin etti. Verileri veri kümesinin tamamına yerleştirdikten sonra model, hedef yanıt oranı, tahmin oranı ve takas oranı için tek deneme ağırlıkları sağladı.

Performans önyargısı hesaplaması

Performans önyargısını (tepki ve hedef yönelimi arasındaki işaretli dairesel fark), hedef yönelimi ile yanlılığı tetikleyen yönelim (önceki denemedeki hedef yönelimi veya aynı denemedeki ilgili yönelim) arasındaki dairesel farkın bir fonksiyonu olarak hesapladık. ).

Önyargı tahminini yapay olarak şişirebilecek olan seri yanlılığı eğik yanlılıkla karıştırmamak için yanıt yönelimini kullanmadık (De Gardelle ve diğerleri, 2010; Tomassini ve diğerleri, 2010). Tüm açısal farklar 90 derece ile 90 derece arasında haritalanarak, hedef yönelimi ile tetikleyici arasındaki farkı çıkarma yoluyla hesapladık.

Bu mesafeler, her biri denemelerin %25'ini içerecek şekilde 64 eşit boyutlu, üst üste binen kutuya bölünmüştür. Her bölmedeki tüm denemelerde ortalama imzalı hatayı (önyargı) hesapladık. Ortalamanın sabit sayıda deneme üzerinden hesaplanmasını ve bölmenin orta noktasına ortalanmasını sağlamak için açısal farklar etrafına sarılarak kenar artefaktları önlendi.

Daha sonra, hedef yönlendirme arasındaki negatif (90 dereceden 0 dereceye kadar) ve pozitif mesafelerin (0 derecesinden 90 dereceye kadar) ortalamasını alarak performans yanlılığı bölmelerini negatif mesafeyle işaretledik. ve yönlendirmeyi tetikleyerek 32 kutu elde edilir. Her koşul ve katılımcı için 32 bölme üzerinden hesaplanan mutlak mesafeler (0 dereceden 90 dereceye kadar) üzerinden toplanan önyargı, bir önyargı ölçüsü olarak hizmet etti.

For more information:1950477648nn@gmail.com