कार्यशील स्मृति में गतिशीलता ही एकमात्र स्थिरांक है

अमूर्त

इस संक्षिप्त परिप्रेक्ष्य में, हम कार्यशील स्मृति के सामान्य तंत्र की खोज के लिए अत्यधिक सरलीकृत और विशिष्ट कार्यों का उपयोग करने की अपनी प्रवृत्ति पर विचार करते हैं। हम चर्चा करते हैं कि कैसे मार्क स्टोक्स और सहयोगियों का काम स्थानीयकृत, अस्थायी रूप से लगातार तंत्रिका गतिविधि से परे देखा गया है और कार्यशील मेमोरी के लिए वितरित, गतिशील तंत्रिका कोड के महत्व की ओर ध्यान केंद्रित किया है। इस कार्य से एक महत्वपूर्ण सबक यह है कि सरलीकृत कार्यों का उपयोग तंत्रिका संगणना के सहायक व्यवहार को स्वचालित रूप से सरल नहीं बनाता है (भले ही हम चाहें कि ऐसा होता)। इसके अलावा, बहुआयामी गतिशीलता के बारे में स्टोक्स की अंतर्दृष्टि अनुभूति में अंतर्निहित तंत्रिका कोड के लचीलेपन को उजागर करती है और कार्यशील स्मृति के स्थैतिक उपायों से परे देखने के लिए क्षेत्र को प्रेरित करती है।

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कार्यशील स्मृति अनुसंधान का केंद्रीय लक्ष्य यह समझना है कि हम अपने व्यवहार संबंधी लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए दुनिया भर में घूमते समय अस्थायी रूप से जानकारी को कैसे ध्यान में रखते हैं। कार्यशील स्मृति एक महत्वपूर्ण संज्ञानात्मक कार्य है जो हमें अपने अनुभवों को एक सुसंगत कथा में जोड़ने की अनुमति देता है। इसमें आश्चर्य की बात नहीं है, वैज्ञानिक होने के नाते हम कामकाजी स्मृति पर जो बातचीत और कक्षा व्याख्यान देते हैं, उसमें हम सभी वास्तविक दुनिया के आकर्षक उदाहरणों से शुरुआत करना पसंद करते हैं। हम रंग-बिरंगी सब्जियों से भरा एक भीड़-भाड़ वाला सुपरमार्केट का गलियारा दिखा सकते हैं और इस बात पर प्रकाश डाल सकते हैं कि सही स्ट्रॉबेरी की खोज करते समय आप अपनी किराने की सूची को ध्यान में रखने के लिए कार्यशील मेमोरी का उपयोग कैसे करते हैं। या, हम एक व्यस्त शहर की सड़क दिखा सकते हैं और समझा सकते हैं कि आप भीड़ में किसी मित्र का चेहरा या उसके हस्ताक्षर गुलाबी टोपी की कल्पना करके उसे कैसे ढूंढ सकते हैं। टॉक स्लाइड खोलने के लिए ज्वलंत उदाहरणों की कोई कमी नहीं है। हालाँकि, स्लाइड 5 के आसपास, हम हमेशा निम्नलिखित पर ध्यान केंद्रित करते हैं: कुछ अलग-अलग ग्रे बॉक्स एक समयरेखा पर क्रमिक रूप से सेट कंप्यूटर स्क्रीन का प्रतिनिधित्व करते हैं। पहले बक्सों में से एक में धारियों का स्वाइप या रंग का छींटा होता है, जिसे लोगों को याद रखने के लिए कहा जाता है। फिर, एक ग्रे बॉक्स है, जो कार्यशील मेमोरी विलंब को इंगित करता है। और आखिरी बॉक्स में फिर से परीक्षण के तौर पर कुछ धारियां या रंग इस्तेमाल किए गए हैं।

फेनिलथेनॉल ग्लाइकोसाइड सिस्टैंच डेजर्टिकोला का मुख्य सक्रिय घटक है

हममें से जो लोग स्मृति अनुसंधान में लगे हुए हैं वे वास्तविक दुनिया से प्रयोगशाला तक की इस धुरी से इतने परिचित हैं कि हम शायद ही इस पर ध्यान देते हैं। हालाँकि, पहली बार सुनने वालों को कनेक्शन देखने में कठिनाई हो सकती है। बेशक, एक कारण है कि हम सभी अपने कृत्रिम कार्यों को पसंद करते हैं, और उनमें बहुत मूल्य है। मनोवैज्ञानिकों के रूप में, हम सीखते हैं कि एक कार्य प्रकृतिवाद की कीमत पर प्रयोगात्मक नियंत्रण स्थापित करने का एक साधन है। तंत्रिका विज्ञानियों के रूप में, हम पाते हैं कि कृत्रिम कार्य विशेष रूप से लोगों के मस्तिष्क को लगभग एक ही स्थिति में बार-बार लाने के लिए उपयोगी होते हैं ताकि हम शोर से संकेत निकाल सकें। इसके विपरीत, यदि आप स्लाइड 1 के उदाहरण के अनुसार एक सुबह अपने आप को सुपरमार्केट के गलियारे से भटकते हुए पाते हैं, तो एक न्यूरोसाइंटिस्ट के लिए आपके दिमाग से जानकारी प्राप्त करना मुश्किल (वर्तमान में, लगभग असंभव) है।

सिस्टैंच डेजर्टिकोला के मुख्य रासायनिक घटक

क्योंकि वे सरल हैं, हम अपने विशिष्ट कार्यशील मेमोरी कार्यों को पूर्वानुमानित और विनिमेय के रूप में सोचना पसंद करते हैं। रसोई में एक नुस्खा का पालन करने की तरह, आप एन्कोडिंग और अवधारण के लिए आवंटित समय के आधार पर व्यवहार की भविष्यवाणी कर सकते हैं। IKEA अलमारियों के हिस्सों की तरह, आप वांछित प्रभाव प्राप्त करने के लिए कार्य घटकों को मिश्रित और मिलान कर सकते हैं। हालाँकि, चल रहे काम से पता चला है कि कैसे सबसे सरल कार्य घटक भी इतने सूत्रबद्ध नहीं हैं। उदाहरण के लिए, एक लंबे समय से चला आ रहा प्रश्न जिसने संज्ञानात्मक मनोविज्ञान को व्यवहारवाद से अलग करने में योगदान दिया, वह यह है कि एक उत्तेजना कई अलग-अलग व्यवहारों को कैसे प्रभावित कर सकती है। डेक से इक्का निकालना कभी-कभी सबसे अच्छा कार्ड होता है और कभी-कभी सबसे खराब—यह सब इस बात पर निर्भर करता है कि आप वर्तमान में कौन सा कार्ड गेम खेल रहे हैं। तकनीकी शब्दों में, एक ही उत्तेजना विभिन्न संदर्भों में विभिन्न मानसिक संचालन और व्यवहार को ट्रिगर करती है।

व्यक्तिगत न्यूरॉन्स के परिप्रेक्ष्य से देखने पर यह समझना एक विशेष रूप से चुनौतीपूर्ण समस्या है कि एक उत्तेजना को विभिन्न व्यवहारों के लिए लचीले ढंग से कैसे मैप किया जा सकता है। दृश्य तंत्रिका विज्ञान में, न्यूरॉन्स की ट्यूनिंग प्राथमिकताओं को चिह्नित करना अक्सर उपयोगी होता है। स्थिर रूप से ट्यून किए गए न्यूरॉन्स से उत्पन्न होने वाले मानसिक अभ्यावेदन की कल्पना करना आसान है - यदि आप एक "ऊर्ध्वाधर" आइटम का प्रतिनिधित्व करना चाहते हैं, तो सिद्धांत रूप में, आप देरी को पाटने के लिए ऊर्ध्वाधर-पसंद करने वाले न्यूरॉन्स को लगातार सक्रिय करके इसे प्राप्त कर सकते हैं। फिर भी, इस तरह की योजना कार्यशील मेमोरी के लचीलेपन को पूरी तरह से ध्यान में नहीं रख सकती है: कभी-कभी, "ऊर्ध्वाधर" का अर्थ "बटन ए दबाएँ" हो सकता है, और अन्य समय में, इसका अर्थ "अपनी दाईं ओर देखना" हो सकता है। सूचना के मनमाने टुकड़ों को तेजी से एक साथ जोड़ने के लिए सूचना के प्रतिनिधित्व में लचीले बदलाव की आवश्यकता होती है। स्टोक्स एट अल से एक प्रमुख अंतर्दृष्टि। (2013) यह है कि एक बहुआयामी परिदृश्य तब उभरता है जब एक व्यक्तिगत न्यूरॉन की गतिविधि को अन्य सभी न्यूरॉन्स की गतिविधि के रूप में देखा जाता है। इस परिदृश्य में, प्रत्येक न्यूरॉन समय के साथ एक ही आयाम को पार करता है, और सभी न्यूरॉन्स एक साथ एक अत्यधिक गतिशील प्रक्षेपवक्र को पार करते हैं जो कार्यशील स्मृति कार्य के विभिन्न युगों के दौरान स्थिर अवस्था में बस सकते हैं। इस गतिशील और बहुआयामी स्थिति स्थान को सभी न्यूरॉन्स में माना जा सकता है, लेकिन केवल उन घटकों को देखकर कम आयामों में भी संघनित किया जा सकता है जो किसी दिए गए कार्य में अधिकांश भिन्नताओं को समझाते हैं (पीसीए जैसी आयामी कमी तकनीक का उपयोग करके)। स्टोक्स एट अल से. (2013), हम सीखते हैं कि कार्यशील मेमोरी रखरखाव के दौरान एक निम्न-आयामी स्थिर सक्रियण स्थिति देखी जा सकती है, जो अस्थायी रूप से कॉन्फ़िगर की गई नेटवर्क स्थिति को दर्शाती है जो कार्य लक्ष्यों के अनुसार गतिशील रूप से ट्यून की जाती है। उदाहरण के लिए, एक स्थिर स्थिति यह मैप कर सकती है कि एक याद की गई उत्तेजना प्रतिक्रिया के दौरान आवश्यक उचित निर्णय से कैसे संबंधित है। गंभीर रूप से, तंत्रिका कोड की बहुआयामी प्रकृति को ध्यान में रखते हुए, कई लचीले व्यवहार अचानक कार्यशील स्मृति के बारे में हमारे सिद्धांतों में आसानी से फिट हो सकते हैं।

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एक उत्तेजना को कई व्यवहारों में मैप करने के संदर्भ में बहुआयामी कोड पर काम से पता चला है कि कैसे कम-आयामी राज्यों को लचीले ढंग से इकट्ठा किया जा सकता है और पल-पल की व्यवहारिक मांगों के अनुकूल होने के लिए फिर से इकट्ठा किया जा सकता है। इससे भी अधिक उल्लेखनीय रूप से, बाद के काम से पता चला है कि उत्तेजना और कार्य की मांग स्थिर रहने पर भी न्यूरॉन्स की बड़ी आबादी में गतिविधि अत्यधिक गतिशील रह सकती है (वोल्फ, जोकिम, अक्यूरेक, बुशमैन, और स्टोक्स, 2020; मरे एट अल।, 2017; स्पाक, वतनबे, फ़नाहाशी, और स्टोक्स, 2017)। एक दृश्य कार्यशील स्मृति कार्य में, पर्यवेक्षकों को एक सरल उत्तेजना (जैसे एक उन्मुख झंझरी या स्थानिक स्थान) को याद रखने के लिए कहा गया था। स्मृति विलंब के दौरान तंत्रिका गतिविधि का समग्र पैटर्न समय के साथ परिवर्तनों की एक श्रृंखला के माध्यम से विकसित होता है। बड़े पैमाने पर आबादी में इन तीव्र अस्थायी गतिशीलता के बावजूद, कोडिंग योजना, या निम्न-आयामी उप-स्थान जो सरल उत्तेजना का प्रतिनिधित्व करता है, उल्लेखनीय रूप से स्थिर रहा, समय के साथ केवल छोटे बहाव प्रदर्शित करता है (वोल्फ एट अल।, 2020; मरे एट अल।, 2017). हमारे सचेत दृष्टिकोण से, एक साधारण उत्तेजना जैसे कि अभिविन्यास की स्मृति हमारे दिमाग की आंखों में "स्थिर" रखी गई एक मूर्ति की तरह है। तंत्रिका सूचना प्रसंस्करण परिप्रेक्ष्य से, यह एक नदी की तरह है जो एक परिदृश्य में विभिन्न खांचों के माध्यम से अपना रास्ता खोज रही है - यह सब एक स्थिर नाव पर यादों को बचाए रखते हुए (पैनिचेलो और बुशमैन, 2021; पैनीचेलो, डीपास्क्वेल, पिलो, और बुशमैन, 2019).

वर्किंग मेमोरी कोड को अत्यधिक गतिशील और समय के साथ विकसित होने के रूप में समझना स्टोक्स और सहकर्मियों (2013) का एक परिवर्तनकारी विचार था, और हम धीरे-धीरे इस बारे में और अधिक समझने लगे हैं कि इस उपन्यास परिप्रेक्ष्य से यादें कैसे बनाए रखी जाती हैं। उदाहरण के लिए, हाल के काम में दर्शनशास्त्र, संज्ञानात्मक मनोविज्ञान और तंत्रिका विज्ञान में क्लासिक प्रश्नों में से एक को संबोधित करने के लिए स्टोक्स द्वारा विकसित गतिशील कोडिंग ढांचे को अपनाया गया है: जब आप एक स्मृति को ध्यान में रखते हैं, तो आप कैसे जानते हैं कि यह एक स्मृति है न कि एक स्मृति आने वाली संवेदी जानकारी का प्रतिनिधित्व? दूसरे तरीके से कहें तो, आपका मस्तिष्क आंतरिक विचारों और संवेदी जानकारी के बीच हस्तक्षेप को कैसे कम करता है? मल्टी-यूनिट रिकॉर्डिंग के राज्य स्थान की जांच करके, लिब्बी और बुशमैन (2021) ने प्रदर्शित किया कि स्मृति में जानकारी के रखरखाव के दौरान कुछ न्यूरॉन्स की संवेदी ट्यूनिंग स्थिर होती है, जबकि संवेदी ट्यूनिंग के संबंध में अन्य न्यूरॉन्स की ट्यूनिंग उलटी होती है। शुद्ध परिणाम संवेदी कोड से संबंधित मेमोरी कोड के राज्य-अंतरिक्ष प्रतिनिधित्व का घूर्णन है, जो संवेदी प्रतिनिधित्व से स्मृति प्रतिनिधित्व को अलग करने के लिए एक तंत्र प्रदान करता है। यद्यपि यह खोज यादों और संवेदी इनपुट के बीच हस्तक्षेप को कम करने का एक साधन सुझाती है, लेकिन ये गतिशीलता व्यवहार को निर्देशित करने के लिए याद की गई जानकारी को डिकोड करने की प्रक्रिया को जटिल बनाती है। किसी विशिष्ट याद की गई विशेषता को "पढ़ा" कैसे जा सकता है जब वह सुविधा अब अपने मूल संवेदी-जैसे प्रारूप में नहीं है? गतिशील कोड के प्रति स्टोक्स के दृष्टिकोण से फिर से प्रेरित कई अध्ययनों से पता चला है कि तंत्रिका प्रतिक्रिया पैटर्न समय के साथ अत्यधिक गतिशील हो सकते हैं, यह सब याद किए जाने वाले उत्तेजनाओं के बीच संरचनात्मक संबंध को संरक्षित करते हुए, ताकि वे एक स्थिर उप-स्थान में अलग-अलग रहें (उदाहरण के लिए, वोल्फ एट अल., 2020; बौचाकोर्ट और बुशमैन, 2019; मरे एट अल., 2017; स्पाक एट अल., 2017)।

डायनेमिक कोड के विचार से प्रेरित प्रेरणा (हालांकि विभिन्न विश्लेषण दृष्टिकोणों को नियोजित करते हुए) समान रूप से लंबे समय से चले आ रहे प्रश्न पर तंत्रिका वैज्ञानिक सोच में तेजी से घुलमिल गई है: स्मरक अभ्यावेदन का कॉर्टिकल लोकस कहां है? क्लासिक कहानी यह है कि पीएफसी में निरंतर स्पाइकिंग गतिविधि व्यवहार का मार्गदर्शन करने वाले स्थिर मेमोरी अभ्यावेदन का समर्थन करने वाला प्रमुख तंत्र है। हालाँकि, स्टोक्स के गतिशील कोड के प्रदर्शन ने क्षेत्र को पुनर्विचार करने के लिए मजबूर किया। प्रारंभिक बिंदु के रूप में बहुआयामी और गतिशील उप-स्थानों की धारणा के साथ, क्या हमें किसी एकल तंत्रिका लोकस (उदाहरण के लिए, पीएफसी), या एकल तंत्र (उदाहरण के लिए, निरंतर स्पाइकिंग) की कामकाजी मेमोरी की सीट होने की भी उम्मीद करनी चाहिए? इसके बजाय, किसी भी कार्यशील स्मृति कार्य के लिए - चाहे वह रंगीन वर्गों को याद करना हो या अपनी किराने की सूची को याद करना हो - तंत्रिका गतिविधि का कुछ वितरित और अस्थायी रूप से विकसित होने वाला पैटर्न होना चाहिए जो काम पूरा करने के लिए आवश्यक मस्तिष्क क्षेत्रों और तंत्रिका तंत्र को लचीले ढंग से भर्ती करता है (कोर्टनी, 2022; इमशचिनिना, क्रिस्टोफेल, गायेट, और रेडमेकर, 2021; लोरेंक और श्रीनिवासन, 2021; क्रिस्टोफेल, क्लिंक, स्पिट्जर, रोल्फसेमा, और हेन्स, 2017; श्रीनिवासन, विट्लासिल, और डी'एस्पोसिटो, 2014)। दरअसल, हाल के काम से पता चला है कि दृश्य उत्तेजनाओं के बारे में जानकारी को मोटर अभ्यावेदन में दोहराया जा सकता है यदि कोई प्रतिक्रिया पहले से ज्ञात हो (हेंडरसन, रेडमेकर, और सेरेंसेस, 2022; बोएचर, ग्रेश, नोब्रे, और वैन एडे, 2021), या हो सकता है एक अमूर्त स्मरणीय प्रारूप (क्वाक और कर्टिस, 2022; रेडमेकर, चुन्हारस, और सेरेंसेस, 2019) में पुन: कोडित। संक्षेप में, स्टोक्स का काम इस विचार को प्रेरित करता है कि ऐसी कोई एक जगह या एक तंत्र नहीं है जो कार्यशील स्मृति के दौरान स्थिर रहता है। इसके बजाय, एकमात्र स्थिरांक लचीलापन और अस्थायी गतिशीलता है जो संवेदी इनपुट को संदर्भ-विशिष्ट व्यवहार लक्ष्यों से जोड़ता है।

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डायनेमिक कोडिंग फ्रेमवर्क का एक निहितार्थ यह है कि कार्यशील मेमोरी की "समस्या" का कोई सामान्य समाधान नहीं है। कार्यशील मेमोरी को समझने के लिए, हमें सीधे तौर पर इसके अत्यधिक लचीलेपन पर विचार करने की आवश्यकता है। ऐसा करने के लिए नए कार्यों को तैयार करने के साथ-साथ सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता होगी कि बदलती मानसिक स्थिति और व्यवहार संबंधी संदर्भ सबसे सरल कार्यों में भी प्रसंस्करण को कैसे प्रभावित करते हैं। इसका मतलब यह नहीं है कि कार्यशील स्मृति के कुछ सिद्धांतों का सामान्यीकरण नहीं किया जाएगा - विभिन्न संदर्भों के बीच संबंध को देखते हुए कुछ "समाधान" कमोबेश समान हो सकते हैं। हालाँकि, कार्यशील स्मृति की गतिशीलता की बेहतर समझ - जैसा कि पिछले दशक में स्टोक्स और अन्य लोगों द्वारा प्रकट किया गया था - को रोजमर्रा की जिंदगी के लिए हमारे कार्यों के डिजाइन और प्रासंगिकता के बारे में अधिक विचार करने के लिए प्रेरित करना चाहिए, और हमें आकर्षित करने वाले जैसे से बाहर निकालने में मदद करनी चाहिए। यह सोचने की स्थिति कि मस्तिष्क में कार्यशील स्मृति को क्रियान्वित करने का केवल एक ही तरीका है।

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