Az agyunk képessé tesz arra minket, hogy olyan helyzetekben is elboldoguljunk, amelyekkel korábban még soha nem találkoztunk – például nem jövünk zavarba, ha egy ismerős személyt látunk egy ismeretlen helyszínen, vagy egy régi kollégát egy új munkakörben. Amilyen természetesen és egyszerűen hangzik ez, olyan titokzatos a működés agyi háttere. A Colorado Boulder Egyetem kutatói most azt mutatták meg, hogy az agyunk a számítógépes szoftverekben működő pointerekhez (kb. ’mutató’) hasonló módszerrel dolgozza fel az ilyen információkat. A számítógépes poineterek arra valók, hogy megmutassák, merre található a memóriában egy adott információ, amely aktuálisan egy változó behelyettesítéséhez szükséges. Az eredményeket a Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) közölte, amelyről a Science Daily készített beszámolót.

Az oldal az ajánló után folytatódik...

A kutatók olyan mondatokkal kísérleteztek, amelyekben egy-egy hétköznapi szó különlegesen, a szokásostól eltérően volt használva. A tudósok arra voltak kíváncsiak, hogy az agy képes-e egy ismert szavak szerepét azonosítani ismeretlen (és értelmetlen) használatban. A kísérlet angol nyelven zajlott; szerepelt benne például a következő mondat:

I want to desk you. (kb. ’Meg akarlak asztalozni.’)

Az angol mondatban a desk (’asztal’) szó igeként kerül be a mondatba – bármiféle igei toldalék nélkül. Magyarul azért nehéz ezt visszaadni, mert magyarul ahhoz, hogy nyelvtanilag helyes mondatot kapjunk, muszáj igét képeznünk az asztal főnévből; ez ugyan szokatlan, de semmiképp nem lehetetlen. Az angol mondatban ilyen képző nincs, a mondat mégis „helyes” nyelvtanilag; a hallgató pusztán a mondatban elfoglalt pozíciójából tudja azonosítani, hogy a desk-et igeként használták a fenti mondatban.

„Az a tény, hogy az ilyen típusú mondatokat értelmezni tudjuk, azt jelenti, hogy képesek vagyunk teljesen új ingerek feldolgozására” – mondta el Randall O'Reilly, a tanulmány egyik szerzője. – „De amikor korábban ezt az agyműködést számítógéppel próbáltuk modellezni, nem jártunk sikerrel.” Az, hogy a fenti mondatot képesek vagyunk értelmezni, azt jelenti, hogy a mondatot változót tartalmazó szerkezetként vagy mintaként dolgozzuk fel. Az angol mondat mintája szerint áll egy alanyból, egy utána tett igéből, és nagyon gyakran egy utána tett tárgyból. Ezeket a változókat pedig az agyunk számtalan valódi szóval képes kitölteni. De hogy ez a változóbehelyettesítés pontosan hogyan történik, eddig nem volt világos a tudósok számára.

Bazális ganglionok
(Forrás: Wikipédia)

A számítógépek pedig egyszerűen végrehajtanak nagyon hasonló feladatokat. Egy program például képes létrehozni egy e-mailt egy másik e-mail alapján, amelynek a megszólítást tartalmazó sorában van egy pointer. A pointer segítségével beilleszthető a megszólításba minden egyes címzett neve.

A kutatók most azt találták, hogy az emberi agyban a prefrontális kéreg és a bazális ganglionok (más néven törzsdúcok) közötti idegkapcsolatok a pointerekéhez hasonló szerepet játszhatnak. A kutatók eszerint építették fel modelljüket. Így az megtanítható volt arra, hogy egyszerű mondatokat megértsen néhány szócsoport segítségével. Miután ezeket a gép „megtanulta”, a kutatók új – a fentihez hasonló – mondatokat adtak neki, amelyekben egy ismert szó, szokatlan helyzetben volt használva. Ebben az esetben is azt találták, hogy a számítógépes modell megértette a mondat szerkezetét.

A kísérletből kiderült, hogy a számítógépes pointer működéséhez hasonló mechanizmus szerepet játszhat az emberi agyban, ugyanakkor arra is felhívták a figyelmet, hogy a „pointer” funkciója nem azonos a gépnél és az emberi agyban. „Olyan ez, mintha egy repülőgép szárnyát hasonlítanánk a madarak szárnyához. Mindegyik a repüléshez szükséges, de nem működnek ugyanúgy” – mondta O'Reilly. A pointer típusú rendszert például az agyban ki kell alakítani, meg kell tanulni, míg a számítógépbe ezt eleve bele lehet programozni. A tanulás révén pedig ez a rendszer egyre tökéletesebbé tid válni a megértésben, míg a számítógépbe épített pointer magától nem fejlődik.

Forrás

Brain May Rely On Computer-Like Mechanism to Make Sense of Novel Situations