न्यूरॉन्स क्राउडसोर्सिंग : न्यूरॉन्स हमारे लिए निर्णय कैसे करते हैं

फैसले लेने के लिए न्यूरॉन्स क्राउडसोर्सिंग का उपयोग कैसे करते हैं
हम फैसले कैसे करते हैं? या बजाए, हमारे न्यूरॉन्स हमारे लिए निर्णय कैसे करते हैं? क्या व्यक्तिगत न्यूरॉन्स में मस्तिष्क के सामूहिक रूप से एक मजबूत शब्द है या आवाज है?

इस सवाल के बारे में सोचने का एक तरीका यह पूछना है कि मेरे मन में पढ़ने के लिए आपको कितने न्यूरॉन्स का पालन करना होगा। यदि आप भविष्यवाणी कर सकते हैं कि मैं अपने न्यूरॉन्स में से एक को देखकर "दादी" शब्द कहता हूं तो हम कह सकते हैं कि हमारे फैसलों को अकेले, शायद "बहुत मुखर" न्यूरॉन्स के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है। तंत्रिका विज्ञान में ऐसे न्यूरॉन्स को "दादी" न्यूरॉन्स कहा जाता है, क्योंकि 1 9 60 के दशक में प्रस्तावित किया गया था कि एक न्यूरॉन्स भी हो सकते हैं जो एक दादी के चेहरे की तरह जटिल और महत्वपूर्ण पहलुओं पर विशेष रूप से प्रतिक्रिया करते हैं।

दूसरी ओर, यदि आप केवल अपने न्यूरॉन्स के कई मतदान के माध्यम से ही मेरे मन को पढ़ सकते हैं तो यह निर्णय एक सामूहिक रूप से प्रकट होगा, जो सैकड़ों, हजारों या लाखों न्यूरॉन्स में वितरित होगा। न्यूरोसाइंस में एक बड़ी बहस यह है कि क्या एकल-न्यूरॉन एन्कोडिंग या वितरित एन्कोडिंग मस्तिष्क के कार्यों को समझने के लिए सबसे अधिक प्रासंगिक है।

वास्तव में, दोनों सही हो सकते हैं शोध में हाल ही में फ्रंटियर इन न्यूरोसाइंस, ब्रायन डेनियल, जेसिका फ्लैक, और डेविड क्राकाउर में मसालेदार बंदर के न्यूरॉन्स से दर्ज आंकड़ों का उपयोग करते हुए इस समस्या से निपटने के लिए प्रयोगकर्ता द्वारा सरल निर्णय लेने के साथ काम किया।

निर्णय लेने की प्रक्रिया में शामिल मस्तिष्क के एक क्षेत्र में, डेनियल और सहकर्मियों को यह पता चलता है कि बंदर के रूप में शुरू में आंकड़ों पर कार्रवाई की जाती है, मतदान के लिए कई न्यूरॉन्स को बंदर के फैसले की अच्छी भविष्यवाणी प्राप्त करने की आवश्यकता होती है। फिर, जब निर्णय के निर्णय के लिए समय लगता है, तो यह पैटर्न बदलाव होता है न्यूरॉन्स सहमत हो जाते हैं और अंततः प्रत्येक एक अपने आप में अधिकतम अनुमान लगाया जाता है। अतः पहले "तंत्रिका आवाज" विषम और सामूहिक है, लेकिन जैसा कि न्यूरॉन्स निर्णय बिंदु के करीब जाते हैं, "तंत्रिका आवाज" समरूप हो जाती है और, एक अर्थ में, व्यक्तिपरक, जैसा कि किसी भी न्यूरॉन अपने आप पर पढ़ने के लिए पर्याप्त है बंदर का दिमाग

डेनियल का कहना है कि इस अजीब व्यवहार के लिए एक संभावित स्पष्टीकरण यह है कि इस प्रणाली में दो कार्यों को हल करना है। इसे शोर डेटा से अच्छी जानकारी इकट्ठी करनी चाहिए और इसे एक सुसंगत निर्णय लेने के लिए इस जानकारी का उपयोग करना चाहिए। इनपुट में नियमितता प्राप्त करने के लिए यह कई व्यक्तिगत न्यूरॉन्सों का चुनाव करता है, क्योंकि भीड़ का जवाब किसी एक न्यूरॉन के मुकाबले अधिक विश्वसनीय होता है जब डेटा शोर होता है। लेकिन, जैसा कि क्राकाउर कहते हैं, अंततः एक निर्णय किया जाना है। न्यूरॉन्स अपनी जानकारी को आम सहमति पर आने के लिए साझा करके एक उत्तर पर सहमत होते हैं

इस स्पष्टीकरण को अन्य सामूहिक प्रणाली में परिणाम मिलता है, पशु समाज से लेकर सांख्यिकीय भौतिकी में पढ़ाए गए सिस्टम तक। Flack कहता है कि इस समानता सामूहिक गणना का एक सामान्य सिद्धांत है: इसमें दो चरण हैं - एक सूचना संचय चरण जो कि विश्वसनीय जानकारी एकत्र करने के लिए भीड़-भाड़ का उपयोग करता है और एक आम सहमति चरण है जो सिस्टम को कार्य करने की अनुमति देता है

स्रोत और आगे पढ़ना:
https://www.santafe.edu/news-center/news/how-neurons-use-crowdsourcing-make-decisions

पत्रिका लेख:
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnins.2017.00313/full