कल्पना कीजिए अफ्रीकी सवाना में चलना अचानक आप एक बड़े झाड़ी को आंशिक रूप से एक बड़े पीले ऑब्जेक्ट को अस्पष्ट करने की सूचना देते हैं। इस सीमित जानकारी से, आपको पता होना चाहिए कि क्या आप खतरे में हैं और निर्णय लेने का निर्णय कैसे करें। क्या यह सूखी घास का ढेर है? या भूखे शेर?
इस तरह की परिस्थितियों में, हमारे दिमाग को विभाजन-दूसरे निर्णय लेने के लिए जटिल और अनिश्चित दृश्य सूचना का उपयोग करना चाहिए। हम जो देखते हैं, उसके आधार पर हम जो निर्णय करते हैं और जो निर्णय लेते हैं, वह खतरे में उचित जवाब देने और शेर के अगले भोजन बनने में अंतर हो सकता है।
परंपरागत रूप से, तंत्रिका विज्ञानियों ने दृश्य सूचना प्रसंस्करण के बारे में सोचा है कि घटनाओं की एक श्रृंखला है जो एक के बाद एक होती है, इनपुट संकेत (आँखों से) को छानते हैं जो अंतरिक्ष और समय में परिवर्तन करती हैं। लेकिन हाल ही में, हमने प्रक्रिया के बारे में अधिक गतिशील और इंटरैक्टिव विचार करना शुरू कर दिया है। जैसा कि विजुअल सिस्टम संवेदी जानकारी प्राप्त करने में अनिश्चितता को हल करने की कोशिश करता है, यह पहले के ज्ञान और वर्तमान सबूतों का उपयोग करता है जिससे कि क्या हो रहा है इस बारे में सूचित अनुमान लगाया जा सके।
दृश्य प्रणाली: आंखों की तुलना में बहुत अधिक
आंखें हमारे लिए चारों तरफ क्या हो रहा है, यह देखने के लिए निश्चित रूप से महत्वपूर्ण हैं। लेकिन मस्तिष्क में गहन मानविकी दृश्य प्रणाली का अध्ययन किया गया है।
आपकी आंखों के पीछे स्थित रेटिनस में फोटोरिसेप्टर होते हैं जो पर्यावरण में प्रकाश की ओर इशारा करते हैं और जवाब देते हैं। इन फोटोरिसेप्टर, बदले में, न्यूरॉन्स को सक्रिय करते हैं जो आपके सिर के पीछे स्थित मस्तिष्क के दृश्य प्रांतस्था को जानकारी प्रेषित करते हैं। दृश्य कॉर्टेक्स फिर कच्चे डेटा की प्रक्रिया करता है, ताकि हम आंखों के मूल इनपुट के आधार पर उचित तरीके से प्रतिक्रिया और व्यवहार करने के बारे में निर्णय कर सकें।
दृश्य कॉर्टेक्स एक शारीरिक और कार्यात्मक पदानुक्रम में व्यवस्थित किया गया है। प्रत्येक चरण एक दूसरे से भिन्न होता है, दोनों अपनी सूक्ष्म शरीर रचना और इसकी कार्यात्मक भूमिका और शरीर विज्ञान के मामले में - अर्थात, न्यूरॉन्स विभिन्न उत्तेजनाओं का जवाब कैसे देते हैं
परंपरागत रूप से, शोधकर्ताओं ने सोचा था कि इस अनुक्रम को क्रम में जानकारी, चरण के आधार पर, नीचे से ऊपर तक फ़िल्टर्ड किया गया। उनका मानना है कि दृश्य मस्तिष्क के प्रसंस्करण स्तर प्रत्येक निचले स्तर से प्राप्त दृश्य संकेत के अधिक परिष्कृत रूप से गुजरता है। उदाहरण के लिए, पदानुक्रम के एक चरण में, दृश्यों और ऑब्जेक्ट्स के लिए बाद में सीमाओं के निर्माण के लिए दृश्यों से उच्च-विपरीत किनारों को निकाला जाता है।
मूल सोच यह थी कि, अंत में, दृश्य कॉर्टेक्स के उच्चतम स्तर में न्यूरॉन गतिविधि के अपने स्वरूप में दुनिया का एक सार्थक प्रतिनिधित्व होगा जिसमें हम उसके बाद कार्य कर सकते हैं। लेकिन न्यूरोसाइंस में हालिया घटनाओं ने इसके मद्देनजर इस दृष्टिकोण को बदल दिया है।
दुनिया - और इसलिए, दृश्य पर्यावरण - पल से क्षण तक अत्यधिक अनिश्चितता है। इसके अलावा, हम जानते हैं कई अध्ययनों से कि दृश्य मस्तिष्क की क्षमता अस्थायी रूप से सीमित है मस्तिष्क प्रक्रियाओं पर निर्भर करता है जैसे कि दृश्य ध्यान और दृश्य स्मृति इन सीमित संसाधनों का उपयोग कुशलतापूर्वक करने में मदद करने के लिए
तो मस्तिष्क एक सीमित अनिश्चित माहौल में प्रभावी तरीके से कैसे नवाचार करता है? इसका जवाब है, यह बाधाओं और जुआरे बजाता है
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इसके परिवेश में क्या हो रहा है पर एक अनुमानित अनुमान बनाने के लिए मस्तिष्क को अस्पष्ट और चर वाली जानकारी के सीमित इनपुट का उपयोग करना होगा। यदि ये अनुमान सटीक हैं, तो वे अच्छे निर्णय के आधार बना सकते हैं
ऐसा करने के लिए, मस्तिष्क जरूरी जानकारी के सबसेट पर जुआ है। संवेदी जानकारी के एक छोटे से झुकाव के आधार पर, यह व्यवहार करता है कि यह दुनिया सबसे अच्छा आचरण व्यवहार के लिए कहने के लिए कहता है।
सवेना में चलती बुश का उदाहरण देखें। आपको बुश द्वारा छिपे हुए एक धूमिल, बड़े पीले ऑब्जेक्ट दिखाई देते हैं। क्या इस ऑब्जेक्ट ने बुश को स्थानांतरित किया? पीले रंग का ब्लॉब क्या है? क्या यह खतरा है?
ये प्रश्न हमारे व्यवहार के संबंध में आगे क्या करना चुनते हैं, इसके लिए प्रासंगिक हैं। एक प्रभावी तरीके से सीमित दृश्य सूचना (बुश, बड़ी पीले ऑब्जेक्ट चलती है) का उपयोग करना महत्वपूर्ण रूप से महत्वपूर्ण है। यदि हम अनुमान लगाते हैं कि पीले ऑब्जेक्ट वास्तव में एक शेर या कुछ अन्य शिकारी है, तो हम तुरंत विपरीत दिशा में स्थानांतरित करने का निर्णय ले सकते हैं।
अनुमान को साक्ष्य और तर्क दोनों के आधार पर निष्कर्ष के रूप में परिभाषित किया जा सकता है। इस उदाहरण में, अनुमान (यह शेर) दोनों साक्ष्यों (बड़े पीले ऑब्जेक्ट, बुश चलते हुए) और तर्क (शेर बड़ी और सवानी में मौजूद हैं) पर आधारित है। तंत्रिका विज्ञानियों का विचार अभिकलन के रूप में संभाव्य अनुमान पूर्व सूचना और वर्तमान साक्ष्य के संयोजन को शामिल करना
दो तरफा मस्तिष्क कनेक्शन
पिछले दो दशकों से तंत्र्योनाटॉमिकल और न्यूरोफिज़ियोलॉजिकल सबूत ने दिखाया है कि विजुअल कॉर्टेक्स में पदानुक्रम में बड़ी संख्या में कनेक्शन हैं कम से अधिक और उच्चतर से नीचे जा रहा है प्रत्येक स्तर पर इन्वर्टेड फ़नल के माध्यम से अपना रास्ता बनाने की जानकारी के बजाय, परिष्कृत होकर इसे उच्च और ऊंचा हो जाता है, ऐसा लगता है कि विजुअल सिस्टम एक इंटरेक्टिव पदानुक्रम और अधिक इंटरैक्टिव पदानुक्रम है। यह जाहिरा तौर पर निरंतर प्रतिक्रिया और फ़ीड-फॉरवर्ड साइकल के माध्यम से दुनिया में निहित अनिश्चितता को हल करने के लिए काम करता है। यह अनुमति देता है का संयोजन नीचे से ऊपर वर्तमान साक्ष्य और ऊपर से नीचे पूर्व जानकारी पदानुक्रम के सभी स्तरों पर
शारीरिक और शारीरिक साक्ष्य एक अधिक अंतःस्थापित दृश्य मस्तिष्क को इंगित करते हैं जो व्यवहारिक प्रयोगों द्वारा अच्छी तरह से पूरक है। दृश्य कार्यों की एक श्रृंखला पर - वस्तुओं को पहचानना, अप्रासंगिक वस्तुओं के बीच किसी विशेष ऑब्जेक्ट की खोज करना और संक्षेप में प्रस्तुत दृश्य जानकारी याद रखना - मनुष्य संभाव्य अनुमान के नियमों से उत्पन्न अपेक्षाओं के अनुरूप प्रदर्शन करते हैं। धारणा के आधार पर हमारी व्यवहारिक भविष्यवाणियां, संभाव्य अनुमान इन क्षमताओं को वास्तविक प्रायोगिक आंकड़ों के साथ अच्छी तरह से मेल खाती हैं।
ज्ञात अनुमान, कम से कम त्रुटि
तंत्रिका विज्ञानियों ने सुझाव दिया है कि प्राकृतिक चयन के माध्यम से मस्तिष्क विकसित हो गई है, ताकि असमानता के क्षण को सक्रिय रूप से पल से कम किया जा सकता है जो कि माना जाता है और क्या उम्मीद की जाती है। इस विसंगति को कम करने के लिए जरूरी है कि दुनिया के पूर्व ज्ञान के आधार पर आने वाली जानकारी के पहलुओं की भविष्यवाणी करने के लिए संभावनात्मक निष्कर्ष का उपयोग करना शामिल है। तंत्रिका विज्ञानियों ने इस प्रक्रिया का नाम दिया है भविष्य कहनेवाला कोडिंग.
पूर्वानुमानित कोडिंग दृष्टिकोण का समर्थन करने वाले अधिकांश डेटा विज़ुअल सिस्टम के अध्ययन के माध्यम से आए हैं। हालांकि, अब शोधकर्ता हैं इस विचार को सामान्य करने के लिए शुरू और मस्तिष्क में सूचना प्रसंस्करण के अन्य पहलुओं पर इसे लागू करते हैं। यह दृष्टिकोण आधुनिक न्यूरोसाइंस के लिए कई संभावित भविष्य के दिशाओं को मिला है, जिसमें बीच के संबंधों को समझना शामिल है व्यक्तिगत न्यूरॉन्स और उच्च-स्तरीय न्यूरॉनल गतिशीलता के निम्न-स्तरीय प्रतिक्रियाएं (जैसे कि इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम या ईईजी में दर्ज ग्रुप गतिविधि)।
हालांकि विचार यह धारणा है कि निष्कर्ष की प्रक्रिया है नया नहीं, आधुनिक न्यूरोसाइंस ने हाल के वर्षों में इसे फिर से जीवंत किया है - और यह क्षेत्र को नाटकीय रूप से बदल दिया है इसके अलावा, दृष्टिकोण केवल सूचनाओं की जानकारी के लिए सूचना प्रसंस्करण की हमारी समझ में वृद्धि करने का वादा करता है, लेकिन सभी संवेदी जानकारी के साथ-साथ उच्च स्तरीय प्रक्रियाओं जैसे निर्णय लेने, स्मृति और जागरूक विचार
के बारे में लेखक
एलेक्स बर्मस्टर, धारणा और मेमोरी में रिसर्च एसोसिएट, न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय
यह आलेख मूलतः पर प्रकाशित हुआ था वार्तालाप। को पढ़िए मूल लेख.
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