研究者らは、認知科学者と神経科学者が神経科学がどのように機能するかを理解しようとしていると説明した。
コンセプトを作成するために提案された科学者のチーム「相互作用するリカレントネットワーク」と呼ばれる脳の数学的モデル。このモデルでは、脳は有限個の領域に分割され、各領域には数百万のニューロンが含まれています。各領域内では、ニューロンは互いに相互作用し、それらすべてが他のいくつかの領域と接続しています。これらの地域間接続は、励起または抑制されます。
このモデルはすでにランダム性を提供しています。可塑性と抑制。ランダム性とは、脳の各領域のニューロンがランダムにつながっていることを意味します。さらに、異なるエリアは互いにランダムなつながりを持っています。可塑性により、ニューロンと領域の間の接続は、経験と学習の影響下で変化します。そして抑制とは、限られた数のニューロンがいつでも発火することを意味します。
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さまざまな国の科学者のグループと一緒に学術機関、研究者は、このモデルを米国科学アカデミー紀要の科学誌で詳しく説明しています。モデルがアセンブリ レベルにある間、情報を処理、保存、および取得できる一連の操作を実行できます。
研究者は、アセンブリと組み立て微積分は、推論、計画、言語などの脳の認知機能を説明する正しいモデルです。また、ほとんどの知識はこのモデルに対応できます。
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