• Friday July 19,2019

Il computer schizofrenico

Anonim

In tutto il mondo, gli oggetti inanimati stanno diventando schizofrenici. La settimana scorsa, era un piatto (pieno di neuroni).

Prima di quello, era un programma per computer. Questo è secondo un articolo, apparso in Psichiatria Biologica il mese scorso, sebbene non implicasse alcuna biologia, chiamata Uso dei pazienti computazionali per valutare i meccanismi della malattia nella schizofrenia.

Gli autori hanno creato un modello di rete neurale, chiamato DISCERN, e l'hanno addestrato a "leggere" le storie. I dadi e bulloni sono, siamo rassicurati, non qualcosa di cui i lettori di Psichiatria Biologica devono preoccuparsi: "I suoi dettagli, molti dei quali non sono essenziali per capire questo studio.

Ad ogni modo, è fondamentalmente una serie di modelli connessionisti. Si tratta di simulazioni al computer di un gran numero di unità semplici, o nodi, che possono avere "attivazioni" di forza diversa e che hanno "connessioni" con altri nodi. Il modello "impara" modificando la forza di queste connessioni secondo una qualche regola di apprendimento semplice.

In altre parole, i modelli di connessionisti sono un po 'come i cervelli. Un po. Sono diversi ordini di grandezza più semplici di un vero cervello, in diversi aspetti. Tuttavia, possono "imparare" a fare cose abbastanza complicate. Puoi addestrarli a riconoscere volti e cose, il che non è banale.


Comunque, DISCERN è un modello di linguaggio connessionista, ma non è necessario un modello di come il cervello umano impari realmente il linguaggio. Perché non abbiamo idea di come funzioni il cervello umano. Non sappiamo nemmeno se il nostro cervello agisce come una rete connessionista, al di sopra del livello cellulare. Alcuni scienziati cognitivi pensano che lo sia, ma altri pensano che quei ragazzi parlino da un orifizio collegato alla bocca, ma non dalla loro bocca. Non in così tante parole capisci.

Così hanno creato questo sistema e ottenuto di imparare 28 storie, ognuna delle quali consisteva in più frasi. Alcune delle storie erano l'autobiografia di un medico: "Ero un medico. Ho lavorato a New York. Mi è piaciuto il mio lavoro. Ero un buon dottore "- non era un grande comunicatore, chiaramente. Altri erano una storia di gangster ("Tony era un gangster, Tony lavorava a Chicago.

"Ecc.) La rete ha dovuto leggere queste storie e poi richiamarle.

Il nucleo dello studio era che hanno testato per vedere cosa accadeva quando interferivano con il programma introducendo alcuni bug - interferendo con le attivazioni o connessioni di nodi in particolari parti del modello. Hanno provato 8.

Hanno confrontato le prestazioni del computer con quelle di 37 pazienti effettivi con schizofrenia (o il relativo disturbo schizoaffettivo) che sono stati testati su un compito simile, rispetto a 20 controlli sani. Quando i pazienti umani venivano a ricordare le storie che leggevano, tendevano a fare più errori di tipo particolare: mescolando chi faceva cosa ("cambio di agente") e aggiungendo cose che non erano nella storia (" deragliamento").

Ciò che hanno scoperto è che DISCERN ha commesso lo stesso tipo di errori quando è stato assegnato 2 deficit particolari, "disconnessione dalla memoria di lavoro" e "hyperlearning". Gli altri 6 deficit non hanno causato lo stesso schema di risultati. L'iperlearning è stata la migliore partita.

Lo commentano

La maggior parte delle simulazioni di iperlearning best-fit a tre parametri ha anche confuso ricorrentemente agenti specifici in storie personali (inclusa l'auto-rappresentazione) con agenti specifici nelle storie di reato (e viceversa) in modo non casuale.

Notevole è stata l'alta frequenza di scambi tra agenti e stacchi tra il boss dell'ospedale, Joe, e il boss della mafia, Vito, e le confusioni parallele tra l'io autoreferenziale e sottomissione dei membri della mafia, suggerendo la generalizzazione delle relazioni boss / underling.

Nella misura in cui gli script narrativi forniscono modelli per l'assegnazione di intenzioni agli agenti, una conseguenza di ricorrenti confusione tra agenti potrebbe essere l'assegnazione di intenzioni e ruoli a personaggi autobiografici (possibilmente incluso il sé) che prendono a prestito da storie impersonali derivate dalla cultura o dai media.

La confusione tra le rappresentazioni degli agenti nelle storie autobiografiche e quelle nelle narrazioni culturalmente determinate potrebbe spiegare la bizzarria delle delusioni fisse e autoreferenziali, ad esempio, un paziente che insiste sul fatto che suo suocero è Saddam Hussein o che lei stessa è la Vergine Maria.

Quindi, se ci credi, hanno appena realizzato un programma che sperimenta delusioni paranoiche di tipo schizofrenico.

È giusto dire che questo è speculativo. D'altra parte, è un approccio interessante, e per lo meno è basato sulla teoria, piuttosto che un semplice tentativo di utilizzare tecniche genetiche, di neuroimaging e biologiche sempre più potenti per trovare differenze tra un gruppo di pazienti e un controllo gruppo.

Hoffman RE, Grasemann U, Gueorguieva R, Quinlan D, Lane D, e Miikkulainen R (2011). Utilizzo di pazienti computazionali per valutare i meccanismi di malattia nella schizofrenia. Psichiatria biologica, 69 (10), 997-1005 PMID: 21397213


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