Ассоциативное запоминание: Ассоциативный метод. Наедине с памятью

Ассоциативный метод. Наедине с памятью

Ассоциативный метод

Одним из самых блестящих ораторов в мировой истории был знаменитый государственный деятель Римской республики Марк Туллий Цицерон (106—43 гг. до н. э.). Приводя в своих выступлениях множество фактов, он никогда не пользовался записями.

Современники поражались его феноменальной памяти, но секрет его ораторского искусства был не только в редких способностях, но и в умении использовать при запоминании технические приёмы. Перед своими выступлениями в римском сенате он тренировался в произнесении речи у себя дома, переходя из одной комнаты в другую. Всякий раз, когда при обдумывании речи он переходил к следующей мысли, он делал небольшую паузу и мысленно соединял соответствующий раздел своей речи с определённым уголком своего дома. Затем при произнесении речи, в сенате Цицерон мысленно повторял свой путь по дому и таким образом мог произнести всю речь, не прибегая ни к каким записям. Принцип, на котором основывалась техника памяти Цицерона, сходен с методом-ключевых слов.

Цепочка ключевых слов в данном случае представляет собой различные уголки дома, и новая информация связывается при напоминании с каждым из них. Метод Цицерона предполагает наличие в сознании некоторой условной, прочно запечатлённой в памяти схемы, с элементами которой ассоциируются сведения, подлежащие запоминанию.

Метод ассоциаций основан на том, что каждый, кто захочет им воспользоваться, должен прочно заучить список, например, из 20 или более слов вместе с их порядковыми номерами. Это список ассоциаций. Повторяем: он должен быть заучен, как таблица умножения. Так, чтобы его можно было вспомнить в любое время и с любого места внутри списка. Откуда появится у вас такой список? Если среди читателей этой книги встретятся те, кто в своё время знакомился с циклом статей «Узелок на память», публиковавшимся в «Неделе», то они, вероятно, вспомнят список, который предлагался там для запоминания. Обычный список слов — и всё. В этой книге вам предлагается более совершенная модификация ассоциативного метода, в этом варианте слова для списка функциональны.

Цифры 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 Буквы г д к ч п ш с в р н ж т х щ б л з ф ц м

Это легко сделать, если обратить внимание на то, что, как правило, буквы либо созвучны с цифрами, с которыми они сочетаются 2 (два) — д, т; 5 (пять) — п, б; 4 (четыре) ч; 6 (шесть) — ш; 7 (семь) — с, з; 0 (нуль) — н, либо сходны написанию. Так, 1 сходна по написанию с г, к состоит из да палочек и одновременно созвучна х. 9 — это перевёрнутое р. Г и ж в латинском алфавите обозначаются одной в той же буквой. Специального запоминания требуют буквы щ, л, ц, м, и, м.

Теперь можно составить список ив 100 слов, включающих в себя те согласные, которые определяют порядковый номер слова.

Предлагаем вам возможное начало такого списка. 1—ёж; 2 — яд; 3 — ухо; 4— щи; 5 — Обь; 6 — аул; 7— усы; 8— ива; 9 — яйцо; 10 — огонь; 11 — гагара; 12 — год; 13—гайка; 14 — гуща; 15 — губа; 16 — галка; 17— гусак; 18 — гвоздь; 19 — гора; 20 — дом и т.  д.

Необходимо отметить, что для слов с порядковыми номерами от 1 до 9 значимая буква — единственная согласная в слове, для слов с двузначными порядковыми номерами — это первая и вторая согласные.

На основе цифро-буквенного кода составьте для себя список из 100 слов. Например: 43— чайка; 87 — овёс; 46— чашка; 99 — царь; 30 — конь; 40 — щенок; 77 — сазан; 100 — Жанна и т. п. При этом крайне важно, чтобы выбранные вами слова имели конкретный, наглядно-образный характер, чтобы их можно было представить себе зрительно. При запоминании новых слов с помощью составленной вами сетки вы также должны устанавливать образные связи, причём чем более необычна эта связь, тем лучше.

Понятно, что вам придётся потрудиться при составлении словесно-числового списка, а также при его запоминании, но эти затраты с лихвой окупаются, о чём свидетельствуют письма читателей «Недели».

Прежде чем перейти к подробному описанию ассоциативного метода запоминания информации, мы должны сказать, что описанные здесь основные принципы составления словесно-числового списка и цифро-буквенный код были изложены в письмах читателей «Недели» С.  С. Блинкина из Харькова и П. А. Скобелева из Челябинска. Откликаясь на публикацию уроков по тренировке памяти, эти читатели сообщили, что в течение не одного десятка лет они хранят в памяти сетку слов, составленную ими, и успешно применяют её для запоминания.

Теперь, когда у вас есть не произвольный, а вами созданный и творчески осмысленный список слов, можно любые факты и слова, подлежащие запоминанию, связать со словом из списка ассоциаций.

Предположим, вам нужно запомнить слова: 1 — вор; 2 — сосна; 3 — универсам; 4 — роза; 5 — автомобиль и т. д. Словесно-числовой список может подсказать вам такие ассоциации, как «вор», схвативший в темноте «ежа»; «универсам», расположенный на «ухе»; «автомобиль», плывущий по «Оби».

Что такое словесно-числовой список вообще? В известном смысле, он представляет собой цепочку «ключевых слов, с помощью которых можно запоминать и воспроизводить любые запоминаемые факты, события, перечни и т. д. Преимущество списка ассоциативных слов в противоположность методу цепочки ключевых слов заключается в том, что вы можете пользоваться одним и тем же списком для запоминания всё новых и новых сведений. Главное, хорошо запомнить список ассоциативных слов, вы сможете пользоваться им всю жизнь.

Список ассоциативных слов очень легко применять на практике. Важно уметь образно представлять слова, входящие в список ассоциаций. Эти образы должны ясно и отчётливо укорениться в вашей памяти, с тем чтобы вы могли в любое время связать информацию, которую хотели бы запомнить, со списком ассоциативных слов.

Столкнувшись с задачей, например, запомнить список слов, вы просто должны по порядку связывать каждое из слов предложенного вам списка с соответствующим ему словом из списка ассоциаций. Примеры связи слов ассоциативного списка с запоминаемой информацией были предложены выше. Из примеров ясно, что никаких ограничений на создание образной связи нет. Важно лишь, чтобы вы создавали свои собственные ассоциации.

Положим, вы связали все предложенные вам слова с ассоциативным списком. Теперь хорошо запомните эти ассоциации. Повторите их несколько раз. Сделав это, вы будете в состоянии все слова списка в любой требуемый момент воспроизвести.

Вместо упражнения. В ассоциативном методе вы сможете потренироваться, организовав для развлечения, к примеру, своих гостей что-то вроде игры. Запишите на бумагу в ряд 20 слов (с их порядковым номером). Условие задачи: запомнить 20 слов с их порядковыми номерами. Время запоминания — 2–3 секунды на каждое слово. Кто запомнит большее количество слов вместе с их порядковыми номерами, тот является победителем. Можно сказать твёрдо, что, если вы будете единственным, кто владеет ассоциативным методом, вам гарантирована победа.

Иногда приходится слышать вопрос о том, чего больше в проявлениях выдающейся памяти, чуда природы или методики.

Феноменальную память некоторых людей часто связывают с какими-то трюками и фокусами. Но это не совсем так. Такие люди, кроме неординарных способностей к запоминанию, обладают, например, навыком сильной концентрации внимания, ярко выраженным (и тренированным) ассоциативным мышлением и более или менее сознательно выработанной техникой запоминания.

Предлагаемые нами технические приёмы помогут вам при- обрести навыки подобного запоминания.

На предыдущих страницах мы предложили вам начало словесно-числового списка, содержащего 20 слов с их порядковыми номерами, но этот список может быть значительно длиннее, достигая, скажем, 100 слов. Если твёрдо заучить эти слова и порядок их следования, можно легко устанавливать связи между словами списка и запоминаемым новым материалом.

Да, создание и запоминание списка ассоциаций — это работа. И немалая. Но представьте себе, что вам предлагают после беглого просмотра запомнить 100 каких-либо единиц информации. Нет сомнения, что в обычных условиях такое требование показалось бы вам чрезмерным или несерьёзным.

Овладение ассоциативным методом оказывает на память и общеразвивающее действие, причём не только в случае здоровой нервной системы, но и тогда, когда функция памяти имеет какой-либо дефект. Так, эффективность ассоциативного метода с использованием зрительных образов при формировании связей между информацией, которую требуется запомнить, и опорным списком слов, подтверждается исследованиями по восстановлению памяти у больных, перенёсших травму или операцию на мозге. В комплексе методик, включающих и лекарственные воздействия, успешно используется ассоциативный метод для компенсации трудностей, возникающих у больных при запоминании словесной информации, воспринимаемой на слух.

Ассоциативный метод можно применять при запоминании самого разнообразного материала. Вот некоторые из вариантов использования этого метода.

1. Допустим, на следующий день или на предстоящей неделе вас ожидает множество заданий. Составьте список из них и свяжите их в заданной последовательности со словами ассоциативного списка. (Не забывайте, что сила метода в образности связей.) Вы увидите, что запоминание окажется более надёжным.

2. Запоминание сведений, не связанных логически друг с другом: фамилии, распоряжения, статистические факты, сроки. Для этого составляется один или несколько списков такой информации, связанной с различными точками ассоциативного списка.

3. Вам нужно запомнить важную беседу, не прибегая к записям. Постарайтесь во время разговора связать информацию в логической последовательности с ассоциативным списком. Беседа не только сохранится в памяти, но и в случае необходимости может быть позднее записана при „считывании“ её по памяти.

4. Подготовка к экзамену требует, как правило, запоминания обширного материала, который также можно связать в необходимой последовательности с ассоциативным списком. Это даёт возможность не только воспроизводить материал в его логической последовательности, но и перескочить, выпустив какую-то часть, забежать вперёд или вернуться назад, не теряя при этом нити повествования.

5. Особо можно отметить эффективность этого метода при запоминании цифр. Цифры трудно запоминать, mm» что неясно, как их представить образно. Но это возможно помощью ассоциативного списка. Ниже приводится пример запоминания цифр с использованием приведённых нами слов списка.

1 — 18: ёж ассоциируется с гвоздём (например, ёж воображается с гвоздями вместо колючек).

2 — 13: яд — с гайкой (поместите гайку в хрустальный фужер с ядом).

3 — 17: ухо — с гусаком.

4 — 8: щи — с ивой.

5 — 11: Обь — с гагарой.

Для образного запоминания двузначных чисел, больше чем 20, используются остальные из 100 слов ассоциативного списка, а для запоминания чисел больших, чем 100, необходимо разбивать их на группы, каждой из которых будет соответствовать слово из ассоциативного списка.

6. Можно привести и различные другие области, где применим ассоциативный метод. Но постарайтесь определить как, где и когда вы сможете рационально его использовать, например, при большом количестве покупок.

Почему мы придаём ассоциативному методу такое большое значение? Потому что, как нам представляется, он в наибольшей мере отвечает основному замыслу книги. Действительно, ассоциации при этом вы создаёте сами, исходя не только из своего словарного запаса, но и выбирая из него наиболее близкие вам слова. Создание ассоциаций — процесс по-настоящему активный. Не надо смущаться, если ассоциации носят иногда, скажем, вычурный характер. Важно другое. Вы творите их — и не случайно при этом они выглядят подчас как подлинные произведения искусства. Примерно то же происходит и с человеческой мыслью, погружённой в источник нашей памяти, в насыщенную среду ассоциаций. Мысль превращается в произведение искусства.

Можно взять любой пример ассоциаций. При этом надо помнить, что у каждого из нас ассоциации связаны с его жизнью, биографией, его воспоминаниями. Поэтому ассоциации одного человека могут быть совершенно чужды другому…

Простейший пример ассоциации приводит Ломоносов в своей «Риторике». Ассоциация, по словам Ломоносова, «есть душевнее дарование с одной вещью, уже представленною, купно воображать другие, как-нибудь с ней сопряжённые, например: когда, представив в уме корабль, с ним воображаем купно и море, по которому он плавает, с морем — бурю, с бурею — волны, с волнами — шум в берегах, с берегами — камни и так далее».

Если теперь взять первое и последнее слово этой цепочки ассоциаций «корабль — камни», может показаться, что никакой связи между ними нет.

Собственно, метод, о котором говорится в этом разделе, и направлен на то, чтобы научить устанавливать связь между таким вот «кораблём» и «камнем» и активно использовать такого рода связи при запоминании информации.

И последнее. Ассоциативный список нужно, по возможности, создавать таким, чтобы ассоциации в нём при всей их образности были однозначны и, если так можно выразиться, одного звена. Последнее означает, что каждой позиции в списке должна соответствовать только одна ассоциативная связь, но ни в коем случае не ряд сцепленных ассоциаций. В противном случае мнемотехника может подвести вас так же, как это случилось с одним машинистом из «Похождений бравого солдата Швейка» Я. Гашека, Машинист искал и не нашёл нужный ему паровоз, потому что лавина мнемотехнических уловок, предложенных ему начальником дистанции для запоминания номера поезда, была столь сложна и состояла из такого количества связей, что с её применением и собственное имя можно было забыть. Этот комический эпизод и процитировать-то невозможно, так как он занимает более двух страниц текста, посвящённого методу запоминания номера паровоза 4268.

Метод ассоциаций

Тренировка памяти
> Метод ассоциаций

Метод ассоциаций — это первый и основной метод развития памяти, который необходимо освоить обязательно, так как он функционален не только сам по себе, но и является составной частью большинства методов эффективного запоминания. Без этого метода невозможно представить себе ни одну технику запоминания, так же как, невозможно представить математику без цифр.

Что же такое ассоциация? Ассоциирование — это в широком смысле связывание чего-то с чем-то. То есть ассоциация — это такая связь между двумя или более явлениями (предметами, ощущениями, идеями, словами и т.п.) при которой актуализация одного из них влечет за собой появление другого. Так, например, когда вы видите идущего с лыжами человека — вы вспоминаете о зиме (иными словами, лыжи ассоциируются с зимой), а когда вас спросят, с чем у вас связано лето, вы, скорее всего, скажете, что с солнцем. И тем не менее ассоциации у разных людей очень отличаются друг от друга.

Если попросить нескольких людей ответить первым пришедшим в голову словом на слово «красный» (иначе говоря, спросить, с каким словом ассоциируется у него слово «красный»), можно получить такие ответы: «мак», «флаг», «помидор», «черный» и др. Такие различия зависят прежде всего от индивидуального опыта каждого человека. Выше описанные ассоциации называются свободными, они уже сформированы в вашем сознании. А для овладения самим методом ассоциаций вам необходимо будет научиться создавать новые ассоциации (или связи) между любыми элементами (словами, цифрами, символами и т.п.).

На самом деле, создание ассоциаций для запоминания — это целое искусство. Известный американский психолог и философ Уильям Джеймс (1842—1910) заметил: «Искусство хорошей памяти — это искусство сотворения многочисленных и разнообразных связей с любыми сведениями, которые мы хотим запомнить…». И все остальные исследователи резервов человеческой памяти безоговорочно согласны с ним. Для того, чтобы ассоциации помогали вам эффективнее, нужно прежде всего усвоить несколько правил их создания или построения.

Правило №1. Ассоциации должны быть необычными, нестандартными, невероятными.

Чем банальнее и скучнее будут ваши ассоциации, тем меньше вероятность их эффективной помощи. Напротив, чем нестандартнее и даже, может быть, абсурднее связь между элементами, тем она прочнее. Еще лучше, если ваши ассоциации будут смешными и нелепыми. Недаром в череде сменяющихся дней мы не можем вспомнить позапрошлый вторник, но отчетливо помним праздники, дни рождения десятилетней давности, то есть все, что хоть как-то выходит из разряда обыденности.

И даже среди праздников вновь и вновь обращаемся в воспоминаниях к тем, которые отличились каким-то необычным происшествием. Таково свойство нашей памяти: лучше всего запечатлятъ все самое яркое, необычное и волнующее. Итак, при объединении двух элементов старайтесь придумать самую невероятную и странную комбинацию, и вы убедитесь, что это повлияет на процесс запоминания самым положительным образом.

Создание ассоциаций всегда индивидуально, а потому читатель должен относиться к приводимым ниже примерам лишь как к иллюстрации, а вовсе не как к единственно возможному и правильному построению ассоциаций. Для того, чтобы овладеть методом ассоциаций, нужно прежде всего научиться связывать между собой любые два слова, причем научиться создавать связи необычные, неожиданные, нестандартные, смешные.

Попробуем, например, связать несколькими способами слово «апельсин» и слово «мыло». Очень хочется надеяться, что вы усвоили Правило №1 и сразу откажетесь от связей, подобных этой: «Я купил апельсин и мыло». Это связь-перечисление, она легко забывается. Намного лучше, если связь будет такая: «Стал очищать апельсин, а там (вместо сочной мякоти) оказался кусок мыла».

Вас не должна смущать странность или нереальность созданной вами связи — ведь, как вы знаете, именно такие вещи запоминаются лучше всего. Вот другой вариант создания связи между этими словами: «Я рисую апельсин куском мыла». Связь может быть и такой: «Представляю, что откусываю апельсин, а он во рту превращается в мыло». Теперь придумайте еще 2—3 оригинальные связи (ассоциации) между словами «апельсин» и «мыло» сами.

Попробуем связать между собой слова «дерево» и «телевизор». Естественно, связь «дерево показывают по телевизору» нам не подходит. Она забудется так же быстро, как и возникла. «Телевизор висит на дереве» — уже лучше, но еще лучше, еще необычнее будет представить себе, что много маленьких телевизоров висят на дереве (словно листья или плоды).

«Телевизор вмонтирован в ствол дерева» — тоже неплохо. А вот связь: «При включении телевизора, из него начинает расти дерево», — на мой взгляд, самая удачная из перечисленных. Вам станет понятнее мое мнение, когда вы ознакомитесь с остальными правилами построения ассоциаций для запоминания.

Сначала построение таких связей кажется делом очень и очень странным, иногда почти бредом, но вы не должны забывать, что научиться строить такие связи просто необходимо для овладения большинством методов эффективного запоминания. Попробуйте придумать еще несколько существенно различающихся связей между словами «телевизор» и «дерево». Чем больше оригинальных связей между этими словами вы сможете создать, тем лучше.

Между прочим, подобным образом тестируют творческие способности человека. Чем человек больше оригинальных и отличающихся по существу (а не «дерево вылезло сверху…», «дерево вылезло сбоку… или снизу») связей может создать, тем выше его творческий потенциал. Поэтому построение новых связей между словами полезно вдвойне.

*** Упражнение 1.

Потренируйтесь самостоятельно: придумайте ассоциативные связи для слов:

СТАКАН и ТУФЛИ
КАРАНДАШ и ШЛЯПА
ТЕЛЕФОН и АРБУЗ

Для каждой пары придумайте по 3—4 связи, не забывая про Правило №1.

В Приложении вы найдете еще несколько пар слов для самостоятельной тренировки. Еще сложнее придумывать связывать такие слова, между которыми стандартные ассоциации просто так и напрашиваются. В этих случаях надо уметь придумывать другие ассоциации, строить новые связи.

Для развития памяти научиться избегать стереотипные, прочно укоренившиеся в личном опыте связи особенно важно. Важно потому, что наибольшее количество ошибок встречается именно при воспроизведении слов, между которыми сама по себе возникает стандартная логическая связь.

Например, между словами «трава-цветок», «кошка-мышка» сами по себе напрашиваются такие связи: «в траве растет цветок» и, соответственно, «кошка поймала мышку». Такие связи забываются, как все обыденное. Происходит это потому, что люди доверяют такой закрепленной в опыте связи и не подходят к созданию ассоциации творчески. Особенно часто это происходит при запоминании не двух, а целой цепочки элементов.

Попробуем придумать что-нибудь новенькое для слов «подушка» и «одеяло». Это сложнее, чем для слов «апельсин» и «мыло», не правда ли? И все же для хорошего овладения методами развития памяти надо научиться уходить от привычных связей, ломать привычные стереотипы. Вот несколько примеров оригинальных связей между этими словами

«Подушка пришита (прилипла) к центру одеяла».
«Из подушки выпало перо и превратилось в одеяло».
«Подушка лопнула и превратилась в одеяло».
«Подушку одели на голову, а в одеяло завернулись».

*** Упражнение 2.

Потренируйтесь в создании неожиданных связей между словами:

ВОДА и ЦВЕТОК
КОТ и МОЛОКО
КОНВЕРТ и РУЧКА

Придумайте по 3—4 оригинальных связи между словами каждой пары.

Конечно, логичнее всего было бы связать «кот» и «молоко» так: «Кот пьет молоко», но если вы действительно хотите, чтобы метод ассоциаций приносил вам в дальнейшем максимальную пользу, то проявите побольше фантазии и придумайте что-нибудь поинтереснее. Например, хотя бы такую: «Кот плавает в молоке». Еще несколько пар слов, привычные связи между которыми надо изменить на новые вы найдете в Приложении.

Правило №2. Представляйте ваши ассоциации визуально.
Когда ассоциация уже готова, ее нужно представить, нарисовать зрительную картинку, «оживить» сюжет, который придумали. Иначе это правило называется МЕТОДОМ ОЖИВЛЕНИЯ. Этот простой метод поможет вам закрепить в памяти рожденную связь. Постарайтесь представить свой сюжет как кадр из фильма или мультфильма. Сначала для этого вам, возможно, потребуется закрывать на некоторое время глаза, но после небольшой тренировки вы научитесь видеть картинки с открытыми глазами.

Правило №3. Преувеличивайте ваши ассоциации.
Информация сохранится прочнее, если вы будете представлять предметы неестественных размеров, например, огромными, гораздо большими, чем они есть на самом деле. Так, когда вам надо запомнить слово «масло», представьте себе огромную пачку масла, величиной с жилой дом; если же вы запоминаете слово «свет», то представьте ослепительно-яркий свет. А вот огромного слона в своем воображении можно приплюснуть, он станет необычным и смешным, и, следовательно, запомнится лучше.

Правило №4. Ваши ассоциации должны двигаться.
Запоминание будет еще эффективнее, если, объединяя предметы, вы заставите их двигаться, то есть совершать какие-нибудь действия. Движение поможет вам ярче и живее представить сюжет. Создавая связи между предметами заставляйте их падать, гореть, разбиваться, летать, проваливаться, взрываться, подскакивать и т.п.

Постарайтесь избегать в своих сюжетах глагола «был», используйте более яркие глаголы. И чем нагляднее действие, посредством которого осуществляется переход от одного слова к другому, тем лучше результат запоминания. При усвоении длинного списка старайтесь, чтобы каждый его элемент становился как бы действующим лицом, то есть совершал действие сам, а не был только объектом воздействия предыдущего элемента списка.

*** Упражнение 3.

Теперь, когда вы знакомы уже со всеми правилами составления ассоциаций, самое время потренироваться еще. Хорошо, если при составлении ассоциаций вы будете помнить про все 4 правила. Свяжите при помощи метода ассоциаций слова:

ПИДЖАК и УХО
ЛАМПОЧКА и ВЕНТИЛЯТОР
МЯЧ и КОТЛЕТА
САЛЮТ и ГРИБ
КРАСКА и СТЮАРДЕССА
БИНОКЛЬ и МОЧАЛКА
РАДИО и АНТЕННА
ВЕЛОСИПЕД и МЕЛ

Если у вас возникли трудности при создании связей между словами, обратитесь за помощью к вашим знакомым, а еще лучше — к детям, ведь они мастера фантазировать. Послушайте, какие связи придумают они, и постепенно вы научитесь быстро создавать необычные ассоциации, главное побольше фантазии и воображения.

Кстати, напомню, что умение связывать между собой самые разнообразные слова полезно не только для развития памяти, но и для развития творческих способностей. Поэтому не пожалейте времени и уделите этому занятию побольше внимания.

Знаменитый итальянский детский писатель Джанни Родари не только создал на базе этого весьма невинного занятия целую методику развития творческих способностей у детей, но и придумал ей замечательное название — «бином фантазии». В его книге «Грамматика фантазии. Введение в искусство придумывания историй» вы найдете не только множество примеров того, как из двух, казалось бы, несовместимых слов рождается удивительная история, но и конкретные методы соединения этих различных слов, то есть методы нахождения той самой связи между словами, на поиски которой вы, быть может, уже потратили уйму времени.

Однако мало знать, как можно выстроить связь между понятиями или предметами, обозначенными словами, необходимо приобрести в этом полезном деле практический опыт. Вы можете заняться этим когда угодно, в любую свободную от умственной деятельности минуту: дома, в транспорте, в очереди и т.п. В течение дня у нас всегда есть минуты, которые мы тратим впустую, так лучше использовать их для пользы дела. Например, почему бы вам не попробовать придумать связи между двумя произвольными предметами, которые вам попались по дороге от кровати до ванной?

На следующий день попробовать снова связать их же, но на сей раз другим способом. А потом, быть может, удастся придумать и третий, и четвертый вариант связи. Или можете выбрать два других предмета. Все равно у вас эти секунды ничем не заняты. Почему бы не сделать зарядку для ума, вы же не станете оспаривать тот факт, что она менее необходима, чем зарядка для тела. Вы можете выполнять такую зарядку для ума и в момент, когда ждете, что вот-вот закипит кофе, и когда ваш партнер немного опаздывает на встречу.

Ну а теперь самое время проверить, насколько хорошие связи между словами вы создали в Упражнении №3. Не подглядывая в задание (лучше закройте его листком бумаги), постарайтесь воспроизвести второе слово в паре:

Лампочка —
Пиджак —
Котлета —
Велосипед —

Гриб —
Бинокль —
Краска —
Антенна —

На предыдущую | Содержание | На следующую
 

😃 Запоминание длинных списков предметов методом связанных ассоциаций

Метод связанных ассоциаций – мощный инструмент для запоминания списков дел, вещей и тому подобное Освоение этого метода дает очень большой стартовый рывок в развитии памяти.

Чтобы запомнить ряд слов методом связных ассоциаций, вам понадобится какой-нибудь уже заученный ряд слов. Он станет базой. Можно придумать свой ряд или взять этот:

Дом, помидор, мыло, тетрадь, солнце, мышь, мандарин, коробка, нора, огонь.

Каждое слово выученного ряда вы должны связать со словом нового ряда (первое с первым, второе со вторым и так далее). Такой метод позволяет сэкономить свое время и силы, так как не придется запоминать ряд заново.

Связывать слова между собой можно так, например: дерево и солнце. Солнце светит, а дерево тянется к солнцу. Или сметана и кошка. Кошка слизывает сметану на столе.

Поскольку вы знаете базовый ряд слов наизусть очень хорошо, то вам будет совсем не трудно воспроизвести новые слова в верной последовательности, пользуясь ассоциациями.

Например, дан ряд слов:

Трава, огурец, ананас, негр, окно, конверт, стул, бутылка, квартира, дверь.

Теперь, пользуясь выученным рядом слов, в нашем случае это будет «дом, помидор, мыло, тетрадь, солнце, мышь, мандарин, коробка, нора, огонь» изобразим метод в действии.

Свяжем слово траву с соответствующим словом – дом. Перед домом растет изумрудная трава. Далее огурец и помидор. Рецепт летнего салата прост: огурец + помидор. Можем использовать связку мыло с запахом ананаса, а можно: ананас, перед подачей на стол был вымыт с мылом. Негр делает записи в тетради. Солнце слепит сквозь окно. Мышь прогрызла конверт. Мандарин разбился о стул. Коробка, заполненная бутылками. Нора – мышиная квартира. Дверь вся в огне.

Теперь попробуйте воспроизвести новый список по порядку. Как много слов вы назвали верно? Такое упражнение является великолепным тренингом для памяти и развития мозга в целом.

Данный метод можно использовать для запоминания обычных дел в быту. Можно использовать, чтобы запомнить список продуктов, которые должны купить в магазинах. Если список очень большой, то запоминание, таким образом, будет очень кстати для развития вашей памяти и ассоциации.

Упражнение на запоминание ряда слов

Запомните ряд, состоящий из 15ти слов, методом связных ассоциаций:

Верблюд, потолок, компот, книга, ракета, перец, иголка, подушка, листок, сентябрь, канава, река, воздух, канат, батон.

Также попробуйте воспроизвести не только в прямом порядке, но и в обратном. Постарайтесь допустить наименьшее количество ошибок. Если у вас они возникли, попробуйте придумать более прочные связи между словами.

Еще одной возможной причиной ваших ошибок может быть плохо выученный ряд слов, на который вы опираетесь, чтобы запомнить новый ряд.

Не поленитесь выучить длинный ряд слов, который станет вашей базой. Выучен должен быть так, чтобы вы могли без запинки и всяких сложностей рассказать его. Если вас спросить что-нибудь из таблицы умножения, то вы ответите незамедлительно (если конечно знаете ее наизусть). Поэтому выучите ряд так, чтобы, потом, не напрягаясь вспоминать. Пускай это будет список из 20 слов, чтобы всегда был запас. Для такого списка можете использовать удобные для вас и запоминания слова.

Умение правильно и верно составлять ассоциативные связи между словами – залог быстрого запоминания и качественного развития памяти.

Запоминание не связанных друг с другом слов в большом количестве методом связанных ассоциация – надежный способ для развития и поддержания в тонусе вашей памяти. Главное, заниматься регулярно.

Старайтесь как можно лучшее визуально представлять Ваш у ассоциативную связь в виде рассказа. Не спешите запоминать, тратьте столько времени на запоминание, сколько нужно именно Вам. Поначалу может получаться плохо, но с регулярными тренировками будете запоминать ассоциативные ряды все лучше и быстрей. Так же не забывайте, что нужно тренироваться по 20-30 минут и делать перерыв на 20-30 минут.

Во время перерыва нельзя читать, смотреть телевизор, сидеть в интернете и так далее Мозг должен отдыхать, чтобы сформировались новые нейронные связи и навык лучше закрепился.

Задание на сегодня

Держите еще один ряд слов на запоминание:

Гора, камень, камин, снег, ветер, ковер, хлопушка, звезда, земля, огурец, клавиатура, колесо, якорь, море, мост, камера, дорога, самолет, ракета, луна, солнце, звезды.

Хорошее начало! Я рад, что мы сегодня уже прошли первый урок, главное поставить цель и идти к ней. Идти равномерно, стабильно шаг за шагом без рывков и долгих остановок. Для сравнения, чукча может голыми руками убить оленя: он просто идет за ним в одном и том же темпе до тех пор, пока олень не выдохнется и не сможет больше бежать.

Урок взят из курса: Супер-память за 30 дней

Супер-память за 30 дней

Запоминайте нужную информацию быстро и надолго. Выполняйте легкие и простые упражнения для тренировки памяти понемногу в течение дня. Тренируйте память на десятках упражнений, которые пригодятся в повседневной жизни.

Как улучшить память и развить внимание

Бесплатное практическое занятие от advance.

Другие развивающие курсы

Скорочтение за 30 дней

Увеличьте скорость чтения в 2-3 раза за 30 дней. Со 150-200 до 300-600 слов в минуту или с 400 до 800-1200 слов в минуту. В курсе используются традиционные упражнения для развития скорочтения, техники ускоряющие работу мозга, методика прогрессивного увеличения скорости чтения, упражнения на запоминание прочитанного, разбирается психология скорочтения и вопросы участников курса. Подходит детям и взрослым читающим до 5000 слов в минуту.

Устный счет

Научитесь быстро и правильно складывать, вычитать, умножать, делить, возводить числа в квадрат и даже извлекать корни. Научу использовать легкие приемы для упрощения арифметических операций. В каждом уроке новые приемы, понятные примеры и полезные задания.

Развитие памяти и внимания у ребенка 5-10 лет

Цель курса: развить память и внимание у ребенка так, чтобы ему было легче учиться в школе, чтобы он мог лучше запоминать.

После прохождения курса ребенок сможет:

1. В 2-5 раз лучше запоминать тексты, лица, цифры, слова
2. Научится запоминать на более длительный срок
3. Увеличится скорость воспоминания нужной информации

Секреты фитнеса мозга

Мозгу, как и телу нужен фитнес. Физические упражнения укрепляют тело, умственные развивают мозг. 30 дней полезных упражнений и развивающих игр на развитие памяти, концентрации внимания, сообразительности и скорочтения укрепят мозг, превратив его в суперкомпьютер.

Научная работа на тему: «Ассоциативный метод запоминания слов»

Научная работа на тему:

«Ассоциативный метод запоминания слов»

Выполнила: учитель английского языка

Гарифуллина А.Н.

Содержание

Введение

I глава. Ассоциативный метод запоминания английских слов.

II глава. Использование ассоциативного метода запоминания слов на уроках английского языка для развития одаренности обучающихся.

Заключение

Список использованной литературы

Приложение

Введение

Новое поколение детей требует новых подходов в обучении. Я выбрала тему использования ассоциативного метода запоминания английских слов для того, чтобы помочь детям научиться самостоятельно изучать язык.

Цель моей работы – научить детей запоминать большой объем слов с помощью ассоциативных картинок.

Задачи — развитие памяти, творческого мышления, одаренности детей; воспитание любви к языку, легкое и интересное вовлечение в учебную работу, снятие напряжения во время урока.

Предмет работы – английские слова.

Объект работы – ассоциативные картинки для английских слов.

Методы исследования – анализ материала на данную тему, проведение опытов на уроке.

Работа состоит из содержания, двух глав, первая – теоретическая, вторая практическая, заключения, списка использованной литературы, приложения.

I глава. Ассоциативный метод запоминания иностранных слов

Особенность памяти

Человек лучше всего запоминает те факты, которые связаны между собой и с уже имеющимися у человека сведениями. Чтобы что-то запомнить, нужно просто связать разные факты в одно целое. Связи могут быть самыми разными, главное, чтобы они что-то значили для человека. Значили — в широком смысле этого слова. Какое-то воспоминание, смешная история, анекдот, только что, придуманный поворот событий, который никогда не произойдет. Главное — чтобы они выделялись на общем фоне, были уникальными для человека, запоминающего материал.

Ассоциативный метод

Одним из способов запоминания является ассоциативный метод. Он и его варианты встречается также под другими названиями: метод цепочки ассоциаций, метод ассоциативных связей, цепной метод запоминания. Метод может использоваться для запоминания последовательности слов, чисел, телефонов, дат. Умение использовать этот метод окажется полезным для работы с другими методами, например рассматриваемым позже методом мест.

Суть метода в том, что между двумя словами или объектами устанавливается связь, которая создает из предметов не имеющих между собой ничего общего единое целое.

Что такое ассоциации?

Под ассоциацией понимается такая связь между объектами или явлениями в психике человека, которая при появлении в сознании одного из объектов, включенных в ассоциацию, влечет появление другого объекта. В ассоциации могут участвовать два и более объектов.

Как создавать ассоциации?

Если связи между объектами нет, то ее необходимо придумать. Связь может быть любой: сказочной, фантасической, абсурдной, смешной. Чем более необычную связь вы сможете придумать, тем лучше сможете запомнить эти объекты. Рассмотрим некоторые примеры.

Действуя таким образом, можно связать между собой все что угодно. И чем невероятнее будет ассоциация между ними — тем лучше.

Для тренировки памяти методом ассоциаций используются задания на запоминания слов. Может показаться, что данное упражнение не имеет практического значения. В самом деле кому может понадобиться запоминать случайный набор слов? Это не так. Данный метод уже сразу после освоения можно будет применять для запоминания списка покупок, списка действий, которые необходимо выполнить в течении дня, и т.д. Запоминать можно практически любую информацию из которой можно вычленить набор ключевых слов: анекдоты, цитаты, рецепты и т.д.

Ассоциативный метод запоминания иностранных слов – это метод запоминания слов с помощью ассоциативных картинок.

Что такое ассоциативная картинка? Это картинка, которая содержит в себе информацию как о том, как произносится английское слово, так и о том, как оно переводится.

Такой метод можно применять именно в такой ситуации — когда человек слепо уверен, что он никогда на свете ничего не запомнит. Использование этого метода «раскрепощает» изучающего иностранный язык, позволяет ему разобраться в механизмах своей памяти и применять в дальнейшем приобретенные навыки не только в учебе, но и в повседневной жизни. Этот метод помогает выучить не только английские слова, но и другие.

Я прочитала книги современных авторов таких, как Барри Фарбер «Как выучить любой язык быстро, легко, недорого, с удовольствием и самостоятельно», Люк Томпсона «Memory, Mnemonics & Learning English», И.Матюгина «Как развить хорошую память». В них следующий алгоритм.

1. Выбрать список слов, которые необходимо выучить (от 10 до 100 за один раз)

2. Придумать ассоциативные картинки для каждого слова

3. Выучить слова.

 Возьмем, например, слово sunny — солнечно. На картинке нарисована улица, тающий снег, пекущее солнце, и сани на снегу. Показывая эту картинку, мы говорим фразу: «На улице так солнечно, а кто-то сани вынес». Мы видим, что в этой фразе есть слово «сани» и слово «солнечно». Таким образом, глядя на эту картинку и вспоминая привязанную к ней фразу, человек будет вспоминать и то, что «сани» по-английски «солнечно».

 Другой пример — слово lazy (ленивый). На картинке изображен Емеля, лежащий на печке, и при демонстрации картинки произносится рифмованная фраза: «такой lazy, что с печки не слезет». 

 Butter (масло) — масло лежит на батарее и тает.

 Cow (корова) — корова пьет какао.

Выражение “I live in Oktyabrsky” – Я живу в Октябрьском.

Можно придумать такую картину – В Октябрьском сильный ливень. Слово ливень привязываем к слову live in.

Глаголы

Hear – я слышу нежное дыхание hhh.

See – улыбка, когда видишь солнце.

Make – делать мак из бумаги.

Know – учитель говорит: “Ты знаешь, но еще учи”

Write – в магазине Райт продавцы пишут стихи.

Sing – птички поют синг-синг песню сонг-сонг.

Cry – крокодил плачет ай ай.

Wish — я желаю вишню.

Smoke – он смог выкурить 70 пачек сигарет.

Thy-boots – девушки в ботфортах кричат шайбу.

Sleep – глаза закрыл спит как слепой.

Run- из раны бежит кровь.

Имена существительные

Ruler – руль как линейка

Rubber – с работы папа принес ластик

Pen – я купила много пен для ванны и ручки

Glue – глубоко в бокале клей.

Paper – пей из бумаги, пэр.

Pin – пинкод из булавки.

Arm – 8рука ест пищу “ам ам”

Leg – лягушка ногой лягает.

Метод фонетических ассоциаций (МФА). Этот метод появился благодаря тому, что во всех языках мира есть слова или части слов, звучащих одинаково, но имеющих разное значение. Более того, в разных языках встречаются слова, имеющие общее происхождение. Например, слово look (смотреть) можно запомнить, ассоциируя его с похожим по звучанию русским словом «лук». А нарезая «лук», мы не можем «смотреть» на него, так как слезятся глаза.

Метод взаимодействия всех ощущений (МВВО). Этот мнемонический подход полезен для тех, кто хочет научиться свободно общаться на иностранном языке. Если слова не будут всплывать в вашей памяти автоматически, то вы не сможете бегло говорить на языке. Поэтому, главное — не запоминать иностранное слово как перевод родного слова, а сразу ассоциировать иностранное слово непосредственно с соответствующим ему понятием. Чтобы выучить слово «cup» представьте себе чашку с ручкой, и держа образ в сознании несколько раз произнесите «cup», стараясь не вспоминать слово «чашка».

Но если нам необходимо быстро запомнить большое количество какой-либо трудно запоминаемой информации, то можно использовать метод мнемоники.

Мнемоника  — это техника, позволяющая запоминать большой объем информации путём выстраивания ассоциативных связей.

Существуют разные эффективные мнемонические приемы: акронимы, акростиксы, чанкинг — связывание слов (словосочетания, предложения).

Сhunking — связывание слов. Фраза получается длиннее, реально она запоминается быстрее. Кроме того, заодно запоминается, с какими словами сочетается изучаемое слово.  Главным принципом любой мнемотехники является замена абстрактных объектов понятиями, имеющими визуальное, аудиальное или реже иное чувственное представление, связывание объектов с уже имеющейся информацией (построение ассоциаций) для упрощения ее запоминания.

Основные мнемонические приёмы:

Прикладной арсенал современной мнемотехники состоит из большого набора унифицированных приёмов запоминания. Среди основных мнемонических приемов и методов можно выделить следующие:

• Буквенный код. Образование смысловых фраз из начальных (или целенаправленно присвоенных) букв запоминаемой информации.

• Ассоциации. Нахождение ярких необычных ассоциаций, которые соединяются с запоминаемой информацией.

• Рифмы. Создание рифмованных пар слов или даже небольших стихотворений, содержащих запоминаемый материал.

• Созвучие. Запоминание терминов или иностранных слов с помощью созвучных уже известных слов или словосочетаний.

• Метод римской комнаты. Присвоение запоминаемым объектам отдельных мест в хорошо известной вам комнате.

В данном уроке для удобства обучения все мнемотехники будут разбиты на группы в зависимости от вида информации, которую эти мнемотехники помогают запомнить.

Запоминание цифр и чисел

Описанные ниже методики подойдут для запоминания такой информации, как номера телефонов и автомобилей, исторических дат, математических и естественнонаучных констант и т.п.

Цифробуквенный код. Цифробуквенный код – это одна из самых популярных (и древних) мнемотехник. Эта методика основана на том, что каждой цифре присваивается определенная буква. Для запоминания больших чисел из таких букв составляются слова, словосочетания, предложения или даже небольшие истории.

Работу данной мнемотехники продемонстрируем на примере. Ниже приведен цифробуквенный код, который основан на соответствии между согласными звуками, с которых начинается большинство цифр, и, собственно, самими цифрами от 0 до 9.

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 н р («раз») д т ч п ш с в м («много», т.к. «д» уже занята цифрой 2)

Чтобы свободно использовать цифробуквенный код, эту таблицу нужно очень хорошо выучить, ее нужно знать не хуже, чем таблицу умножения. А для того чтобы запомнить любое число, например, 739812, нужно сделать следующее:

1. Разбить наше число на пары цифр: 73-98-12.

2. После этого нужно перекодировать цифры в слова: первая согласная в слове — это первая цифра двузначного числа, а вторая согласная должна соответствовать второй цифре по цифробуквенному коду. Для числа «73» (буквы «с» и «т») можно составить слова: сет, соты, сто, сито и другие. Для цифр 9 и 8 составим слово МаВр, а для цифр 1 и 2 – РаДуга.

3. Теперь составленные слова, обозначающие пары цифр, нужно использовать для создания определенной истории, например «СТо МаВров увидели РаДугу».

Метод вешалок или запоминание цифр методом связанных ассоциаций. Метод слов-вешалок основан на зрительных представлениях и позволяет запомнить в правильном порядке перечень, состоящий из любого количества цифр. Для этого вам нужно присвоить каждой цифре десять так называемых слов-вешалок и хорошо запомнить эти слова. А для того чтобы выучить наизусть какое-то число, состоящее из нескольких цифр, нужно увязать образы цифр этого числа с какой-нибудь историей. Например, если присвоить цифре 1 образ спортсмена, а цифре 5 образ школы, то число 15 можно запомнить историей спортсмена, участвующего в школьных соревнованиях.

Совмещение цифр с образами. Этот мнемотехнический прием исходит из того, что у каждой цифры есть форма (то, как она выглядит при написании), и эта форма может напомнить вам очертания каких-нибудь предметов, которые можно использовать в качестве слов-вешалок. Ноль: круг, мяч, солнце. Единица: лом, фонарь, соломинка. И так далее. И как в методе вешалок, при запоминании какого-то числа все его цифры должны быть соединены в какую-то историю.

Метод О’Брайена. Данный мнемонический прием также является модификацией метода вешалок. Доминик О’Брайен предлагает использовать для запоминания чисел образы известных вам людей. Каждой цифре или двузначному числу должна быть присвоена какая-то знаменитость и ее характерное действие. Причем важно хорошо запомнить эти соответствия для каждого числа от 1 до 10 (цифра – персона – действие). Например, присвоим Евгению Плющенко, который занимается фигурным катанием, цифру 1, а актеру Никите Джигурде – цифру 5. Для того чтобы запомнить число 51 по методу Доминика О’Брайена достаточно создать у себя в голове незабываемый образ Джигурды на коньках.

Стоит отметить, что лучше не злоупотреблять использованием описанных выше трех модификаций метода слов-вешалок. Если и применять подобные методики, то лучше выбрать какую-то одну из них, которая кажется вам наиболее удобной. В противном случае вы рискуете запутаться в большом количестве созданных образов и получившихся цепочек ассоциаций.

Если вам нужно запомнить какие-то числа надолго, то для этого можно воспользоваться следующими мнемотехниками:

Ассоциация с другими знакомыми цифрами. Дейл Карнеги советует запоминать даты, ассоциируя их со знаменательными датами, которые вы знаете. Например, легко запомнить, что Куликовская битва состоялась ровно за 600 лет до Летних Олимпийских игр в Москве.

Система Shedd (система Шед). Небольшие числа, например, исторические даты или короткие телефонные номера, можно выучить методом составления специальной фразы, каждое слово в которой находится в строго определенном порядке и имеет число букв, соответствующее запоминаемой цифре. Например, если вы хотите запомнить число 467, то вам нужно придумать фразу, в которой первое слово будет состоять из 4-х букв, второе — из 6-и, а третье слово — из 7-и букв. Так, числу 467 соответствует фраза «слон бегает галопом» (4, 6 и 7 букв соответственно). Ноль в этой системе часто соответствует слову из 10 или любого большего количества букв.

Рифмы. Часто большое количество цифр удобно запоминать при помощи создания рифм или стихотворений. Этот способ подходит, если вам нужно надолго запомнить определенные цифры, имея возможность потратить на это некоторое время. Так можно легко запомнить, какие знаки идут после запятой в числе «Пи».

Запоминание имен и лиц

Очень часто нам необходимо запоминать людей, с которыми мы только познакомились. Все мы обычно склонны хорошо относиться к тем, кто помнит наше имя. Для того чтобы быстро и точно запоминать имена и лица людей, существуют следующие мнемотехники.

Проявить интерес к человеку, немного пообщаться, обращаясь к нему по имени. Здесь работают несколько правил запоминания. Во-первых, вы проявляете интерес к человеку, а также получаете о нем информацию, которая может послужить основой для построения ассоциаций с ним. Во-вторых, вы несколько раз повторяете его имя, что также улучшает запоминание.

Ассоциация с другим хорошо известным вам человеком с таким же именем. Например, многие из нас легко запомнят имя человека, если он является вашим тезкой. Также легко запоминаются имена людей, которые совпадают с именами ваших родителей и хороших знакомых. Но даже если у вас нет знакомых с именем человека, которого нужно запомнить, постарайтесь вспомнить известных личностей с такими же именами: актеров, политиков, музыкантов.

Подбор других модификаций его имени. Например, у имени Александр есть несколько модификаций Саша, Сань, Шура. Как только человек представился, попробуйте про себя назвать несколько модификаций его имени.

Написание имени. Подумайте над тем, как пишется имя человека – представьте себе это визуально. Сколько в этом имени букв? Какая буква первая? Ответы на эти вопросы еще прочнее закрепят образ имени человека в вашем визуальном восприятии. Если есть возможность, вы можете даже написать имя человека на бумаге для усиления восприятия.

Запоминание фамилий. Запоминать фамилии можно, пользуясь мнемоническими приемами, основанными на зрительных ассоциациях. Начинать нужно с поиска мысленной замены или модификации фамилии. Например, моя фамилия Буянов может ассоциироваться с островом Буяном из детских сказок, а также с буйным темпераментом. Затем выбирается какая-то заметная особенность человека, например, черта лица или особенность характера (что больше подходит для фамилии Буянов), которую нужно привязать к выбранной ассоциации фамилии.

Приемы могут быть очень разнообразными, есть довольно известные, ими пользуются, например, иллюзионисты, демонстрирующие со сцены практически мгновенное запоминание большого количества чисел или последовательности случайно названных предметов. Мы все этими техниками тоже пользуемся, иногда даже не осознавая.

Что еще мы так запоминали? У нас была такая школьная присказка: «Пифагоровы штаны на все стороны равны», это напоминало ход доказательства теоремы Пифагора. Или для запоминания числа «Пи» было нечто, типа стишка: три, четырнадцать, пятнадцать…

Так вот, когда Барри Фарбер пригласил на свое радио-шоу известного мага памяти Гарри Лорейна и познакомился с его мнемоническими методами запоминания, он почувствовал себя, как фермер, который 31 год пахал землю вручную, которому вдруг дали трактор.

31 год до этого Барри Фарбер уже изучал языки, пользуясь традиционной методикой многократного повторения для запоминания иностранных слов, а сейчас, благодаря мнемонике, выяснилось, что можно сделать гораздо больше за более короткое время. Он говорит, мне хотелось плакать от ярости.

Надо сказать, что и сейчас, в век информации, мы почему-то, в основной своей массе продолжаем страдать, запоминая старым дедовским способом. Все, что надо сделать, натренировать себя на вызов каких-либо ассоциаций, дальше всю работу делает мозг. 

Нам нужно выстраивать свой ассоциативный ряд, причем, чем нелепее будет связка, тем быстрее, лучше запомнится слово. Еще один интересный момент — лучше выстраивать эти связи самим, а не искать готовые, хотя есть сайты, предлагающие услуги по нахождению очень хороших ассоциаций. Почему нет? Можно воспользоваться чужими. Но свои будут крепче, свои вы можете выстроить быстрее, прямо сейчас.

Кто-то может возразить: но это так долго, надо так разбить слово или фразу, чтобы найти эту связь! Вовсе нет! Это дольше описывается и читается, а процесс воспроизведения идет быстро, потому что на этапе выстраивания ассоциации мозгом рисуются картинки. Визуальная память самая быстрая. Может кто-то замечал, как быстро говорят визуалы? Их слова не поспевают за картинками, которые очень быстро пробегают в их голове.

Теперь возьмем для примера английское слово «endeavor» — попытка, старание, стремление. Тоже непонятно, к чему его прицепить. После некоторого небольшого размышления мне пришла такая ассоциация: «end -a -вор». Конец пришел вору, который так старался. Причем часть слов на английском, часть на русском, часть связана с написанием, другая со звучанием.

Для постороннего человека, это такая каша, которую лучше не пытаться объяснять. Но все ассоциации в моей голове уже есть, я их просто связываю, с целью добавить новую.

Барри Фарбер приводит свою ассоциацию к русскому аналогу английского слова «house» — «дом». Звучит, как английское слово «dome» — «купол». Понятно, что он для лучшего запоминания представил себе Россию, все дома которой в куполах, это нетрудно сделать благодаря часто изображаемым церквям при упоминании о России. Нам можно построить обратную ассоциацию, используя созвучие «house — хаос». 

Слово может ассоциироваться с какими-то знаменитостями или с кем-то из ваших друзей или хороших знакомых. Это еще лучше, при этом оно получит еще эмоциональную поддержку, которая является самой крепкой памятью.

Ваше воображение хранит различные места, где вы бывали, людей, с которыми сводила жизнь, есть какие-то памятные даты, может личные письма, может фантазии — все поможет создавать ассоциации. Вот почему каждый следующий язык учится быстрее, можно добавлять новые связи из уже изученного материала.

Это как богатые быстро становятся еще богаче. Или «деньги к деньгам», что по отношению к памяти означает: «слова к словам». Каждое новое слово становится крючком для целой цепочки других новых слов

Сhunking — связывание слов. Фраза получается длиннее, реально она запоминается быстрее. Кроме того, заодно запоминается, с какими словами сочетается изучаемое слово.  

Если мы рисуем в воображении яркие необычные, странные нелепые картинки, то они надолго остаются в памяти.

На уроке придумывать такие ассоциативные картинки весело и смешно, что служит здоровье сберегающим фактором в обучении детей, которые расслабляются, меняют вид деятельности и будет отсутствовать ситуация “в одно ухо вошла, из другого тут же вышла”.

Есть английское слово bread (произносится как брэд), означающее «Хлеб». Ему созвучно русское слово «бред». Теперь представьте, что вы пришли в булочную, а там не хлеба. Бред, верно? Складывается цепочка: «bread»-«бред»-«хлеба нет»-«хлеб».

Метод хорош, что и говорить. Но есть в нем некоторые «подводные камни».

Во-первых, велика опасность, что вы будете произносить английское слово на русский манер, то есть как «слив». Но английский и русский звуки «л» отличаются по артикуляции, английские согласные не смягчаются перед гласными переднего ряда, плюс в данном слове английский звук [i] долгий. Да еще звонкий согласный на конце не оглушается (т.е. «в» нельзя заменять на «ф»). Таким образом, не факт, что англичанин в вашей «сливе» уловит «рукав».

Во-вторых, часто ассоциации вытесняют значение самого слова. Мне известен случай, когда ученик не мог запомнить слово «think» – «думать». Учитель спросил, с чем оно ассоциируется. Решили, что со словом «вжик», видимо, по созвучию: «think» –«вжик». В результате предложение: «I think I am beautiful» (Я думаю, что я красивый), ученик гордо перевел: «Я Вжик, я прекрасен!» (Вжик – имя мухи из диснеевского сериала).

На самом деле, метод сам по себе очень неплох, но если ассоциация напрашивается сама собой, а не выдумывается искусственно. Тем не менее, пользоваться им надо с осторожностью и не пренебрегать старой доброй зубрежкой.

Глава II. Использование метода ассоциативного запоминания слов на уроках английского языка.

Когда я решила попробовать эту методику при обучении слабых учеников, которые с трудом запоминают два слова — результат был очень хорошим.

Так как изучение английского языка для начинающих, для детей наиболее эффективно, когда есть наглядные пособия, на портале wakabi.ru вы найдете специальные карточки. К каждому слову прилагается картинка, фраза для запоминания и перевод с транскрипцией. Английский онлайн – это легко, убедитесь сами.

Список использованной литературы

1. И.Матюгин «Как развить хорошую память».

2. Люк Томпсона «Memory, Mnemonics & Learning English».

3. Барри Фарбера «Как выучить любой язык быстро, легко, недорого, с удовольствием и самостоятельно»

 1.    Валерий Куринский.   Когда нет гувернантки… Автодидактика для детей и взрослых Москва — Санкт-Петербург — Нью-Йорк 1997

2.      Валерий Куринский.   Автодидактика I часть

3.      Валерий Куринский. Автодидактика: тезисы и сонеты.

4.      Е.А. Умин. Иностранный легко и с удовольствием. «Скарабей» Москва 1993

5.      Н. В. Бодров. Как изучить английский язык самостоятельно. Нестандартные приемы самообучения.  Издательства: Лениздат, Союз, 2001 г.

6.      Эрик В. Гуннемарк Искусство изучать языки.

7.      Като Ломбю  Как я изучаю языки. 1977

8.      Николай Федорович Замяткин. Вас невозможно научить иностранному языку

9.      Дмитрий Леонидович Спивак. Как стать полиглотом

10.    Илья Франк, Катерина Комиссарова. Чужой язык — как сделать его своим. 19 марта 2009 года

11.    Антон Хрипко. Как учить чужой язык. Скифия-принт. 2004

12.    Е.Д. Аверина. Иностранный за 200 часов. Руди-барс. 1994

13.    Е.Е. Васильева. Секреты полиглота — как без труда запомнить 5 языков.djvu. 2008

14.    Зиганов М. Казаченко В.. Техника запоминания иностранных слов. 2002

15.    Плигин А., Максименко И.. Личностно-ориентированное обучение английскому языку. 2005

16.    Соловова Е.. Методика обучения иностранным языкам. Москва «Просвещение» 2005

17.    И. Ю. Вухалов. Как изучить иностранный язык — самостоятельно, быстро, прочно

18.    Л.Н. Шихирев. Ускоренный курс английского языка. Москва «Фолиум» 2002

19.    Гаврилов М., Кац Ш..  Методика ускоренного изучения иностранных языков. Тюмень. 1990

20.    А. Н. Соболев. «О традиционных и нетрадиционных методах обучения иностранным языкам»

21.    Игорь Серов. Как легко и быстро выучить любой иностранный язык. Аудиокнига MP3.

22.    Васильева, Е.Е. Секреты полиглота — как без труда запомнить 5 языков. Издательство «Астрель» 2008

23.    Krashen, Stephen D. The Power of Reading. 2004

24.    Krashen, Stephen D. Second Language Acquisition and Second Language Learning.2002

25.   Gill James. The Complete Guide to Learning a Language. 2003

26.   A.G. Hawke. The Quick and Dirty Guide to Learning Languages Fast. 2000

27.   Steve Kaufmann. THE LINGUIST ON LANGUAGE. 2009

28.   WILLIAM PULMAN. How TO Learn Foreign Language. 1891

29.   FREDERICK BODMER. THE LOOM OF LANGUAGE A Guide to Foreign Languages for the Home Student. 1944

30.   Barry Farber. How to Learn Any Language Quickly, Easily, Inexpensively, Enjoyably, and On Your Own. 1991

Метод ассоциаций в изучении английского – блог EnglishDom

Известно, что учить английские слова легче в том случае, если делать это при помощи ассоциаций. В связи с функциональностью нашего мозга метод ассоциаций подходит для изучения слов как максимально приближенный к естественным процессам запоминания. Но это все теория, интересно посмотреть, как же на практике применять метод ассоциаций дли изучения иностранных слов.

Немного о методе

Метод ассоциаций является одним из основных методов для развития памяти. Знать о нем обязательно, так как он очень полезен сам по себе, а также является составной частью большинства методов запоминания, в том числе и для изучения иностранных слов. Тяжело представить без этого метода какую-нибудь технику запоминания вообще.

А что собственно такое ассоциация? Ассоциирование — это попытка связать что-то с чем-то в самом широком смысле. То есть ассоциация — это своеобразная виртуальная связь между двумя или более явлениями. Это могут быть предметы, чувства, мысли, слова и так далее, при которых вспоминание одного из них влечет за собой появление в нашем воображении другого.

Например, вы видите идущего с удочкой человека по городу, а вспоминаете реку, зеленые берега, прохладу, течение — все то, что у вас связано с отдыхом на берегу реки и рыбалкой. У каждого ассоциации будут сильно отличаться друг от друга. Если попросить всех ответить, что приходит им в голову при упоминании слова «желтый», можно получить следующие ответы — «подсолнух», «солнце», «желток» и т.д. Это зависит от индивидуального опыта каждого из опрашиваемых. Все эти ассоциации формируются в сознании и называются свободными. Для овладения методом ассоциаций необходимо всего лишь попрактиковаться в создании ассоциативных связей между любыми элементами. Для того, чтобы еще усилить эффект от метода ассоциаций, старайтесь придумывать наиболее необычные, нестандартные и даже невероятные ассоциации. Давайте рассмотрим способы ассоциаций, которые, например, позволяют с легкостью заучивать различные английские слова.

Читай также

Топ 4 учебника по бизнес-английскому: обзор

Виды ассоциаций

Немного более подробно следует рассказать о методе ассоциаций, а именно о том, как правильно подбирать ассоциации для изучения слов. Ведь в этом случае также нужно обладать некоторой техникой. Слова можно ассоциировать по нескольким признакам.

Пройдите тему в онлайн тренажере: 

Первый признак ассоциации

По схожему звучанию с русским словом. Например, английское слово «clever» (умный) можно сравнить с русским словом «клевер», английское слово «ditch» (яма) — с русским словом «дичь», английское «ship» (корабль) — с русским «шип» и т.д. 

В данном случае мы ассоциируемся по звучанию русского слова, которое мы знаем. Во-первых, таким образом можно легко заучить произношение и написание. Для того чтобы легко запомнить перевод слова, лучше представить «умный клевер», «дичь в яме», «корабль с шипами» и. т.д. Это уже зависит от того, у кого на сколько хватит фантазии. Особенно этот метод подходит детям, так как у них с воображением все в порядке, и они могут еще и целую историю придумать с такими, на первый взгляд, нереальными словосочетаниями. В любом случае таким способом слово запомнится эффективней, поэтому дело того стоит.

Второй признак

Слова также можно ассоциировать с какой-то ситуацией. Например, слово «embarrassed» (смущенный, растерянный) можно запомнить, вспомнив ситуацию, когда вы чувствовали себя действительно неловко. Здесь начинают играть роль при запоминании также и эмоции. Вы вспоминаете эмоции и чувства, которые испытывали в прошлом, и пытаетесь наложить на них слово. Эмоционально наш мозг запоминает слова эффективней. В следующий раз вспомнить заученное таким образом слово будет намного легче. Еще пример слово «demand» (требовать, потребовать), я великолепно помню это слово, потому что мой учитель английского языка был очень требовательный. Таким образом, можно стараться придать эмоциональную окраску любым словам, которые вы учите, тем самым сильно увеличив шансы на их запоминание.

Третий признак

Ассоциации слова с человеком. Особенно это эффективно в том случае, когда изучаются слова для описания внешности или характера человека. Например, будем описывать старуху Шапокляк. Представим хорошенько ее. Ассоциативно можно будет быстро заучить такие слова как шляпа (hat), нос (nose), худой (thin), злой (evil), вредный (bad), хитрый (sly). Любые слова, которые будут относиться к такой видной личности, ассоциативно заучатся легче. Так происходит потому, что к тому, что мы видим — а именно перевод и само слово — мы добавляем картинку, которую воспроизводим в нашей визуальной памяти. Мы произносим слово, накладываем на него картинку (представляем), видим само написание слова, а также его перевод. Все это вместе в комплексе дает очень сильный эффект — легкое запоминание слов. Мало того, эти слова попадают в активный словарный запас (запоминаются подсознательно), что означает, что вероятность того, что мы их забудем, сильно уменьшается.

Четвертый признак

Ассоциации слова со звуком, который оно обозначает. Просто попробуйте в уме воспроизвести звучание, тот звук, значение которого вы хотите выучить. Например, возьмем английское слово, обозначающие стук — «bang». В английском, впрочем как и в русском, так получается, что многие слова, обозначающие звучание, даже похожи на сам звук, если его представлять. Представьте, например, что монах стучит в огромный медный гонг, в результате чего вы слышите «bang, bang, bang». Эта звуковая ассоциация значительно помогает запомнить слово. То же самое можно проделать и соловом «bark» — лаять (представляя лающую собаку огромного сенбернара, например). Слово «mew» (мяукать) поможет заучить ассоциация маленького беспомощного котенка. И так далее.

Пятый признак

Рифма. Для детей часто делают стишки для того, чтобы можно было выучить неправильные глаголы (bring — brought — brought — несу бригаде бутерброд). То есть на ряд неправильных глаголов придумывают рифму. Рифмованные строчки легко выучить и тяжело забыть, особенно если они еще и веселые. Такой способ подойдет как детям, так и взрослым.

Таким образом, мы рассмотрели признаки ассоциативного изучения английских слов. Метод ассоциаций считается одним из самых эффективных и активно используется на занятиях английским по скайп. Советуем использовать его для того, чтобы у вас никогда не возникли трудности во время изучения слов, а само это изучение стало легким, веселым и приятным.

Большая и дружная семья EnglishDom

заявка отправляется

Пожалуйста, подожди…

Занимайся английским бесплатно

в онлайн-тренажере

Рекомендации по оптимизации памяти: Оптимизация памяти

Упражнения и рекомендации для оптимизации запоминания

Упражнения и рекомендации имеют четко очерченную рубрикацию, и содержат все необходимое для самостоятельной работы. Перед началом занятий внимательно просмотрите, и поймите назначение всех упражнений и рекомендаций. Затем последовательно (не за один подход) освойте разделы «Гигиенические рекомендации», «Осмысленное запоминание», «Использование анализаторов при запоминании», так как они достаточно просты для понимания, не требуют тренировки и дают быстрый позитивный эффект.

Далее, Вы можете освоить разделы «Эмоциональное запоминание», «Развитие образной памяти», «Ассоциативное запоминание», «Мнемотехники». Эти разделы более сложны и достижение значимых результатов потребует времени и терпения. Занимайтесь регулярно, последовательно и постепенно, следуя инструкциям. С помощью тестов Вы сможете проверить эффективность занятий.         

Пакет тестов «Память» не только позволяет протестировать, но и содержит научно-апробированный набор различных методик и тренировочных заданий для оптимизации и развития памяти.

Упражнения и рекомендации содержат все необходимое для самостоятельной работы. Часть из них, достаточно просты для понимания, не требуют тренировки, и дают быстрый позитивный эффект. Другие, более сложны, достижение значимых результатов потребует времени и терпения:

• Психогигиенические рекомендации для лучшего запоминания.
• Оптимальные условия для запоминания.
• Осмысленное запоминание.
• Использование ведущего анализатора при запоминании.
• Использование эмоций при запоминании.
• Использование релаксации при запоминании.
• Использование ассоциаций при запоминании.
• Мнемотехники для запоминания русских слов.
• Мнемотехники для запоминания иностранных слов.
• Мнемотехники для запоминания цифр.

Можно ли улучшить свою память? Безусловно, да. Необходимое условие — отсутствие патологических расстройств памяти, связанных с нарушениями нервной системы или перенесенными заболеваниями.

Любой здоровый человек может развить свою память до такого состояния, что без особого труда будет запоминать нужный ему материал надолго и за более короткий промежуток времени. Только нужно очень захотеть этого, и есть благоприятная возможность воспользоваться для этого пакетом тестов «Память».

А при этом снять физическую и умственную усталость и улучшить умственную работоспособность можно с помощью пакета «Комфорт» из системы «Эффектон».

Начальный этап процесса памяти — запоминание, от его качества зависит результат, т.е. воспроизведение или узнавание запомненного. Успех запоминания зависит от того, насколько материал осмысливается человеком. Осмысленное запоминание основывается на понимании внутренних логических связей между частями запоминаемого.

Осмысленное запоминание

Осмысление материала достигается разными приемами, но основное — это выделение главных мыслей и группирование их в виде плана. Каждый пункт плана — это обобщение определенной части информации. Должна быть логическая последовательность при переходе от пункта к пункту, осознание связей между пунктами сокращает количество информации. Информация, содержащаяся в каждом пункте, должна быть необходимой для достижения ваших целей. Такое запоминание гораздо продуктивнее механического запоминания. Можно предложить такие практические советы для учащихся и студентов:

не следует писать конспект под диктовку преподавателя, либо вслед за ним. Эта автоматическая запись не оставит у вас следов памяти.

Постарайтесь сконцентрировать свое внимание и понять информацию, предлагаемую преподавателем.

Если возникнут вопросы, следует их задать преподавателю и затем записать понятую и осознанную информацию.

Позже, может быть вечером или на следующий день, желательно «прокрутить» полученную информацию, заглянуть в конспект и сравнить, что запомнилось.

Таким образом, при подготовке к экзаменам, вам нужно будет лишь «освежить» в памяти необходимое, не прибегая к механическому заучиванию.

Запоминание связанного текста

Для успешного запоминания связанного материала используются смысловые «узелки на память». Это ключевые слова, которые помогут воспроизвести смысл выбранного отрывка. Их можно выписать, затем по ним постараться воспроизвести запомненный текст, затем сравнить его с первоисточником и выявить свои ошибки, не забыв сделать собственные комментарии. Затем, убрав выписанные ключевые слова, постараться вспомнить их и воспроизвести текст по памяти. Упражняясь таким способом, можно добиться непроизвольного запоминания текста.

Запоминание научной литературы

В случае с запоминанием научной литературы следует воспользоваться тем же методом, что и при запоминании связанного текста, но при этом, необходимо запомнить: наименование работы, ее автора, тему работы и ее основное содержание, научные факты, спорные моменты, новизну этой работы. Осмыслив изученную работу, следует подумать, как ее можно использовать в ваших личных интересах и особо выделить то что представляет для вас интерес.

Использование мнемотехники для запоминания вербальной информации

Чтобы запомнить большие объемы не связанной информации можно использовать приемы мнемотехники.

При запоминании логически не связанных слов используются такие методы, как:

Метод «привязки» запоминаемой информации

Для запоминания последовательность из 15 — 25 предметов следует расставить их на заранее известные объекты. Например, это могут быть полки в книжном шкафу, либо дома на вашей улице, либо еще какие-либо объекты, к которым можно привязать единицу запоминаемой информации. После этого следует представить эту связку предметов образно, ярко и необычно.

Метод «цепочка»

Предположим, Вам необходимо запомнить слова: мышь, тарелка, камень, вода, песок, цветы, небо, лист, девочка, яблоко.

Чтобы запомнить эту информацию надо постараться составить ассоциативную цепочку между соседними словами. Логической последовательности между всеми словами в ряду нет.

Например: мышь сидит в тарелке, тарелка стоит на камне, камень торчит из воды, вода уходит в песок, песок засыпает цветы, цветы смотрят в небо, с неба падает лист, лист кружит над девочкой, девочка ест яблоко.

Метод «цепь»

В этом случае для запоминания надо научиться создавать «сценарий», связывающий воедино все слова из списка.

Например, используя те же слова: мышь сидит в тарелке, которая стоит на камне, вокруг вода, а дальше песок, за ним цветы, а над ними небо, в котором кружит лист, на все это смотрит девочка, жующая яблоко.

Тренировки на запоминание слов

Запоминание слов надо начинать с более простых упражнений от слов, обозначающих предметы к словам, обозначающим понятия.

Если вначале тренировок интервал между запоминаемыми словами 15 — 20 секунд, следует затем сократить его до 2 — 3 секунд, увеличивая количество запоминаемых слов от 10 до 100, занимаясь ежедневно по 60 — 90 минут. При этом следует создавать яркие необычные образные ассоциации. Через месяц вы с легкость будете запоминать любые слова в большом количестве.

Использование мнемотехники для запоминания иностранных слов

Изучение иностранного языка подразумевает запоминание большого количества слов, необходим большой словарный запас. Существует несколько приемов, облегчающих это запоминание, здесь не имеются ввиду слова схожие по звучанию и имеющие тот же смысл, они как раз легко запоминаются.

Один из приемов для запоминания, это подбор созвучного слова в русском языке, например, clever — умный, созвучно русскому слову «клевер». Представьте, что Вы в поле. Все работают, а Вы «умный» легли в клевер и отдыхаете.

Также возможно подобрать к иностранному слову, слово ассоциативно связанное с переводом, например, stupid [stju:pid] — глупый. Запоминаем это слово через предложение: Глупый толчет воду в ступе.

Кроме того, помогает при запоминании слов и словосочетаний визуализация, произнося слово нужно ярко представить себе его смысл образно. Например, «autumn is gold» — связываем это предложение с осенним ярким днем, деревья с желтыми листьями, как будто облитыми золотом, и повторяем это предложение, оно становится наполненным золотом осени. И через много лет оно опять вам покажется таким.

Эти приемы не позволяют сразу запомнить точное произношение заучиваемых слов. Тренировки в заучивании иностранных слов будут облегчены после обучения запоминанию не связанных русских слов.

Использование мнемотехники для запоминания цифровой информации

Необходимо предварительно составить и твердо заучить наизусть по нескольку однородных слов на каждую цифру:

например:

0 — лебедь, пеликан, петух…

1 — теплоход, подлодка, парусник …

2 — лев, тигр, медведь …

3 — слон, верблюд, олень …

4 — мотоцикл, трактор, автомобиль …

5 — бомбардировщик, вертолет, космолет …

6 — крокодил, морж, осьминог …

7 — кот, мышь, белка …

8 — паук, стрекоза, кузнечик …

9 — акула, ихтиозавр, бронтозавр …

— количество образов на каждую цифру составляется в зависимости от количества цифр, которые требуется запомнить и от Вашей способности удержать в памяти энное число слов;

— подобно шифру эти слова выучиваются заранее;

— становится ясно, что если цифра (допустим, единица) повторяется, то мы берем второе слово, то есть «подлодка» и т. д.;

— к примеру, требуется запомнить такое число: 931042591758063. Составляются сюжеты из образов, уже заранее выученных нами:

Акула (9) укусила за хвост слона (3), который стоял на палубе теплохода (1) и учил лебедя (0) ездить на мотоцикле (4), принадлежащим льву (2), который пилотировал бомбардировщик (5), уничтожавший глубинными бомбами ихтиозавров (9), плывущих рядом с подлодками (1), с одной из которых выплыл кот (7), взятый на борт вертолета (5), издалека напоминающего паука (8), съеденного пеликаном (0), который сидел на шее крокодила (6), укусившего верблюда (3).

Тренироваться в запоминании цифр следует после обучения запоминанию не связанных слов.

Использование эмоций при запоминании

Информация запомнится лучше, если ей придать эмоциональный окрас, и чем больше интереса вы к ней проявите, тем лучше она запомнится. Качество запоминания при этом в 7 раз выше, чем при безразличном отношении.

При запоминании информации ставьте ударение на разных слогах слов по очереди, обращайте внимание на их звучание и произносите с выражением различных эмоций (удивления, радости, гнева, восхищения).

Использование ассоциаций при запоминании

Чтобы облегчить запоминание, нужно применить группировку слов по содержанию, или слов с общим корнем, или слов сходных по звуковому составу. Целесообразно сравнивать новое слово с известным, находить сходство и различие между ними. Можно также установить внешние ассоциации: запомнить, на какую букву слово начинается, на какой слог кончается, на каком месте в книге или словаре напечатано.

Развивайте ассоциативное мышление, придумывая к каким-либо парам слов различные ассоциации.

Использование релаксации при запоминании

Запоминание в состоянии релаксации (расслаблении) в 2 раза выше, чем при обычном бодрствовании. Это связано с уменьшением внешних и внутренних сигналов, мешающих фиксации внимания на материале. Большинство людей запоминает лучше всего с 8 до 12 часов и в течение часа перед засыпанием.

Использование анализаторов при запоминании

Существует два основных вида памяти (по восприятию) — зрительная и слуховая. Используйте при запоминании в большей степени тот вид памяти, который у Вас превалирует, но все равно надо стараться использовать обе анализаторные системы.

Рекомендации по оптимальному повторению материала для запоминания на несколько дней

Для лучшего запоминания материал следует повторить 4 раза: сразу, затем через 30 мин., через 8 часов после второго повторения и через сутки после третьего повторения.         

Рекомендации по оптимальному повторению материала для запоминания на длительное время

Для лучшего запоминания материал повторяют 4 раза: первый раз сразу после чтения, второй раз — через 24 часа, затем отдых на 24 часа, потом третье повторение, следующее четвертое повторение через двое суток.

Следует повторять прочитанный текст своими словами, и смотреть в книгу только, если не удается вспомнить материал в течение 2 — 3 минут.

Определена «кривая забывания», которая показывает, что в течение первых 10 часов после запоминания объем усвоенной информации падает со 100% до 35%, а потом падение резко замедляется. На основании «кривой забывания» и предлагаются рекомендации по повторению усвоенного материала.

Гигиенические рекомендации при запоминании

Для оптимизации мозговой деятельности во время запоминания существуют следующие гигиенические рекомендации:

В начале работы запоминайте легкий материал (примерно 20 минут), а потом более сложный. При длительной работе учитывайте наступление умственного утомления и снова переходите к работе с более легким материалом. Максимальная интенсивность запоминания в режиме запоминания возможна в течение 30 — 40 минут, а длительно человек может работать на уровне 40 — 50% от максимальной интенсивности.

Отдых должен наступать через каждые 40 — 50 минут работы на 5 — 10 минут, при этом наилучший отдых — это физические, дыхательные и психотехнические упражнения.

Специальное дыхательное упражнение для активизации работы мозга перед запоминанием:

Сделайте энергичный выдох, зажмите правую ноздрю большим пальцем и вдохните воздух через левую ноздрю за 4 секунды.

Задержите дыхание на 16 секунд.

Зажмите левую ноздрю, освободив правую, и выдохните воздух за 8 секунд.

Так делайте от трех до семи раз.

Если трудно выдержать предложенный ритм дыхания, то можете делать упражнение в ритме 8 — 8 — 8 или 8 — 8 (без задержки на вдохе и выдохе).

Специальное психотехническое упражнение для быстрого отдыха с последующей мобилизацией для продолжения запоминания:

Закройте глаза и расслабьтесь. Представьте, что Ваше тело состоит из триллионов плотно упакованных клеток. Но если бы Вам пришлось посмотреть на них в мощный микроскоп, Вы бы увидели, что на самом деле эти клетки не так уж сильно спрессованы, и между ними есть свободное пространство. Теперь вообразите, что они сжимаются, и все Ваше тело превращается в одну плотную массу. А затем пространство между ними увеличивается и становится даже большим, чем в начале. Дайте возможность каждой мышце, каждой частице Вашего тела полностью расслабиться.

Почувствуйте, как наступает торможение всех жизненных процессов в организме, как замедляется сознание. Напряжение постепенно покидает Вас. Вас омывает ощущение покоя и отдыха, все клетки Вашего тела имеют теперь достаточно свободы для жизни.

Представьте, что они теперь начали двигаться ритмически. Миллиарды клеток заводят пляску. Всем своим существом Вы чувствуете этот прекрасный танец жизни. Вы наполняетесь энергией. В Вас бурлит энергия как пенящееся шампанское. Насладитесь этим ощущением, сохраните его в сознании, после чего начните постепенно возвращаться к действительности, медленно открывая глаза.

После запоминания материала в течение 30 минут не следует ничем заниматься (это время необходимо для консолидации следов памяти в мозге). В этом случае Вы запомните в два раза больше материала, чем, если Вы будете делать другую работу.

Выполнив все наши рекомендации, вы поймете, насколько прав был французский философ Мишель де Монтень, выбрав своим девизом: «Голова хорошо устроенная стоит больше, чем голова полная».

Запоминание — это… Что такое Запоминание?

Ассоциативная память — Обучение на всех уровнях — ScienceDaily

«Зеленый» означает «идти», но что означает «красный»? Практически все говорят «стоп», потому что все мы научились придавать определенным цветам смысл (иначе мы бы уже были убиты на дороге). Исследователи из Института биологических исследований Солка, долгое время считавшиеся ограниченными только более высокими уровнями обработки информации, успешно проследили этот тип ассоциативного обучения до ранних стадий пути визуальной обработки.

«Сенсорные нейроны зрительной коры, которые обрабатывают поступающую информацию, очень пластичны, и то, что они« видят », определяется нашим опытом в мире», — говорит ведущий исследователь Томас Д.Олбрайт, директор лаборатории Vision Center. Их выводы, опубликованные в выпуске журнала Neuron от 14 марта, помогут ученым лучше понять, как такое обучение происходит в мозге на основе нашего повседневного опыта.

Человеческая память в основном полагается на ассоциации, и объекты, которые часто видятся вместе, становятся связанными в нашем сознании; когда мы пытаемся получить информацию, одно напоминает нам другое, которое напоминает нам еще одно, и так далее. Неудивительно, что нейробиологи десятилетиями пытались раскрыть лежащие в основе механизмы.

Считается, что приобретение ассоциированных воспоминаний происходит в результате установления или усиления связей между нейронами, которые представляют ассоциированные объекты. После обучения и сложной связи нейрон, который реагирует на взгляд клавиатуры, может реагировать на взгляд монитора компьютера, чашки кофе или очков для чтения — в зависимости от ранее созданных связей.

В прошлом исследования ассоциативного обучения в первую очередь фокусировались на особой области мозга, называемой «нижняя височная кора» (ITC), на этапе высокого уровня обработки изображений.Известно, что он имеет решающее значение для распознавания объектов и для хранения этого типа обучения.

«Мы хотели знать, является ли ассоциативная пластичность уникальной для таких более высоких уровней обработки данных или это более общее свойство мозга, которое может происходить даже в более низких,« сенсорных »областях», — объясняет первый автор Аня Шлак в своем посте. докторант в лаборатории Олбрайт.

Наши глаза воспринимают визуальную среду и разбивают поступающие изображения на простые функции, такие как цвет, яркость, движение и форма.Эта информация передается от глаза к мозгу по специальным путям. Вентральный путь, например, несет информацию о форме, в то время как дорсальный путь чувствителен к пространству и движению.

Шлак обучил обезьян ассоциировать неподвижную стрелку, указывающую вверх или вниз — бессмысленный объект для обезьяны — с точками, движущимися вверх или вниз. В то время как обезьяны наблюдали за стрелками или движущимися точками, Шлак наблюдал сигналы от нейронов, расположенных в средней височной или МТ области, ранней станции вдоль спинного пути.Ее также называют «областью движения», поскольку более 90 процентов всех нейронов в этой области реагируют на движение в определенном направлении, но относительно невосприимчивы к цвету или форме.

До начала тренировки и, как и предсказывали исследователи, неподвижные стрелки ничего не значили для нейронов в области МТ, в то время как движущиеся точки давали четкие сигналы. После того, как процесс обучения начался, клетки отреагировали на оба, потому что опыт изменил их настройку. «После тренировки стрелки вызывают воспоминание о движении, и это то, на что затем реагируют МТ-нейроны», — заключает Шлак.

Эти результаты могут объяснить наблюдения, сделанные недавно в другой лаборатории с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ). Когда показывались фотографии спортсменов в движении, человеческий эквивалент области МТ макаки засветился в людях-наблюдателях. Исследования Солка предполагают, что эти активации мозга, вероятно, являются результатом усвоенных ассоциаций, подкрепленных повседневным опытом.

«Мы постоянно сталкиваемся со сложной и постоянно меняющейся средой», — говорит Олбрайт.«Способность использовать информацию, основанную на изученных отношениях между объектами, помогает нам быстрее и эффективнее разобраться в том, что мы видим. Эта способность позволяет нам своевременно принимать правильные решения: даже когда мы представляем сложную визуальную сцену во время В час пик мы останавливаемся на красный свет и не попадаем под встречный транспорт ».

История Источник:

Материалы предоставлены Институтом Солка . Примечание. Содержимое можно редактировать по стилю и длине.

Чрезмерно параметризованные нейронные сети реализуют ассоциативную память

Значение

Разработка вычислительных моделей памяти является предметом давнего интереса на стыке машинного обучения и нейробиологии. Наш главный вывод заключается в том, что чрезмерно параметризованные нейронные сети, обученные с использованием стандартных методов оптимизации, предоставляют простой механизм для реализации ассоциативной памяти. Примечательно, что этот механизм позволяет сохранять и извлекать последовательности примеров.Этот вывод также проливает свет на индуктивные смещения в чрезмерно параметризованных сетях: несмотря на то, что существует множество функций, которые могут достичь нулевых потерь при обучении в чрезмерно параметризованном режиме, наш результат показывает, что увеличение глубины и ширины в нейронных сетях приводит к тому, что карты становятся более сжатыми вокруг обучающих примеров, тем самым позволяя хранить и извлекать больше обучающих примеров.

Abstract

Идентификация вычислительных механизмов для запоминания и поиска данных — давняя проблема на стыке машинного обучения и нейробиологии.Наш главный вывод заключается в том, что стандартные сверхпараметризованные глубокие нейронные сети, обученные с использованием стандартных методов оптимизации, реализуют такой механизм для данных с действительными значениями. Мы предоставляем эмпирические доказательства того, что 1) избыточно параметризованные автокодеры хранят обучающие образцы в качестве аттракторов, и, таким образом, повторение изученной карты приводит к восстановлению образцов, и 2) тот же механизм позволяет кодировать последовательности примеров и служит еще более эффективным механизмом для памяти, чем автокодирование. . Теоретически мы доказываем, что при обучении на одном примере автокодеры сохраняют этот пример как аттрактор.Наконец, рассматривая кодировщик последовательностей как композицию карт, мы доказываем, что кодирование последовательностей обеспечивает более эффективный механизм для памяти, чем автокодирование.

Разработка вычислительных моделей ассоциативной памяти, системы, которая может восстанавливать сохраненные шаблоны из поврежденных входных данных, является давней проблемой на стыке машинного обучения и нейробиологии.

Ранний пример вычислительной модели памяти восходит к появлению сетей Хопфилда (1, 2).Сети Хопфилда являются примером сети аттракторов, системы, которая позволяет восстанавливать шаблоны, сохраняя их в качестве аттракторов динамической системы. Чтобы записать образцы в память, сети Хопфилда создают функцию энергии с локальными минимумами, соответствующими желаемым образцам. Чтобы извлечь эти сохраненные шаблоны, построенная функция энергии итеративно минимизируется, начиная с нового входного шаблона, до тех пор, пока не будет обнаружен и не возвращен локальный минимум.

Хотя сети Хопфилда могут хранить только двоичные шаблоны, простота модели позволила провести теоретический анализ емкости (3).Чтобы реализовать форму ассоциативной памяти для более сложных модальностей данных, таких как изображения, идея хранения обучающих примеров в качестве локальных минимумов функции энергии была расширена несколькими недавними работами (4–8). В отличие от сетей Хопфилда, эти современные методы не гарантируют, что данный шаблон может быть сохранен, и обычно не имеют возможности точно хранить шаблоны (например, ссылка 4).

Наш главный вывод состоит в том, что стандартные сверхпараметризованные нейронные сети, обученные с использованием стандартных методов оптимизации, могут реализовать ассоциативную память.В отличие от методов, основанных на энергии, механизмы хранения и извлечения являются автоматическими следствиями обучения и не требуют построения и минимизации энергетической функции.

Одной интерполяции недостаточно для реализации ассоциативной памяти

Хотя в недавней литературе по машинному обучению (например, ссылки 9 и 10) термин запоминание часто используется взаимозаменяемо с интерполяцией, способностью модели идеально соответствовать обучающим данным; обратите внимание, что запоминание сильнее, а также требует, чтобы модель могла восстанавливать данные обучения.В общем, интерполяция не гарантирует возможности восстановления обучающих данных и не гарантирует возможность связывать новые входные данные с обучающими примерами. Рис. 1 A показывает пример функции, которая интерполирует обучающие данные, но не реализует ассоциативную память: не существует очевидного метода для восстановления обучающих примеров только из этой функции. С другой стороны, рис. 1 B дает пример функции, которая реализует память: обучающие примеры извлекаются как диапазон функции.

Разница между ассоциативной памятью и интерполяцией описана в A и B ; Механизм, описанный в этой работе, с помощью которого автокодеры с избыточной параметризацией реализуют ассоциативную память, описан в C и D . Примеры обучения показаны черными точками, функция идентификации показана пунктирной линией, а функции представлены сплошными цветными линиями. ( A ) Пример функции, которая интерполирует обучающие данные, но не запоминает обучающие данные: обучающие данные невозможно восстановить только с помощью одной функции.( B ) Пример функции, которая интерполирует и запоминает обучающие данные: обучающие данные восстанавливаются как диапазон функции. ( C ) Пример интерполирующей функции, для которой обучающие примеры являются аттракторами; показана основа притяжения. ( D ) Итерация функции из C приводит к функции, которая кусочно постоянна почти всюду, с обучающими примерами, соответствующими нетривиальным постоянным областям. Тот факт, что обучающие примеры являются аттракторами, подразумевает, что итерация обеспечивает механизм поиска.

Хотя было замечено (например, ссылка 10), что чрезмерно параметризованные сети могут интерполировать обучающие данные, нет априорной причины, по которой можно было бы восстановить обучающие данные из сети. В этой работе мы показываем, что, что примечательно, механизм поиска также естественным образом вытекает из обучения: примеры можно восстановить, просто повторяя изученную карту. Описание механизмов запоминания и поиска представлено на рис. 1 C и D .Точнее, с учетом набора обучающих примеров {x (i)} i = 1n⊂Rd и сверхпараметризованной нейронной сети, реализующей семейство непрерывных функций F = {f: Rd → Rd}, мы показываем, что минимизация следующей цели автокодирования с помощью методы градиентного спуска (GD) приводят к тому, что обучающие примеры хранятся в виде аттракторов: argminf∈F ∑i = 1n‖f (x (i)) — x (i) ‖2. [1] Интересно, что аттракторы возникают без какой-либо конкретной регуляризации для указанная выше функция потерь. Мы демонстрируем это явление, представляя множество эмпирических данных, включая сеть, которая хранит 500 изображений из ImageNet-64 (11) в качестве аттракторов.Кроме того, мы представляем доказательство этого явления для чрезмерно параметризованных сетей, обученных на отдельных примерах.

Кроме того, мы показываем, что небольшая модификация объективного уравнения. 1 приводит к реализации ассоциативной памяти для последовательностей. Более точно, учитывая последовательность обучающих примеров {x (i)} i = 1n⊂Rd, минимизация следующей цели кодирования последовательности с помощью методов GD приводит к тому, что обучающая последовательность сохраняется как стабильный предельный цикл: argminf∈F ∑i = 1nfx ((imodn) +1) −x (i) 2.[2]

Множественные циклы могут кодироваться аналогичным образом ( SI Приложение , SI Материалы и методы A ). В частности, мы приводим несколько примеров сетей, хранящих видео- и аудиосэмплы в качестве предельных циклов. Интересно, что эти эксперименты показывают, что кодирование последовательностей обеспечивает более эффективный механизм для запоминания и поиска обучающих примеров, чем автоматическое кодирование. Рассматривая кодировщик последовательностей как композицию карт, мы действительно доказываем, что кодировщики последовательностей более сокращают последовательность примеров, чем автокодеры — к отдельным примерам.

Сопутствующие работы

Автоэнкодеры (12) обычно используются для обучения многообразию, а архитектура и цель автоэнкодера (уравнение 1 ) были изменены несколькими способами, чтобы улучшить их способность представлять многообразия данных. Два варианта автокодировщиков с сужением и шумоподавлением добавляют к целевой функции специфические регуляризаторы, чтобы функции, реализуемые автокодировщиком, сжимались по отношению к обучающим данным (13⇓ – 15). Однако эти автоэнкодеры обычно используются в недостаточно параметризованном режиме, когда они не имеют возможности интерполировать (точно подогнать) обучающие примеры и, следовательно, не могут сохранять обучающие примеры как фиксированные точки.

С другой стороны, хорошо известно, что чрезмерно параметризованные нейронные сети могут интерполировать обучающие данные при обучении с помощью методов GD (10, 16⇓ – 18). Как следствие, автокодеры с избыточными параметрами могут хранить обучающие примеры как фиксированные точки. В частности, в недавней работе эмпирически изучались чрезмерно параметризованные автокодеры в условиях одного обучающего примера (19).

В этой статье мы используем перспективу динамических систем для изучения чрезмерно параметризованных автокодировщиков и кодировщиков последовательностей.В частности, мы показываем, что не только чрезмерно параметризованные автокодеры (кодировщики последовательностей), обученные с использованием стандартных методов, хранят обучающие примеры (последовательности) как фиксированные точки (предельные циклы), но и что эти фиксированные точки (предельные циклы) являются аттракторами (стабильными; т. Е. Они могут можно восстановить с помощью итерации). Хотя методы, основанные на энергии, также показали способность вызывать последовательности как стабильные предельные циклы (20, 21), механизм, указанный здесь, не имеет отношения: он не требует настройки функции энергии и является прямым следствием обучения чрезмерно параметризованных сеть.

Предпосылки из динамических систем

Теперь мы представляем инструменты, относящиеся к динамическим системам, которые мы будем использовать для анализа автокодировщиков и кодеров последовательностей.

Аттракторы в динамических системах.

Пусть f: Rd → Rd обозначает функцию, которую выучил автокодировщик, обученный на наборе данных X = {x (i)} i = 1n⊂Rd. Рассмотрим последовательность {fk (x)} k∈N, где fk (x) обозначает k композиций f, примененных к x∈Rd. Точка x∈Rd является неподвижной точкой f, если f (x) = x; в этом случае последовательность {fk (x)} k∈N тривиально сходится к x.

Поскольку автокодеры с избыточной параметризацией интерполируют обучающие данные, предполагается, что f (x (i)) = x (i) для каждого обучающего примера x (i) ∈X; следовательно, все обучающие примеры являются фиксированными точками f. * Теперь мы формально определим, что означает, что фиксированная точка является аттрактором, и дадим достаточное условие для этого свойства.

Определение 1 : Неподвижная точка x * ∈Rd является аттрактором f: Rd → Rd, если существует открытая окрестность O точки x *, такая что для любого x∈O последовательность {fk (x)} k∈N сходится к x * при k → ∞.Множество S всех таких точек называется областью притяжения точки x *.

Утверждение 1. Фиксированная точка x * ∈Rd является аттрактором дифференцируемого отображения f , если все собственные значения якобиана f при x * строго меньше единицы по абсолютной величине. . Если любое из собственных значений больше единицы, x * не может быть аттрактором.

Утверждение 1 является хорошо известным условием теории динамических систем (глава 6 справочника).22). Условие интуитивно означает, что функция f «более плоская» вокруг аттрактора x *. Поскольку обучающие примеры являются фиксированными точками в сверхпараметризованных автокодировщиках, из предложения 1 следует, что обучающий пример является аттрактором, если максимальное собственное значение (по модулю) якобиана в этом примере меньше единицы. Поскольку аттракторы восстанавливаются с помощью итераций, автокодеры, хранящие обучающие примеры в качестве аттракторов, гарантируют восстановление этих примеров. Энергетические методы также позволяют проверить, является ли обучающий пример аттрактором.Однако это требует проверки условия второго порядка, что гессиан является положительно определенным в обучающем примере, что требует больших вычислительных затрат, чем проверка условия первого порядка из предложения 1.

Дискретные предельные циклы в динамических системах.

Дискретные предельные циклы можно рассматривать как эквивалент аттрактора для кодирования последовательностей, и формальное определение приводится ниже.

Определение 2 : Конечное множество X * = {x (i)} i = 1n⊂Rd является устойчивым дискретным предельным циклом гладкой функции f: Rd → Rd, если 1) f (x (i) ) = x (imodn) +1 ∀i∈ {1,… n}.2) Существует открытая окрестность O точки X * такая, что для любого x∈O X * является предельным множеством {fk (x)} k = 1∞.

Эквивалент предложения 1 для проверки того, что конечная последовательность точек образует предельный цикл, приведен ниже.

Предложение 2. Пусть сеть f: Rd → Rd обучается на данной последовательности x (1),…, x (n) так, что f (x (i)) = x (( imodn) +1) . Тогда последовательность {x (i)} i = 1n образует устойчивый дискретный предельный цикл, если наибольшее собственное значение якобиана fn (x (i)) (по модулю) меньше единицы для любого я.

Это следует непосредственно из применения предложения 1 к отображению fn, поскольку x (i) = fn (x (i)) и f (x (i)) = x ((imodn) +1).

Перед тем, как представить наши результаты, сделаем следующее важное замечание.

Почему появление аттракторов в автоэнкодерах примечательно.

Предложение 1 утверждает, что для того, чтобы фиксированная точка была аттрактором, все собственные значения якобиана в этой точке должны быть меньше единицы по модулю. Поскольку количество собственных значений якобиана равно размерности пространства, это означает, что угол производной меньше π / 4 в каждом собственном направлении якобиана.Это строго ограничивающее условие, поскольку интуитивно мы ожидаем, что «вероятность» такого события будет 1 / 2d. Следовательно, неподвижная точка произвольного многомерного отображения вряд ли может быть аттрактором. В самом деле, как мы покажем ниже в следствии, неподвижные точки нейронных сетей в общем случае не являются аттракторами. Хотя это еще не полностью изучено, появление и, по сути, распространение аттракторов в автокодировании связано не только с архитектурой, но и со специфическими индуктивными предубеждениями в процедурах обучения.

Эмпирические результаты

Обучающие примеры хранятся в качестве аттракторов в автоэнкодерах с избыточной параметризацией.

Далее мы представляем ряд эмпирических доказательств того, что аттракторы возникают в автокодировщиках в обычных архитектурах и методах оптимизации. Подробная информация о конкретных архитектурах и схемах оптимизации, используемых для каждого эксперимента, содержится в приложении SI , рис. S1.

Хранение изображений в качестве аттракторов.

На рис. 2 мы представляем пример автоэнкодера с избыточными параметрами, хранящего 500 изображений из ImageNet-64 (11) в качестве аттракторов.Это было достигнуто путем обучения автоэнкодера с глубиной 10, шириной 1024 и космической нелинейностью (23) на 500 обучающих примерах с использованием оптимизатора Adam (24) до потери ≤10-8. Мы проверили, что все 500 обучающих изображений были сохранены в качестве аттракторов, проверив, что величины всех собственных значений матрицы Якоби в каждом примере были меньше единицы. Действительно, рис. 2 A демонстрирует, что итерация карты обученного автокодера, начиная с искаженных входных данных, сходится к отдельным обучающим примерам.Обычной практикой измерения восстанавливаемости обучающих шаблонов является ввод поврежденных версий шаблонов и проверка того, что система способна восстановить исходные шаблоны. Согласно предложению 1, при условии, что поврежденный пример находится в области притяжения исходного примера, итерация гарантированно сходится к исходному примеру. В примерах 5 и 6 на рис. 2, , , искаженные изображения не попадают в область притяжения для исходных примеров, и поэтому итерация сходится к другому (но контекстуально аналогичному) обучающему примеру.На рис. 2 B приведены дополнительные примеры правильного восстановления из поврежденных образов. На рис. 2 C представлен количественный анализ скорости восстановления обучающих примеров при различных формах коррупции. В целом скорость восстановления удивительно высока: даже если 50% образа повреждено, скорость восстановления сети значительно выше, чем ожидалось случайно.

Пример автокодера с избыточными параметрами, сохраняющего 500 изображений из ImageNet-64 в качестве аттракторов после обучения до ошибки восстановления менее 10-8.Детали архитектуры и оптимизатора приведены в приложении SI , рис. S1. ( A ) Путем итерации обученного автокодировщика на поврежденных версиях обучающих выборок восстанавливаются отдельные обучающие выборки. ( B ) Выборки, искаженные однородным случайным шумом или квадратами разного цвета и размера, восстанавливаются посредством итерации. ( C ) Часть образцов, правильно восстановленных из различного шума, примененного к обучающим изображениям. Образец считается восстановленным, если ошибка между исходным и восстановленным образцами составляет менее 10-7.

Примеры автокодировщиков, хранящих обучающие примеры в качестве аттракторов при обучении на 2000 изображениях из Модифицированного Национального института стандартов и технологий (MNIST) (25) и 1000 черно-белых изображений из Канадского института перспективных исследований (CIFAR10) (26), представлены в приложении SI , рис. S2 и S3 соответственно. Автокодер MNIST, представленный в приложении SI , рис. S2, хранит 2000 обучающих примеров в качестве аттракторов. Обратите внимание, что одна итерация изученной карты на тестовых примерах может выглядеть аналогично функции идентичности, но на самом деле итерация до сходимости дает обучающий пример ( SI Приложение , рис.S2).

Ложные аттракторы.

Хотя в этих примерах мы проверили, что обучающие примеры хранились как аттракторы, проверяя условие собственных значений, могли быть ложные аттракторы (то есть аттракторы, отличные от обучающих примеров). На самом деле, как известно, для сетей Хопфилда существуют ложные аттракторы (27). Чтобы выяснить, есть ли дополнительные аттракторы за пределами обучающих примеров, мы итерировали карту от выбранных тестовых изображений и случайно сгенерированных изображений до сходимости.Точнее, мы объявили сходимость карты на итерации k для некоторого изображения x, когда ‖fk + 1 (x) −fk (x) ‖2 <10−8, и пришли к выводу, что fk (x) сходится к обучающему примеру x ( i) если ‖fk (x) −x (i) ‖2 <10−7.

В общем случае ложные аттракторы могут существовать для автокодировщиков с избыточными параметрами, и мы приводим примеры в приложении SI , рис. S4. Однако, что примечательно, для сети, представленной на рис.2, мы не смогли идентифицировать какие-либо ложные аттракторы даже после итерации обученной карты автокодера из 40000 тестовых примеров из ImageNet-64, 10000 примеров однородного случайного шума и 10000 примеров гауссовского шума с дисперсия 4.

Аттракторы возникают в архитектурах, методах обучения и схемах инициализации.

Мы выполнили тщательный анализ описанного выше явления аттрактора для ряда распространенных архитектур, методов оптимизации и схем инициализации. Начиная с полностью подключенных автоэнкодеров, мы проанализировали количество обучающих примеров, сохраненных в качестве аттракторов, при обучении на 100 черно-белых изображениях из CIFAR10 (26) с использованием следующих методов нелинейности, инициализации и оптимизации.

• • Нелинейности: выпрямленные линейные единицы (ReLU), Leaky ReLU, масштабированные экспоненциальные линейные единицы, cosid (cos⁡x − x), Swish (23, 28⇓ – 30) и синусоидальные (x + (sin⁡10⁡) х) / 5).

• • Методы оптимизации: GD, GD с импульсом, GD с затуханием импульса и веса, среднеквадратичное распространение и Adam (глава 8 ссылки 31).

• • Схемы инициализации: случайная равномерная инициализация, а именно U [−a, a], по весу для a ∈ {0,01,0.02,0.05,0.1,0.15}. Эти схемы инициализации относятся к PyTorch (версия 0.4) по умолчанию, инициализация Xavier и инициализация Kaiming (32–34).

В приложении SI , таблицах S1 и S2 мы приводим количество обучающих примеров, сохраненных в качестве аттракторов для всех возможных комбинаций 1) метода нелинейности и оптимизации, перечисленных выше, и 2) схемы нелинейности и инициализации, перечисленных выше. Эти таблицы демонстрируют, что аттракторы возникают во всех условиях, когда обучение сводилось к достаточно низким потерям в пределах 1 000 000 эпох. В приложении SI , рис.S5 и S6 и SI Материалы и методы F , мы также представляем примеры сверточных и рекуррентных сетей, которые хранят обучающие примеры в качестве аттракторов, тем самым демонстрируя, что это явление не ограничивается полносвязными сетями и встречается во всех обычно используемых сетевых архитектурах.

Визуализация аттракторов в двух измерениях.

Чтобы лучше понять феномен аттрактора, мы представляем пример автоэнкодера с избыточными параметрами, хранящего обучающие примеры в качестве аттракторов в двумерной (2D) настройке, где бассейны притяжения могут быть легко визуализированы (рис.3). Мы обучили автоэнкодер хранить шесть обучающих примеров в качестве аттракторов. Их области притяжения были визуализированы путем повторения карты обученного автоэнкодера, начиная с 10 000 точек на сетке до сходимости. Векторное поле указывает направление движения, заданное итерацией. Также в этом эксперименте мы не обнаружили ложных аттракторов. Каждый тренировочный пример и соответствующая область притяжения окрашены по-разному. Интересно, что пример на рис. 3 показывает, что метрика, изученная автокодировщиком для разделения бассейнов притяжения, не является евклидовым расстоянием, что было бы обозначено диаграммой Вороного.

Пример избыточно параметризованного автокодировщика в 2D-настройке, хранящего обучающие примеры (обозначенные звездочками) в качестве аттракторов. Области притяжения для каждой выборки окрашиваются путем выборки 10000 точек в сетке вокруг обучающих примеров, взятия предела итерации для каждой точки и присвоения цвета точке на основе обучающего примера, указанного пределом. Векторное поле указывает направление движения, заданное итерацией, а Вставки указывают, что итерация приводит к обучающим примерам для всех точек в открытом наборе вокруг каждого примера.

Кодеры последовательностей с избыточными параметрами хранят примеры обучения как стабильные предельные циклы и более эффективны при запоминании и извлечении примеров, чем автокодеры.

До сих пор мы анализировали наличие аттракторов в автоэнкодерах с избыточной параметризацией. В этом разделе мы демонстрируем на различных примерах, что, изменяя цель автокодера для кодирования последовательностей (например, уравнение 2 ), мы можем реализовать форму ассоциативной памяти для последовательностей. Подробная информация о конкретных архитектурах и схемах оптимизации, используемых для каждого эксперимента, содержится в приложении SI , рис.S1.

Сохранение последовательностей как предельных циклов.

Мы обучили сеть кодировать 389 кадров размером 128 × 128 из фильма Диснея «Пароход Уилли» путем сопоставления кадра i с кадром i + 1 по модулю 389. Рис. 4 A и фильмы S1 и S2 показывают, что повторение обученная сеть, начиная со случайного шума, дает исходное видео.

Примеры кодировщиков последовательностей с избыточной параметризацией, сохраняющих обучающие последовательности как предельные циклы. Детали архитектуры и оптимизатора приведены в приложении SI , рис.S1. ( A ) При обучении на 389 кадрах размером 128 × 128 из диснеевского фильма «Пароход Вилли» весь фильм был сохранен как предельный цикл. Следовательно, итерация от случайного шума приводит к восстановлению всей последовательности. ( B ) При обучении на двух последовательностях длиной 10 из MNIST каждая последовательность сохранялась как предельный цикл. Следовательно, итерация от случайного шума приводит к восстановлению каждой отдельной последовательности. ( C ) Визуализация бассейнов притяжения для кодировщика последовательностей, сохраняющего четыре последовательности в качестве предельных циклов в настройке 2D.Векторное поле указывает направление движения, заданное итерацией.

В качестве второго примера мы закодировали две 10-значные последовательности из MNIST: одна ведет отсчет вверх от цифры 0 до 9, а другая ведет обратный отсчет от цифры 9 до 0. Максимальные собственные значения якобиана обученного кодировщика, составленные 10 раз, равны 0,0034 и 0,0033 для изображений из первой и второй последовательностей соответственно. Следовательно, по предложению 2 обе последовательности образуют предельные циклы. Действительно, как показано на рис. 4 B, и Movies S3 и S4, итерация по гауссовскому шуму приводит к восстановлению обеих обучающих последовательностей.

Наконец, на рис. 4 C мы визуализировали векторное поле и бассейны притяжения для четырех циклов в 2D-настройке. В отличие от автокодирования, когда точки рядом с обучающим примером подталкиваются к нему посредством итерации, теперь точки перемещаются в соответствии с циклами. Анимация этого процесса показана в Movie S5. В приложении SI «», «Материалы и методы SI» G мы также обучили кодировщик последовательности, который сохраняет 10 секунд речи в качестве предельного цикла. Фильмы S6 и S7 демонстрируют, что итерация обученной сети на основе случайного шума восстанавливает исходный звук.

Эффективность кодирования последовательностей.

На рис. 5 мы анализируем размеры сети (ширину и глубину), необходимые для хранения и извлечения 100 обучающих изображений из MNIST с использованием полностью подключенных автокодеров и кодеров последовательностей. Интересно, что наши эксперименты показывают, что запоминание и извлечение обучающих примеров может выполняться более эффективно с помощью последовательного кодирования, чем с помощью автоматического кодирования. В частности, на рис. 5 A показано количество обучающих примеров (из 100), которые являются аттракторами для разной ширины и глубины сети.Обратите внимание, что глубина 31 и ширина 512 необходимы для хранения почти всех (99) обучающих примеров. Если вместо этого мы закодируем те же данные, используя 20 последовательностей длиной 5, все 20 последовательностей (и, таким образом, все 100 примеров) можно будет восстановить, используя гораздо меньшую сеть с глубиной 6 и 512 скрытых единиц на слой (рис. 5 B). ). Расширяя эту идею дальше (Рис. 5 C — E ), если мы объединим все 100 примеров в одну последовательность, вся последовательность будет сохранена с использованием сети только с одним скрытым слоем и 512 скрытыми блоками.

более эффективны при реализации ассоциативной памяти, чем автокодеры. Количество восстановленных обучающих примеров превышает 100; Детали архитектуры и оптимизатора приведены в приложении SI , рис. S1. ( A ) Количество восстановленных изображений при автокодировании 100 примеров из MNIST по отдельности; сеть с глубиной 31 и шириной 512 восстанавливает 99 изображений из 100. ( B – E ) Последовательность, кодирующая те же 100 примеров MNIST в виде последовательностей разной длины, улучшает скорость восстановления; в частности, сеть с глубиной 1 и шириной 512 восстанавливает полные 10 изображений при кодировании в виде пяти последовательностей длиной 20 ( D ) или одной последовательности длиной 100 ( E ).

Увеличение глубины и ширины ведет к увеличению количества аттракторов / предельных циклов.

Эксперименты на рис. 5 показывают, что увеличение глубины и ширины сети приводит к увеличению количества обучающих примеров / последовательностей, хранимых как аттракторы / предельные циклы. Для чрезмерно параметризованных автоэнкодеров это означает, что максимальное собственное значение якобиана меньше единицы для большего количества обучающих примеров при увеличении глубины и ширины сети (предложение 1) (т.е. сеть становится более суженной вокруг обучающих примеров).Действительно, анализируя гистограмму максимального собственного значения якобиана в каждом из обучающих примеров, мы заметили, что по мере увеличения глубины и ширины сети режим этих гистограмм смещается ближе к нулю ( SI Приложение , рис. S7). Кроме того, при рассмотрении распределения верхних 1% собственных значений якобиана мы обнаруживаем, что по мере увеличения ширины сети дисперсия распределения собственных значений якобиана уменьшается, а при увеличении глубины режим распределения приближается к нулю ( SI Приложение , рис.S8). Далее мы докажем этот феномен на одном учебном примере (то есть докажем, что автокодеры, обученные на одном примере, становятся более ограниченными в обучающем примере с увеличением глубины и ширины).

Теоретический анализ особых случаев

Теперь мы даем теоретическую поддержку нашим эмпирическим выводам. Полные доказательства приведены в SI Приложение , SI Материалы и методы B – E .

Доказательство того, что при обучении на одном примере автоэнкодеры с избыточными параметрами сохраняют этот пример как аттрактор.

Мы обрисовываем доказательство для настройки одного скрытого слоя. Полное доказательство многослойной настройки приведено в SI Приложение , SI Материалы и методы C .

Пусть f (z) = W1ϕ (W2z) представляет собой автокодер с одним скрытым слоем с поэлементной нелинейностью ϕ и весами W1∈Rk0 × k и W2∈Rk × k0, примененными к z∈Rk0. Мы анализируем функцию, изученную GD со скоростью обучения γ, минимизируя следующие потери автокодирования на одном обучающем примере x: L (x, f) = 12‖x − f (x) ‖22.[3] Пусть W1 (t), W2 (t) обозначают значения весов после t шагов GD. Чтобы доказать, что x является аттрактором f после обучения, мы решаем для W1 (∞), W2 (∞) и вычисляем верхнее собственное значение якобиана f в точке x [обозначается λ1J (f (x))].

Чтобы решить для W1, W2, мы сначала идентифицируем два инварианта GD (доказано в SI Приложение , SI Материалы и методы B ):

Инвариант 1 : Если W1 и W2 инициализированы быть матрицами ранга 1 вида xu (0) T и v (0) xT соответственно, то W1 (t) = xu (t) T и W2 (t) = v (t) xT для всех временных шагов t> 0.

Инвариант 2 : Если, кроме того, все веса в каждой строке W1 и W2 инициализированы равными, они остаются равными на протяжении всего обучения.

Инвариант 1 подразумевает, что автокодеры, обученные на одном примере, производят выходные данные, кратные обучающему примеру. Обобщая этот результат, в приложении SI «, SI« Материалы и методы »D » мы доказываем, что автокодеры, обученные на нескольких примерах, производят выходные данные в диапазоне обучающих данных.Инвариант 2 сводит динамику GD к одномерному заданию. Используя инварианты 1 и 2 в сочетании с градиентным потоком (т.е. принимая предел как скорость обучения γ → 0), мы можем решить для W1 (∞) и W2 (∞).

Теорема 1. Пусть f (z) = W1ϕ (W2z) обозначает сеть с одним скрытым слоем с поэлементной нелинейностью ϕ и весами W1∈Rk0 × k и W2∈Rk × k0 , применительно к z∈Rk0 . Пусть x∈Rk0 будет обучающим примером с ‖x‖2 = 1 .Предполагая, что ϕ (z) ϕ ′ (z) <∞ ∀z∈R , тогда в соответствии с инвариантами 1 и 2 GD со скоростью обучения γ → 0 применяется для минимизации потерь автокодирования в уравнении Eq. 3 приводит к решению с рангом 1 W1 (∞) = xuT и W2 (∞) = vxT с u, v∈Rk , удовлетворяющим ui2 − ui (0) 22 = ∫vi (0) viϕ (z) ϕ ′ (z) dz и uiϕ (vi) = 1k, и ui = uj, vi = vj для всех i, j∈ [k] , где u (0) и v (0) таковы, что W1 (0) = xu (0) T и W2 (0) = v (0) xT.

Теорема 1 позволяет нам вычислить верхнее собственное значение якобиана в точке x, обозначенное λ1 (J (f (x))).

Теорема 2. В условиях теоремы 1 выполняется, что λ1 (J (f (x))) = ϕ ′ (vi) viϕ (vi).

Используя теорему 2, мы можем явно определить, является ли обучающий пример x аттрактором, при заданной нелинейности ϕ, начальных значениях для u (0) и v (0) и ширине сети k. Отметим, что для всех использованных до сих пор неполных нелинейностей мы можем сделать любой обучающий пример аттрактором, выбрав соответствующие значения для u (0), v (0) и k.

Пример: Пусть x будет обучающим примером в Rk0. Предположим, что ϕ (z) = 11 + e − z для z∈R, k = 2 и ui (0) = vi (0) = 1 для всех i. Тогда по теоремам 1 и 2 после обучения выполняется равенство ui2−12 = ∫1vi11 − ϕ (z) dz и ui1 + e − vi = 12 с ui≈.697, vi≈.929 и λ1 (J (f (x ))) ≈ 263. Поскольку λ1 (J (f (x))) <1, x - аттрактор. Мы также подтвердили этот результат (с точностью до третьего знака после запятой) экспериментально, обучив сеть с использованием GD со скоростью обучения 10-4.

Важно отметить, что анализ теоремы 2 подразумевает, что аттракторы возникают в результате обучения, а не являются просто следствием интерполяции нейронной сетью с определенной архитектурой; см. следующее следствие.

Следствие. Пусть x∈Rk0 с ‖x‖2 = 1 и f (z) = xuTϕ (vxTz) , где u, v∈Rk и ϕ — гладкая поэлементная нелинейность с ϕ ′ (Z) ϕ (z) <∞ для всех z∈R , ϕ ′ (z) zϕ (z)> 1 для z в открытом интервале O⊂R . Тогда существует бесконечно много v∈Rk , таких, что f (x) = x и x не является аттрактором для f.

Условие ϕ ′ (z) z / ϕ (z)> 1 для z в открытом интервале выполняется для всех гладких нелинейностей, рассматриваемых в этой статье. Доказательство представлено в SI Приложение , SI Материалы и методы B .

Отметим, что, хотя линейная установка с ϕ (z) = z была тщательно изучена с использованием градиентного потока (35⇓ – 37), наши результаты распространяются на нелинейную установку.

Замечания по настройке нескольких образцов.

В то время как мы расширяем инвариант 1 для множества примеров в приложении SI , SI Материалы и методы D , аналогичное расширение инварианта 2 требуется для обобщения теоремы 1 на несколько примеров.Мы считаем, что такое расширение возможно для примеров ортонормированного обучения. При случайной инициализации можно будет доказать явление аттрактора, проанализировав автокодеры в режиме нейронного касательного ядра (NTK) (38). Однако недостатком такого анализа является то, что он полагается на вычисление замкнутой формы для NTK в предельном случае, когда ширина сети приближается к бесконечности. С другой стороны, теорема 1 верна для общего класса нелинейностей и конечной ширины и глубины.

Замечания о сходстве с итерацией мощности.

Феномен аттрактора, идентифицированный в этой работе, похож на феномен быстрого анализа независимых компонентов (39) или более общей нелинейной степенной итерации (40), где каждый «собственный вектор» (соответствующий обучающему примеру в наших условиях) определенного итерационного карта имеет свой бассейн притяжения. В частности, увеличение глубины сети может играть ту же роль, что и увеличение количества итераций в этих методах. Хотя механизм может быть другим, понимание этой связи является важным направлением для будущей работы.

Доказательство того, что кодирование последовательностей обеспечивает более эффективный механизм для памяти, чем автокодирование, путем анализа кодировщиков последовательностей как композиции карт.

Начнем с обобщения инвариантов 1 и 2 и теоремы 1 на случай обучения сети отображению примера x (i) ∈Rk0 на пример x (i + 1) ∈Rk0 следующим образом.

Теорема 3. Пусть f (z) = W1ϕ (W2z) обозначает сеть с одним скрытым слоем с поэлементной нелинейностью ϕ и весами W1∈Rk0 × k и W2∈Rk × k0 , применительно к z∈Rk0 .Пусть x (i), x (i + 1) ∈Rk0 — обучающие примеры с ‖x (i) ‖2 = ‖x (i + 1) ‖2 = 1 . Предполагая, что ϕ (z) ϕ ′ (z) <∞ ∀z∈R и существуют u (0), v (0) ∈Rk такие, что W1 (0) = x (i + 1) u (0) T и W2 (0) = v (0) x (i) T с ui (0) = uj (0), vi (0) = vj (0) ∀i, j∈ [k ]. Затем GD со скоростью обучения γ → 0 , применяемая для минимизации L (x, f) = 12x (i + 1) −f (x (i)) 22 [4] , приводит к решению с рангом 1 W1 (∞) = x (i + 1) uT и W2 (∞) = vx (i) T с u, v∈Rk , удовлетворяющими ui2 − ui (0) 22 = ∫vi (0) viϕ (z) ϕ ′ (z) dz и uiϕ (vi) = 1k, и ui = uj , vi = vj для всех i, j∈ [k].

Доказательство аналогично доказательству теоремы 1. Кодирование последовательности можно рассматривать как композицию отдельных сетей fi, которые обучены отображать пример x (i) в пример x ((imodn) +1). Следующая теорема обеспечивает достаточное условие для того, когда композиция этих отдельных сетей хранит последовательность обучающих примеров {x (i)} i = 1n как стабильный предельный цикл.

Теорема 4. Пусть {x (i)} i = 1n будет n обучающих примеров с ‖x (i) ‖2 = 1 для всех i∈ [n] , и пусть {fi} i = 1n обозначает n сетей с одним скрытым слоем, удовлетворяющих предположениям в теореме 3 и обученных потерям в уравнении. 4 . Тогда композиция f = fn ○ fn − 1 ○… ○ f1 удовлетворяет условию λ1 (J (f (x (1))) = ∏i = 1nϕ ′ (vj (i)) vj (i) ϕ (vj (i)). [5]

Доказательство представлено в SI Приложение , SI Материалы и методы E . Теорема 4 показывает, что кодирование последовательностей обеспечивает более эффективный механизм для памяти, чем автокодирование. Если каждая из сетей fi автоматически закодированный пример xi для i∈ [n], то из теоремы 2 следует, что каждый из n обучающих примеров является аттрактором (и, следовательно, восстанавливаемым), если каждый член в произведении в уравнении. 5 меньше единицы. Это, в свою очередь, означает, что само произведение меньше единицы, и, следовательно, все обучающие примеры сохраняются соответствующим кодировщиком последовательности, f, как стабильный предельный цикл.

Обсуждение

Мы показали, что стандартные сверхпараметризованные нейронные сети, обученные с использованием стандартных методов оптимизации, реализуют ассоциативную память. В частности, мы эмпирически показали, что автокодеры хранят обучающие примеры как аттракторы, а кодеры последовательностей хранят обучающие последовательности как стабильные предельные циклы.Затем мы продемонстрировали, что кодеры последовательностей обеспечивают более эффективный механизм для запоминания и поиска данных, чем автокодеры. Кроме того, мы математически доказали, что при обучении на одном примере нелинейные полносвязные автокодеры сохраняют этот пример как аттрактор. Моделируя кодировщики последовательностей как композицию карт, мы показали, что такие кодировщики обеспечивают более эффективный механизм реализации памяти, чем автокодеры, и это открытие согласуется с нашими эмпирическими данными. В конце мы обсудим последствия и возможные будущие расширения наших результатов.

Индуктивные смещения.

В режиме избыточной параметризации нейронные сети могут точно подогнать обучающие данные для разных значений параметров. В общем, такие интерполирующие автокодеры не хранят данные как аттракторы (следствие). Тем не менее, как мы показали в этой статье, это обычно имеет место для значений параметров, выбранных с помощью методов оптимизации на основе градиента. Таким образом, наша работа выявляет индуктивную предвзятость конкретных решений, выбранных в процессе обучения. Кроме того, увеличение глубины и ширины приводит к тому, что сети становятся более суженными вокруг обучающих примеров, как показано на рис.5.

В то время как наша статья концентрируется на вопросе реализации ассоциативной памяти, мы используем те же процедуры обучения и аналогичные сетевые архитектуры, что и в стандартных задачах контролируемого обучения. Мы считаем, что наш вывод о существовании и повсеместном распространении аттракторов на этих картах может пролить свет на важный вопрос об индуктивных смещениях при интерполяции нейронных сетей для классификации (41).

Обобщение.

Хотя обобщение в автокодировании часто относится к способности обученного автокодировщика восстанавливать тестовые данные с небольшой ошибкой (19), такое понятие обобщения может быть проблематичным по следующей причине.Функция идентичности достигает нулевой ошибки тестирования и, таким образом, «обобщает», хотя для реализации этой функции не требуется никакого обучения. В общем, неясно, как формализовать обобщение для автокодирования, и альтернативные понятия обобщения могут лучше отражать желаемые свойства. Альтернативное определение обобщения — это способность автоэнкодера отображать поврежденные версии обучающих примеров обратно в их оригиналы (как на рис. 2 A и B ). Согласно этому определению, избыточно параметризованные автокодеры, хранящие обучающие примеры в качестве аттракторов, обобщают (рис.2 C ), а функция идентичности не обобщает. Учитывая эту проблему с текущим понятием обобщения для автокодирования, важным направлением будущей работы является предоставление определения обобщения, которое надлежащим образом фиксирует желаемые свойства обученных автокодировщиков. Наконец, еще одним важным направлением будущей работы является построение свойств автокодировщиков и кодировщиков последовательностей, определенных в этой работе, для понимания обобщающих свойств сетей, используемых для классификации и регрессии.

Метрики, используемые нелинейными сетями.

На рис. 3 мы представили визуализацию того, как области притяжения для отдельных обучающих примеров подразделяют пространство входов. Картина очень отличается от мозаики Вороного, соответствующей предиктору одного ближайшего соседа (1-NN), где каждый вход связан со своей ближайшей обучающей точкой на евклидовом расстоянии. Тем не менее, в высоком измерении все может быть иначе. В приложении SI , рис. S9, мы сравниваем скорость восстановления нашей сети с рис.2 с классификатором 1-NN и наблюдаем замечательное сходство, которое приводит нас к предположению, что области притяжения многомерных полносвязных нейронных сетей могут быть тесно связаны с мозаикой, созданной предикторами 1-NN. Таким образом, понимание геометрии аттракторов в нейронных сетях большой размерности является важным направлением будущих исследований.

Подключение к биологическим системам.

Наконец, еще одно направление для будущих исследований [и ключевая мотивация оригинальной работы по сетям Хопфилда (1)] — это связь автокодирования и кодирования последовательностей в нейронных сетях с механизмами памяти в биологических системах.Поскольку автокодеры с избыточными параметрами и кодеры последовательностей восстанавливают сохраненные шаблоны посредством итерации, представленный здесь механизм поиска является биологически правдоподобным. Однако обратное распространение не считается биологически приемлемым механизмом для сохранения паттернов (42). Интересным направлением для будущих исследований является определение механизмов хранения, которые являются биологически правдоподобными, и выяснение, возникают ли подобные явления аттрактора в других, более биологически правдоподобных методах оптимизации.

Материалы и методы

Обзор всех экспериментальных деталей, включая наборы данных, сетевые архитектуры, схемы инициализации, случайные начальные числа и обучающие гиперпараметры, рассмотренных в этой работе, приведен в приложении SI , рис.S1 и таблицы S1 и S2. Вкратце, мы использовали библиотеку PyTorch (32) и два графических процессора NVIDIA Titan Xp для обучения всех нейронных сетей. В наших экспериментах по автокодированию на наборах данных изображений ImageNet-64 (11), CIFAR10 (26) и MNIST (25) мы обучили как полносвязные сети, так и сверточные сети U-Net (43). Для рис. 3, 4 B и C и 5, а также для моделей кодировщика обучающей последовательности на аудио и видео сэмплах (прикрепленных как фильмы S1 и S6) мы использовали полностью подключенные сети.Для всех этих экспериментов мы использовали оптимизатор Adam со скоростью обучения 10-4, пока среднеквадратичная ошибка не упала ниже 10-8. Для SI Приложение , таблицы S1 и S2, мы зафиксировали ширину и глубину архитектуры, изменив схему инициализации, метод оптимизации и функцию активации.

Доступность данных.

Все данные исследования включены в статью SI и приложение .

Благодарности

Мы благодарим Институт Саймонса при Калифорнийском университете в Беркли за организацию летней программы 2019 года «Основы глубокого обучения», которая способствовала этой работе.А. и C.U. были частично поддержаны грантом NSF DMS-1651995, грантами Управления военно-морских исследований N00014-17-1-2147 и N00014-18-1-2765, IBM и премией Simons Investigator Award (C.U.). М.Б. выражает признательность за поддержку грантов NSF IIS-1815697 и IIS-1631460, а также премию Google Faculty Research Award. Titan Xp, использованный для этого исследования, был подарен корпорацией NVIDIA.

Сноски

• Авторы: A.R., M.B., and C.U. разработал исследование, провел исследования, проанализировал данные и написал статью.

• Авторы заявляют об отсутствии конкурирующей заинтересованности.

• Эта статья представляет собой прямое представление PNAS. Н.К. Приглашенный редактор по приглашению редакционной коллегии.

• ↵ * Чтобы гарантировать f (x (i)) ≈x (i), необходимо тренироваться до тех пор, пока потери не станут очень маленькими; мы использовали ≤10-8.

• Эта статья содержит вспомогательную информацию в Интернете по адресу https://www.pnas.org/lookup/suppl/doi:10.1073/pnas.2005013117/-/DCSupplemental.

• Copyright © 2020 Автор (ы).Опубликовано PNAS.

Ячейки ассоциативной памяти и принцип их работы в мозге

Версия 1. F1000Res. 2018; 7: 108.

Jin-Hui Wang

¹ Колледж наук о жизни, Университет Китайской академии наук, Пекин, 100101, Китай

² Школа фармацевтики, Университет Циндао, Циндао, Шаньдун, 266021, Китай

³ Институт биофизики Китайской академии наук, Пекин, 100101, Китай

Shan Cui

² Школа фармацевтики, Университет Циндао, Циндао, Шаньдун, 266021, Китай

³ Институт биофизики Китайской академии наук, Пекин, 100101, Китай

¹ Колледж наук о жизни, Университет Китайской академии наук, Пекин, 100101, Китай

² Школа фармацевтики, Университет Циндао, Циндао, Шаньдун, 266021, Китай

³ Институт биофизики Китайской академии наук, Пекин, 100101, Китай

JW участвовал в разработке концепции, разработке проекта и написании статьи.SC участвовал в розыгрыше а также .

О конкурирующих долях участия не сообщалось.

Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии правильного цитирования оригинальной работы.

Abstract

Приобретение, интеграция и хранение экзогенных ассоциированных сигналов называется ассоциативным обучением и памятью.Последствия и процессы ассоциативного мышления и логических рассуждений, основанные на этих сохраненных экзогенных сигналах, можно запомнить как эндогенные сигналы, которые необходимы для принятия решений, намерений и планирования. Клетки ассоциативной памяти, задействованные в этих первичных и вторичных ассоциативных воспоминаниях, по-видимому, являются основой мозга для выполнения когнитивных событий и эмоциональных реакций в жизни, хотя считается, что пластичность синаптических связей и нейронная активность участвует в обучении и памяти.Текущие отчеты показывают, что клетки ассоциативной памяти рекрутируются посредством их взаимной иннервации синапсов между совместно активированными областями мозга для выполнения интеграции, хранения и извлечения связанных сигналов. Активация этих ассоциативных ячеек памяти инициирует вспоминание информации в уме, а успешная активация их нижележащих нейронов подтверждает представление памяти через поведение и эмоциональные реакции. В этом обзоре мы стремимся нарисовать исчерпывающую диаграмму ассоциативных ячеек памяти, принципа работы и модуляции, а также предложить их роли в познании, эмоциях и поведении.

Ключевые слова: Ассоциативная ячейка памяти, синапс, нейрон, обучение, познание, мозг

Ассоциативное обучение — это опыт, при котором несколько экзогенных сигналов совместно приобретаются через сенсорные системы. Ассоциативная память включает в себя интеграцию и хранение этих связанных сигналов в нервных клетках, достижение которых может быть доказано путем извлечения памяти (отзыва и представления) через поведение. Ассоциативное обучение и память — распространенная форма хранения информации для познания на протяжении всей жизни. ^{1– 4} .В ассоциативном обучении и памяти характерные сигналы каждого объекта или окружающей среды обнаруживаются различными сенсорными модальностями и корой. Эти кросс-модальные сигналы объединены для их ассоциативных хранилищ. Например, апельсин распознается обонятельной системой по ароматическому запаху, визуальной системой по форме и цвету, вкусовой системой по сладости, слуховой системой по имени и так далее. После формирования ассоциативной памяти один из этих сигналов вызывает вспоминание других связанных сигналов, и эти сигналы извлекаются взаимно, т.е.е., сигнал вызывает вспоминание связанных с ним сигналов или наоборот. Как сенсорная кора интегрирует эти сигналы во время начального ассоциативного обучения для ассоциативного запоминания, чтобы люди могли описывать объект или особенности окружающей среды? Каким образом эти ассоциативно сохраненные сигналы различимо извлекаются в мозгу? Хотя пластичность синаптических связей и активности нейронов предположительно является клеточным механизмом обучения и памяти. ^{5– 8} , усиление или подавление синаптической и нейрональной активности в пути не может объяснить интегративное хранение связанных сигналов.Текущие отчеты показывают, что нервные клетки реформируются в ассоциативные клетки памяти на основе новой иннервации синапсов коактивированной сенсорной корой для интегративного хранения связанных сигналов. ^{2, 3, 9– 15} .

В когнитивных процессах, логическом мышлении, ассоциативном мышлении и интегративном воображении эти сохраненные экзогенные связанные сигналы порождают их вторичные интеграции, которые могут быть сохранены, а также впоследствии вызваны и представлены. Хранение этих вторичных интегрированных сигналов (т.е., вторичная ассоциативная память) необходимы для сравнения, вычислений, принятия решений и запланированного намерения в состоянии сознания. ³ . Хотя память предположительно возникает в префронтальной коре, гиппокампе, миндалевидном теле и т. Д. ^{16– 28} , остается неизвестным, связаны ли эти исследования со вторым классом памяти, основанным на хранении информации в первичных ассоциативных ячейках памяти сенсорной коры. ³ . Текущие отчеты показывают, что вторичные ассоциативные клетки памяти обнаруживаются в префронтальной коре и моторной коре, которые расположены ниже по течению от первичных ассоциативных ячеек памяти. ^{29– 31} .

Чтобы исследовать формирование и принцип работы ассоциативных ячеек памяти, нам нужны более полные животные модели ассоциативной памяти, которые могут соответствовать особенностям ассоциативной памяти у людей. Ассоциативная память у людей состоит из сигнала, побуждающего вспомнить связанные с ним сигналы или наоборот, для логических рассуждений, ассоциативного мышления и воображения в прямом и обратном направлении. У животных обусловленность страхом, условность моргания век и оперантная обусловленность используются для изучения клеточных и молекулярных механизмов, лежащих в основе ассоциативной памяти. ^{32– 35} .После установления условного рефлекса моргания веком или условного рефлекса страха на основе звукового сигнала остается неизвестным, вызывает ли напоминание звукового сигнала подача воздуха к роговице или электрический шок на ступни. Кроме того, электрический шок может активировать всю сенсорную кору и даже весь мозг, распространяя электрический ток по телу, так что ассоциация не зависит от области мозга. Текущие исследования показывают, что ассоциация усов и обонятельной стимуляции у мышей приводит к движению усов, вызванному запахом, и обонятельной реакции, индуцированной усами. ^{2, 12– 14} , комплексная модель для исследования ассоциативной памяти.В этом обзоре мы стремимся обобщить ассоциативные ячейки памяти и принципы их работы.

Клеточные изменения в ассоциативной памяти

Основано на исследованиях на животных моделях, включая кондиционирование страха, моргание век и оперантное кондиционирование у грызунов. ^{32– 36} и рефлекс отмены при аплизии ^{37– 39} , следующие механизмы могут быть задействованы в ассоциативной памяти. С психологической точки зрения условный сигнал вызывает предсказание безусловного сигнала, который станет основой условного рефлекса; однако нейронные субстраты остаются неясными ⁴ .Что касается расположения в памяти, то связанные с движением области мозга и мотонейроны ^{1, 40– 42} , или сенсорная кора ^{43, г. 44} предположительно кодируют хранение этих связанных сигналов; однако характеристики и принцип работы этих нейронов, которые работают согласованно для формирования памяти, еще предстоит выяснить. ^{2, 3} . Что касается функционального статуса синапсов и нейронов, пластичности, зависящей от активности, например, долгосрочная потенциация и подавление синаптической передачи ^{45, 46} , предположительно причастен.Как эти типы нейрональной пластичности в данном пути коррелируют с интеграцией и хранением этих связанных сигналов, не исследовалось. Кроме того, перцептивная память предположительно находится в клеточных ансамблях, образованных усилением нейронных связей из-за их взаимосвязанной активности при сборе информации. ⁴⁷ . Однако природа этих клеточных ансамблей, паттерны усиления нейронных связей и корреляция между клеточными ансамблями и их усилением в значительной степени неизвестны.

Очевидно, что текущие знания, как указано выше, не информируют нас о нейронных субстратах для интегративного хранения связанных сигналов или принципах их работы. Сама по себе нейронная пластичность не может объяснить паттерны памяти, такие как явная или неявная память, декларативная или недекларативная память, эпизодическая или семантическая память и преобразование между такими паттернами. ⁴⁸ , а также временные особенности памяти от сенсорных входов к краткосрочной и долгосрочной памяти.Как память составляет основу когнитивных процессов, таких как ассоциативное мышление, логическое мышление и т. Д., Остается неизвестным. Как эндогенные сигналы, генерируемые логическими рассуждениями и ассоциативным мышлением, запоминаются для будущего представления, остается неизвестным. Как кодируется память при различных состояниях сознания, в значительной степени неясно. Таким образом, всестороннее понимание клеточных механизмов, лежащих в основе ассоциативной памяти, должно быть установлено, как и попытка увидеть отдельные локоны и леса.

Клетки ассоциативной памяти в сенсорной коре

Клетки ассоциативной памяти предположительно задействованы для интегративного хранения связанных сигналов ⁴⁹ . Объединение сенсорных сигналов приводит к их интегративному хранению и извлечению, так что каждый сигнал вызывает воспоминание связанных с ним сигналов. Что касается клеточного субстрата, то совместная активация сенсорной коры вызывает взаимную иннервацию синапсов между этими коровыми слоями и задействует ассоциативные клетки памяти для интеграции и кодирования этих связанных сигналов. ^{2, 13, 14} .

В исследовании этого предположения ассоциативное обучение путем очистки усов и стимуляции запаха у мышей приводит к вызванному запахом движению усов и реакции обоняния, индуцированной усами. Их стволовые корковые нейроны способны кодировать новые сигналы запаха и врожденные сигналы усов, а также получать новые иннервации синапсов от грушевидной коры наряду с врожденными от таламуса. Их грушевидные корковые нейроны кодируют новые сигналы усов и сигналы врожденного запаха, а также получают новые иннервации синапсов от бочкообразной коры наряду с врожденными от обонятельной луковицы.Другими словами, часть бочкообразных и грушевидных кортикальных нейронов мышей, которые выражают эту ассоциативную память, получает новые синаптические входы на основе их взаимной иннервации в сочетании с врожденными синаптическими входами, так что эти нейроны кодируют связанные новые и врожденные сигналы, т. Е. Ассоциативную память. клетки ^{2, 10, 13, 14} . Нейроны, кодирующие один из этих сигналов, называются новыми ячейками памяти или ячейками врожденной памяти. ² . Эти ассоциативные клетки памяти включают глутаматергические нейроны, ГАМКергические нейроны и астроциты. ^{2, 10, 12, 15} .Более того, ячейки ассоциативной памяти могут кодировать более двух сигналов. ^{9, г. 50, 51} . Парные стимуляции усов, запаха и хвоста приводят к движениям усов, вызванным запахом и хвостом, наряду с движением усов, индуцированным усами. Клетки ассоциативной памяти в соответствующих сенсорных кортиках задействованы для кодирования трех связанных сигналов через их взаимную иннервацию синапсов ( 9, 51 и ). Следовательно, ассоциативные клетки памяти и взаимная иннервация синапсов между сенсорными коровыми слоями представляют собой клеточные субстраты для запоминания специфических ассоциированных сигналов, в которых совместная активация и одновременная активность этих корковых органов важны для нового синаптогенеза и образования ассоциативных клеток памяти.Поскольку у мышей между корой коры нет естественных связей, эту модель ассоциативного обучения можно рассматривать как «искусственный» интеллект животных.

Рисунок 1.

Top включает три группы первичных ассоциативных ячеек памяти (зеленые, красные и синие) в сенсорной коре головного мозга. Есть взаимная иннервация между ассоциативными ячейками памяти в каждой группе (интрамодальная) и между тремя группами ассоциативных ячеек памяти (кросс-модальная).Внизу показаны вторичные ассоциативные ячейки памяти (оранжевые) в области мозга, связанной с познанием и эмоциями, и где эти клетки взаимно иннервируются. Аксоны первичных ассоциативных клеток памяти проецируются на вторичные ассоциативные клетки памяти, аксоны которых проецируются обратно на первичные ассоциативные клетки памяти. Все нейроны обладают врожденной иннервацией синапсов (желтые аксоны).

Что касается молекулярных механизмов рекрутирования ассоциативных клеток памяти, уровни некоторых микроРНК, таких как microRNA-324 и microRNA-133, повышаются. ^{12, 15} .Ассоциативная память, новые синаптические иннервации и клетки ассоциативной памяти ослабляются антагомирами для микроРНК-324 и микроРНК-133a. ^{9, г. 52} . Следовательно, в эпигенетические процессы, опосредованные микроРНК, за счет снижения экспрессии ttbk1 и tet3, по-видимому, вовлечены ^{9, г. 51, 52} . Блокада ttbk1 и tet3 может ослабить фактор, ограничивающий удлинение аксонов и функцию синапсов. ^{53, г. 54} . Следовательно, формирование новой иннервации синапсов и привлечение ассоциативных клеток памяти может быть основано на цепной реакции интенсивных всплесков, изменений экспрессии микроРНК и эпигенетически регулируемых генов и белков, которые управляют удлинением аксонов и образованием синапсов. ^{9, г. 10, 52} .

Где основное место интеграции связанных сигналов? Подавление функции сенсорной коры блокирует взаимные кросс-модальные рефлексы. ^{2, 10} . Применение антагомиров микроРНК к этим сенсорным кортикам значительно ослабляет силу ассоциативной памяти, а также привлечение новых синаптических иннерваций и нейронов, которые кодируют связанные сигналы. ^{9, г. 52} . Следовательно, основные области для кодирования ассоциативной памяти, вероятно, расположены в сенсорной коре головного мозга, где взаимная иннервация синапсов и клетки ассоциативной памяти, называемые первичными ассоциативными ячейками памяти, рекрутируются после ассоциативного обучения. ³ .Стоит отметить, что ассоциация кросс-модальных сенсорных сигналов может происходить в визуальных и слуховых сигналах, слуховых и обонятельных сигналах, слуховых и вкусовых сигналах, а также слуховых и соматосенсорных сигналах, так что первичные ассоциативные клетки памяти могут быть задействованы в зрительных, слуховых сигналах. , обонятельной, вкусовой и соматосенсорной коры через их взаимную иннервацию синапсов ( 3 и а также ).

Рисунок 2.

Есть четыре стадии ассоциативного обучения и памяти, получения связанных сигналов, интеграции и хранения экзогенной информации, интеграции и хранения эндогенной информации, а также поиска информации посредством поведенческого представления. Клетки ассоциативной памяти (AMC) подразделяются на первичные AMC сенсорной коры, которые интегрируют и запоминают экзогенную информацию, и вторичные AMC в областях мозга, связанных с познанием, эмоциями и поведением, которые запоминают эндогенную информацию во время связанных когнитивных и эмоциональных событий.Клетки кросс-модальной ассоциативной памяти рекрутируются путем взаимной иннервации между сенсорной корой или между областями мозга, относящимися к познанию и эмоциям. Клетки интрамодальной ассоциативной памяти рекрутируются посредством взаимной иннервации между нейронами в одномодальной сенсорной коре, области когнитивного или эмоционального мозга. В дополнение к активации врожденным входом и новой взаимной иннервации из коактивированных областей мозга для интеграции и кодирования связанных сигналов, ассоциативные клетки памяти активируются системой возбуждения, включая восходящий ретикулярный активирующий путь в стволе мозга и таламусе, а также восходящий активирующие пути из холинергических ядер, ядер шва среднего мозга и голубого пятна, которые выделяют ацетилхолин (ACh), серотонин (5-HT) и норэпинефрин (NE), соответственно, которые могут поддерживать хорошее бодрствование, обеспечивать нормальное сознание, а также обеспечивать особую бдительность и внимание.Первичные и вторичные ассоциативные клетки памяти иннервируют и активируют клетки вывода памяти в моторной коре головного мозга для представления памяти языками, жестами и выражением лица. Эмоциональные реакции часто сопровождаются активностью вегетативных нервов и гормонов гипоталамуса. Связанные с эмоциями области мозга включают миндалевидное тело, прилежащее ядро ​​(NAc), вентральную тегментальную область (VTA) и так далее, которые участвуют в эмоциональных реакциях. Связанные с познанием области мозга, такие как префронтальная кора, работают для когнитивных процессов.Повышение количества AMC и силы активности может способствовать впечатляющей памяти, или наоборот. Функциональное подавление областей мозга, связанных с движением, приводит к невозможности восстановления и представления в памяти.

Рисунок 3.

A ) Изучение изображения яблока и слова «ЯБЛОКО», ассоциативно составленных из букв. Клетки интрамодальной ассоциативной памяти (красные) в зрительной коре (VC) рекрутируются через их взаимную иннервацию для кодирования изображения яблока о различных функциях.Клетки интрамодальной ассоциативной памяти (синие) в слуховой коре (AC) привлекаются через их взаимную иннервацию для кодирования слова «ЯБЛОКО» на основе их составных букв, слушая звук букв и слова. Ассоциация изображения яблока и ЯБЛОКА приводит к совместной активации клеток ассоциативной памяти в зрительной и слуховой коре, так что задействуются взаимные синаптические иннервации между этими двумя группами ячеек ассоциативной памяти, а также кросс-модальные клетки ассоциативной памяти. B ) Изучение изображения апельсина и слова «ОРАНЖЕВЫЙ», ассоциативно составленных из букв. Клетки интрамодальной ассоциативной памяти (оранжевые) в зрительной коре (VC) рекрутируются их взаимной иннервацией для кодирования оранжевого изображения различных функций. Клетки интрамодальной ассоциативной памяти (голубые) в слуховой коре (AC) привлекаются через их взаимную иннервацию для кодирования слова «ОРАНЖЕВЫЙ» на основе их составных букв, прислушиваясь к звуку букв и слов. Ассоциация оранжевого изображения и ОРАНЖЕВОГО приводит к совместной активации ячеек ассоциативной памяти в зрительной и слуховой коре, так что задействуются взаимные синаптические иннервации между этими двумя группами ячеек ассоциативной памяти, а также кросс-модальные ячейки ассоциативной памяти. C ) Изучение изображения банана и слова «БАНАН», ассоциативно составленного из букв. Клетки интрамодальной ассоциативной памяти (зеленые) в зрительной коре (VC) рекрутируются через их взаимную иннервацию для кодирования изображения банана о различных функциях. Клетки интрамодальной ассоциативной памяти (зеленые) в слуховой коре (AC) привлекаются их взаимной иннервацией для кодирования слова «БАНАНА» на основе их составных букв, слушая звук букв и слова. Ассоциация изображения апельсина и БАНАНА приводит к совместной активации клеток ассоциативной памяти в зрительной и слуховой коре, так что задействуются взаимные синаптические иннервации между этими двумя группами ячеек ассоциативной памяти, а также кросс-модальные клетки ассоциативной памяти. D ) Ассоциативное изучение изображений (яблоко, апельсин и банан) и слов «ЯБЛОКО, АПЕЛЬСИН и БАНАН» коактивирует ассоциативные клетки памяти в зрительной коре головного мозга для этих изображений, а также клетки ассоциативной памяти в слуховой коре для этих слов. Эти группы кросс-модальных ассоциативных ячеек памяти взаимно иннервируются, и их совместная активность усиливает их функциональное состояние. Эти функционально регулируемые клетки ассоциативной памяти легко активируются сигналами, которые приводят к доминантному отзыву и представлению памяти, в котором участвует зависимый от коактивности цикл уточнения и набора ассоциативных клеток памяти.Функционально активированные клетки для кодирования изображений помечены темно-красным, оранжевым и зеленым цветом, а клетки для кодирования слов помечены темно-синим цветом по сравнению с клетками до их ассоциативной коактивации. Клетки включают готовые к работе нейроны, а наивные нейроны помечены желтым цветом. Все нейроны получают свой врожденный вход (желтые аксоны).

Объединив эти исследования, мы предлагаем характеристики ассоциативных клеток памяти в сенсорной коре головного мозга. Совместная активация и одновременная активность корковых нейронов важны для генерации новых синаптических иннерваций и набора ассоциативных клеток памяти.Они получают новую иннервацию синапсов от совместно активированных сенсорных кортик для их взаимных связей, а также врожденных сенсорных входов. Они кодируют новые и врожденные связанные сигналы для их интегральной памяти. Их аксоны проецируются в области мозга, связанные с познанием, эмоциями и поведением, для представления когнитивных событий и памяти. Количество ячеек ассоциативной памяти и их регулируемое уточнение влияют на силу и поддержание памяти. Активация ассоциативных ячеек памяти дает возможность логического рассуждения, ассоциативного мышления и так далее.На их рекрутирование влияют эпигенетически регулируемые гены и белки, которые управляют удлинением аксонов и образованием синапсов. ^{9, г. 10, 52} . При интеграции, хранении и извлечении связанных сигналов принцип работы ячеек ассоциативной памяти основан на их силе приема на врожденные и новые входы синапсов, их способности преобразовывать синаптические аналоговые сигналы в цифровые пики для кодирования связанных сигналов и их способности выводить последовательные всплески ^{55– 58} , которая будет управлять областями мозга, связанными с поведением, познанием и эмоциями.Таким образом, иннервация синапсов к ассоциативным ячейкам памяти определяет специфику содержимого памяти. Количество, уровень активности и пластичность ассоциативных ячеек памяти, а также сила связи и активности их входных и выходных партнеров определяют мощность и постоянство хранения информации и представления в памяти. ^{9, г. 11, 52, 59} . Например, бочкообразные корковые нейроны получают новые входные сигналы синапсов от грушевидной коры после ассоциативного обучения в сочетании с врожденными входами от таламуса.Активность синапсов, индуцированная запаховым стимулом, будет приводить стволовые нейроны коры к порогу импульсов возбуждения в условиях базального таламического входа, и их импульсы затем активируют моторные кортикальные нейроны для движения усов, индуцированного запахом. С ассоциативными клетками памяти в сенсорной коре ^{2, 9, 10, 15, 52} , их иннервируемые аксоном нижележащие нейроны способны кодировать эти связанные сигналы. ^{16, 21, 25, 26, 29– 31} . Стимуляция любой из этих областей в нервных цепях от сенсорной коры до ядер мозга, связанных с поведением и эмоциями, может вызвать представление памяти. ^{19, г. 20, 23, 24, 27, 28} .

Ассоциативные клетки памяти в областях мозга, связанных с познанием, эмоциями и поведением

В дополнение к первичным ассоциативным клеткам памяти в сенсорной коре головного мозга для интеграции экзогенных сигналов, вторичные ассоциативные клетки памяти, которые работают для интегративного хранения эндогенных сигналов, могут быть задействованным в познании, эмоциях и поведении ³ . Это предположение основано на следующих жизненных фактах. Содержание, процесс и последствия логических рассуждений и ассоциативного мышления обычно можно запомнить и изложить.Например, мы часто можем сказать, что изображения взяты из предыдущих наблюдений, слова из предыдущего чтения или слушания, вкусы из предыдущего приема пищи и так далее. Эмоциональные реакции на различные раздражения и рабочие процессы можно вспомнить для последующего описания. Эти конкретные события в сознании могут быть сгенерированы на основе ассоциативного хранения предыдущих экзогенных сигналов в сенсорной коре и запоминаться в областях мозга, имеющих отношение к познанию, эмоциям или поведению, интегративным образом. Что касается клеточных субстратов, гипотеза состоит в том, что ассоциация ранее сохраненных ассоциативных сигналов в сенсорной коре заставляет клетки первичной ассоциативной памяти усиливать их взаимную иннервацию синапсов, конвергентно иннервируя нижестоящие нейроны и даже получая обратно иннервацию синапсов.Эти нижестоящие нейроны становятся кодирующими ассоциативные сигналы и задействуются в качестве вторичных ассоциативных ячеек памяти, которые запоминают конкретное содержание ассоциативного мышления и логических рассуждений, а их взаимодействия формируют ассоциативное мышление и логические рассуждения с включением сенсорного происхождения. ³ .

Были проведены определенные исследования для изучения участия областей мозга, включая префронтальную кору, гиппокамп и миндалевидное тело, в формировании памяти. ^{24, г. 60} .Нейроны медиальной префронтальной коры демонстрируют устойчивую активность после парных стимулов. ^{25, 26} . Селективные по сигналу нейроны записываются в нижневисочной коре после парной ассоциации памяти. ²¹ . В миндалевидном теле выявляются нейроны в ответ на условные и безусловные раздражители и трансформация их ответов. ⁶¹ . Нейроны в гиппокампе и миндалевидном теле участвуют в контекстной памяти о страхе. ⁶² . Сборки памяти для временной информации перекрываются и записываются в гиппокампе. ¹⁶ .Активации инграммных клеток в миндалевидном теле или гиппокампе достаточно, чтобы вызвать реакцию страха. ^{19, г. 20} . Это указывает на то, что клетки памяти генерируются в префронтальной коре, гиппокампе и миндалине для восстановления памяти. Однако, возникают ли эти клетки памяти и иннервируются ли они вторично ассоциативными клетками памяти в сенсорной коре головного мозга, еще предстоит исследовать.

В мышиной модели ассоциативного обучения путем объединения сигналов усов и запахов нейроны, кодирующие сигналы усов и запаха, обнаруживаются в моторной и префронтальной коре. ^{30, 31} , помимо стволовой и грушевидной коры ^{2, 12} .Их ответы уменьшаются за счет подавления активности бочкообразных или грушевидных кортикальных нейронов. Их реакции и пластичность сохраняются в коре головного мозга длительное время и распадаются в моторной коре после завершения парного обучения. Более того, отдельные нейроны префронтальной коры и моторной коры получают синаптическую иннервацию от бочкообразной и грушевидной коры после парной стимуляции запаха и усов. ^{29– 31} . Это обеспечивает функциональные и морфологические доказательства рекрутирования вторичных ассоциативных клеток памяти в префронтальной коре, моторной коре и т.д., основанные на совместной активации нейронов в этих областях с первичными ассоциативными клетками памяти ( 3 и ).

Текущие исследования, по-видимому, предполагают, что вторичные ассоциативные клетки памяти в различных областях мозга подвергаются кросс-модальной связи, подобно первичным ассоциативным клеткам памяти между сенсорными коровыми слоями. ³ . Например, путь от вентрального гиппокампа к прилежащему ядру участвует в социальной памяти. ²² . Клетки энграмм в префронтальной коре появляются после получения сигналов от гиппокампа и миндалины во время контекстуальной памяти о страхе. ¹⁸ .Проекция аксона из префронтальной коры и гиппокампа на миндалину формируется во время памяти о страхе. ⁶³ . Путь от префронтальной коры к полосатому телу играет решающую роль в памяти вознаграждения. ²³ .

На основании этих исследований ниже предлагаются характеристики вторичных ассоциативных ячеек памяти. Они получают новые иннервации синапсов конвергентно от первичных ассоциативных ячеек памяти в этих совместно активируемых сенсорных корковых органах в когнитивных и эмоциональных событиях.Они кодируют эндогенные связанные сигналы для их интегративного хранения в познании и эмоциях. Связь процесса познания и эмоциональной реакции вызывает взаимную иннервацию между вторичными ассоциативными ячейками памяти в областях мозга, связанных с познанием и эмоциями. Их аксоны проецируются на клетки памяти в областях мозга, связанных с поведением, для представления памяти языком, выражением лица, жестами и письмом. Количество задействованных вторичных ассоциативных ячеек памяти и их регулируемое уточнение влияют на силу памяти и поддержание когнитивного и эмоционального содержания.Активация вторичных ассоциативных ячеек памяти позволяет репетировать ассоциативное мышление, логическое мышление, эмоциональные реакции и так далее. Принцип работы вторичных ассоциативных ячеек памяти основан на их приеме синаптических входов, их способности преобразовывать синаптические аналоговые сигналы в цифровые пики для кодирования связанных сигналов, а также их способности выводить пики, которые управляют ячейками вывода памяти. Таким образом, синаптическая иннервация вторичных ассоциативных ячеек памяти определяет специфику содержания памяти в познании и эмоциях.Количество, возбудимость и пластичность вторичных ассоциативных ячеек памяти, а также их связь и сила активности определяют стойкость и силу хранения информации и представления памяти. Отмечено, что выходы вторичных ассоциативных клеток памяти иннервируют области мозга, такие как гипоталамус и экстрапирамидная система, чтобы влиять на симпатический / парасимпатический баланс, заданную температуру, прием пищи и гормоны, которые участвуют в эмоциональных реакциях и поведении.

Клетки ассоциативной памяти могут быть задействованы среди кросс-модальных сенсорных областей коры головного мозга или их нижележащих областей мозга, связанных с познанием и эмоциями, посредством взаимной иннервации синапсов. Более того, клетки ассоциативной памяти могут быть задействованы на основе их взаимной иннервации в интрамодальных областях мозга, таких как связанные изображения в зрительной коре. ⁶⁴ , ассоциированные запахи с обонятельной корой, ассоциированные слова со слуховой корой и так далее ( — ). Связанные сигналы от данного сенсорного входа к соответствующей сенсорной коре могут иннервировать различные группы нейронов.Коактивация этих групп нейронов вызывает их взаимную иннервацию синапсов, так что задействованы ассоциативные клетки памяти в одной модальности сенсорной коры, которые запоминают интрамодальные сигналы с различными характеристиками, силой и местоположением входных сигналов. Эти ассоциативные клетки памяти в интрамодальной сенсорной коре выполняют интрамодальную память этих связанных сигналов, так что изображение один вызывает воспоминание изображения два, запах один вызывает воспоминание запаха два, а слово один вызывает воспоминание слова два или наоборот ( — ) ³ .Фактически, между интрамодальными сигналами обычно есть временная задержка. Сохранение активности в разных группах нейронов в данной сенсорной коре влияет на то, перекрываются ли их коактивации для рекрутирования интрамодальных ассоциативных клеток памяти. Различные части, уровни активности и связи этих рекрутированных ячеек ассоциативной памяти могут определять хранение и извлечение интрамодальных сигналов в различных функциях. ⁶⁵ . Кроме того, интрамодальные ассоциативные клетки памяти могут быть задействованы в областях мозга, связанных с когнитивными событиями и эмоциональными реакциями. ³ .

Пластичность в ассоциативных клетках памяти

Клеточные ансамбли, образованные усилением нейронных связей из-за их коррелированной активности, могут участвовать в сборе информации, особенно при совпадении активности пресинаптических и постсинаптических клеток ⁴⁷ . Эта гипотеза привела нейробиологов к изучению участия синаптической и нейрональной пластичности в формировании памяти в течение нескольких десятилетий. Пластичность синапсов и активность нейронов, по-видимому, являются клеточными механизмами, лежащими в основе обучающей памяти. ^{5, г. 6, 66, 67} , например, долгосрочное потенцирование и подавление синаптической передачи ^{45, 46} или нейронная активность ^{26, 68} .Однако некоторые моменты в этих исследованиях были проигнорированы. Синаптическая и нейрональная пластичность исследуется в областях мозга, предположительно связанных с формированием памяти, но не в клетках памяти. Синаптическая пластичность в данном нервном пути не показывает, как множественные сигналы интегрируются и хранятся в ассоциативных ячейках памяти. Эти неопределенности поднимают вопрос о том, как эти данные будут интегрированы в клеточные механизмы, лежащие в основе ассоциативной памяти.

С точки зрения синаптической пластичности на ассоциативной ячейке памяти, количество возбуждающих синаптических входов и сила отдельных синапсов на глутаматергических и ГАМКергических нейронах повышается, выходы глутаматергических нейронов повышаются, а выходы ГАМКергических нейронов понижаются. ^{12, 15, 29, 59, 69} .В пластичности нейронов первичные и вторичные ассоциативные клетки памяти in vivo экспрессируют зависимую от активности повышающую регуляцию их активной популяции и силу активности в ответ на связанные сигналы ³¹ , внутреннее свойство глутаматергических ассоциативных клеток памяти активируется, а возбудимость ГАМКергических ассоциативных клеток памяти снижается. ^{12, 15, 59, 69} . Взаимная иннервация между ассоциативными ячейками памяти усиливается ^{12, 15} .Эти факторы согласованно изменяют баланс между возбуждением и торможением в сторону большего возбуждения в корковых нейронах, что может быть движущей силой в привлечении большего количества взаимных иннерваций синапсов, а также глутаматергических и ГАМКергических ассоциативных клеток памяти, чтобы способствовать их функциональному состоянию до оптимального уровня для хранения связанных сигналы, и для облегчения активации ассоциативных ячеек памяти для отзыва и представления связанных сигналов ¹¹ . В ассоциативных ячейках памяти с новой иннервацией синапсов их активный возбуждающий вход и подавленный тормозной вход могут повысить их активные состояния до более высокого уровня для приема и хранения новой информации, т.е.е., привлечение большего количества ассоциативных ячеек памяти ^{2, 10, 15} . Увеличенное количество и функция возбуждающих входов синапсов усиливают способность кодирования и точность ассоциативных ячеек памяти для хранения информации и точного и эффективного поиска. ^{55– 57} . Если возбуждающие ассоциативные клетки памяти чрезмерно активны, они активируют соседние тормозные нейроны, чтобы предотвратить гиперактивность через повторяющуюся отрицательную обратную связь. ^{55, г. 70– 72} .

Существуют две формы пластичности возбуждения нейронов для интерпретации того, как пластичность нейронов участвует в формировании и восстановлении ассоциативной памяти, т. Е. Снижение порогового потенциала возбуждения спайков и усиление способности спайков запускать больше спайков. Было обнаружено, что интенсивная активность нейронов за счет высокочастотной стимуляции, аналогичная активации нейронов путем ввода усвоенных сигналов, снижает пороговый потенциал нейронов, близкий к мембранному потенциалу покоя, так что возбуждение нейрональных спайков облегчается. ⁶⁸ .Их пластичность в нескольких степенях ⁶⁸ позволяет ячейкам ассоциативной памяти обрабатывать различные группы связанных сигналов. Кроме того, интенсивная нейронная активность повышает способность клеток запускать последовательные всплески. ^{26, 67} . Оба механизма повышают способность нейронов кодировать цифровые импульсы для рекрутирования новых синаптических иннерваций и ассоциативных ячеек памяти, а также для извлечения сохраненных ассоциативных сигналов. Эти особенности наблюдались в ассоциативных ячейках памяти. ^{12, 15, 59} .Эти данные показывают, что пластичность возбудимости нейронов также может играть центральную роль в обучении и памяти, что подтверждается в текущем обзоре. ⁷³ .

Основываясь на вышеизложенном, мы резюмируем следующие моменты для интеграции и хранения связанных сигналов. Формирование первичных ассоциативных ячеек памяти в сенсорной коре и вторичных ассоциативных ячеек памяти в областях мозга, связанных с познанием / эмоциями, подтверждает специфичность сохраненных ассоциативных сигналов. ^{2, 3, 9, 10, 12, 15, 52} .Количество и функциональное состояние ячеек ассоциативной памяти влияет на прочность и поддержание хранения информации, а также на вызов и представление хранимой информации. ^{9– 11, 52} . Структурная и функциональная пластичность в субклеточных компартментах клеток ассоциативной памяти определяет, чувствительно ли они интегрируют связанные сигналы, точно запоминают эти сигналы и эффективно запускают нейроны в нижележащих областях мозга для представления памяти. ^{12, 15} .Рекрутирование клеток ассоциативной памяти с помощью новой иннервации синапсов и пластичность их функциональных состояний имеют решающее значение для хранения и извлечения информации. Кроме того, набор и уточнение ассоциативных ячеек памяти зависят от одновременной активности нейронов. ^{2, 9, 10, 12, 15, 52} . Активность ассоциативных ячеек памяти в качестве центральной точки составляет зависящий от коактивности цикл в их рекрутировании и уточнении, то есть совместная деятельность, соединение и укрепление вместе.Высокоактивные нейроны при обучении ассоциированным сигналам привлекают клетки ассоциативной памяти и активируют их функции. Повышенная популяция и функциональное состояние клеток ассоциативной памяти в этих повторяющихся обучающих событиях привлекают больше клеток ассоциативной памяти и дополнительно регулируют их функции. Этот зависящий от коактивности положительный цикл, основанный на функциональной совместимости между нейронными партнерами. ⁵⁸ может интерпретировать реалистичные практики в условиях нормального сознания и высокого внимания, то есть чем больше времени на обучение, тем больше рекрутирование и уточнение ассоциативных ячеек памяти и тем более впечатляющая память.Примечательно, что клетки ассоциативной памяти попадают в активную группу нейронов головного мозга, но неспецифичную. c-fos -меченые активные клетки в головном мозге могут не быть энграммами памяти.

Принципы работы ячеек ассоциативной памяти

Ячейки ассоциативной памяти необходимы для формирования памяти и связанных с ней познаний ^{2, 9, 29– 31, 52, 59, 69} . Если это правда, их природа и принцип работы также могут быть использованы для интерпретации процессов ассоциативного обучения и памяти, таких как эффективность ассоциативного обучения, интегративное хранение специфически связанных сигналов, сила и поддержание ассоциативной памяти, эффективность поиска в памяти, преобразования простого хранилища информации в сложное, соотнесения ассоциированной памяти с когнитивным процессом и эмоциональными реакциями и так далее.Более того, паттерны памяти, такие как явная или неявная память, декларативная или недекларативная память, эпизодическая или семантическая память, а также преобразование между этими паттернами, еще предстоит выяснить в клеточных базах. Как ассоциативная память кодируется при различных состояниях сознания и внимания, остается неизвестным. Здесь мы обсуждаем принципы работы ассоциативных ячеек памяти в этих аспектах обучения и памяти.

Одновременная активность нейронов в разных областях мозга важна для набора ассоциативных клеток памяти.Совместная активация сенсорной коры вызывает их взаимную иннервацию синапсов, так что будут задействованы ассоциативные клетки памяти. ^{2, 9, 12, 15} . Аксоны этих первичных ассоциативных клеток памяти конвергентно иннервируют области мозга, связанные с познанием / эмоциями, чтобы задействовать вторичные ассоциативные клетки памяти в логических рассуждениях и ассоциативном мышлении. ^{29– 31} . Эти популяции ассоциативных ячеек памяти, основанные на полученных ими входных сигналах синапсов среди коактивированных областей мозга, составляют специфичность памяти ассоциированных сигналов.Позитивный цикл, зависящий от коактивности, в рекрутировании и уточнении ассоциативных ячеек памяти способствует силе и поддержанию ассоциативной памяти. Эти результаты продвигают классическую гипотезу о том, что группы многократно коактивированных клеток становятся связанными и что усиление нейронных проводников формирует клеточные сборки для памяти. ⁴⁷ .

С точки зрения движущей силы для активации и поддержания активности нейронов и клеток ассоциативной памяти, есть три ресурса, включая новые синаптические иннервации из коактивированных областей мозга, врожденные синаптические входы, сформированные во время развития, а также синаптические входы из неспецифические восходящие пути в системе возбуждения.Восходящий ретикулярный активирующий путь от ствола мозга и таламуса получает различные сенсорные сигналы и широко иннервирует головной мозг, обеспечивая бодрствование и сознание. ^{74– 76} . Восходящие пути от аксонов нейронов в холинергических ядрах, ядрах шва среднего мозга и голубом пятне иннервируют передний мозг, чтобы поддерживать бдительность и сознание, высвобождая ацетилхолин, серотонин и норадреналин. ^{77– 79} . С помощью этой системы возбуждения, поддерживающей базальную активацию ассоциативных ячеек памяти, они могут интегрировать врожденные и новые синаптические входы специально и запоминать эти связанные сигналы.Точно так же эта система возбуждения может влиять на эффективность ассоциативного обучения и восстановления памяти, а также на ассоциацию памяти с когнитивным процессом и эмоциональной реакцией.

На эффективность ассоциативного обучения влияют внутренние свойства нейронов, их отзывчивость на синаптические входы и количество нейронов, готовых к работе. Нейроны, готовые стать ассоциативными ячейками памяти, могут хранить сигналы, относящиеся к теме, которая будет изучена, и могут быть активированы путем подачи тематических сигналов при вызове внимания.Доля готовых к набору нейронов влияет на то, как информация приобретается и легко запоминается, а также на то, как эффективно усваиваются сложные сигналы (см. Ниже). Это одна из причин, почему эффективность ассоциативного обучения зависит от того, осведомлены ли люди по изучаемой теме. Кроме того, нейроны коры различаются по входу в синапсы и внутренним свойствам. ⁵⁵ . Нейроны с большим количеством синаптических входов и более низким пороговым потенциалом легко активируются для запуска всплесков для высокой эффективности обучения ^{2, 59} , который запускает цепную реакцию интенсивных спайков и изменений экспрессии микроРНК для удлинения аксонов и иннервации синапсов. ^{9, г. 52} .Таким образом, зависимая от активности активация возбудимости нейронов и иннервации синапсов способствует эффективности обучения.

На эффективность вызова информации и представления в памяти влияет количество и функциональное состояние ячеек ассоциативной памяти, а также зависимый от коактивности цикл набора и уточнения ячеек ассоциативной памяти. В общем, набранное количество ячеек ассоциативной памяти пропорционально активированным ячейкам ассоциативной памяти при восстановлении памяти при условии нормального сознания и бдительности, так что эффективность восстановления памяти будет согласована с эффективностью ассоциативного обучения. ^{2, 59} .Функциональное состояние ассоциативных ячеек памяти влияет на то, как они легко активируются во время восстановления памяти. ¹⁵ . Как обсуждалось выше, зависящий от коактивности цикл набора и уточнения ячеек ассоциативной памяти добавит больше ячеек ассоциативной памяти в пул единиц памяти в областях хранения информации, так что эффективность извлечения из памяти будет выше в условиях нормального сознание и бдительность. Кроме того, возможность успешного извлечения сохраненной информации зависит от функционального состояния ячеек вывода памяти, поскольку функциональное подавление исполнительных ячеек памяти в моторной коре головного мозга приводит к невозможности извлечения памяти (т.д., угасание памяти), хотя первичные ассоциативные ячейки памяти хорошо сохраняются в их нормальном функционировании ^{11, 30} .

В преобразовании экзогенных сигналов в эндогенные сигналы и их интегративных хранилищах ^{3, г. 29– 31} , эффективность взаимосвязи ассоциативной памяти с когнитивными процессами и эмоциональными реакциями является критическим вопросом. В этом процессе взаимодействие между первичными и вторичными ассоциативными ячейками памяти, основанное на их взаимной иннервации синапсов ( ), а также количество, функциональное состояние и пластичность этих ассоциативных ячеек памяти следует учитывать при логическом и ассоциативном мышлении.Таким образом, клеточные процессы, участвующие в эффективности обучения, хранения и извлечения экзогенных ассоциированных сигналов, могут аналогичным образом работать для преобразования экзогенных сигналов в эндогенные.

Ассоциативное обучение и память в жизни включает постепенный процесс, в котором люди запоминают связанные сигналы от простых до сложных, то есть преобразование простого хранилища информации в сложное, в зависимости от темы ³ . Первоначально простые изображения с различными интрамодальными особенностями и слова, основанные на буквах, совместно изучаются, чтобы активировать нейроны в зрительной и слуховой коре головного мозга.Благодаря взаимной иннервации синапсов, ячейки ассоциативной памяти (AMC) рекрутируются интрамодальным и кросс-модальным образом, включая AMC для изображений (AMC). _PP ), для писем (AMC _LL ), а также для изображений и слов (AMC _PL ). Их пластичность и реактивация будут привлекать больше ассоциативных ячеек памяти, чтобы инициировать зависящий от коактивности цикл рекрутирования и уточнения, то есть первый класс ассоциативных ячеек памяти. Благодаря накоплению ассоциативных ячеек памяти, хранящих простые изображения и слова, они представляют собой готовые к работе нейроны, которые начинают кодировать сложные ассоциативные сигналы во время изучения сложных изображений и предложений.Впоследствии сложные изображения и предложения изучаются ассоциативно, чтобы активировать первый класс ассоциативных ячеек памяти в зрительной и слуховой коре. Благодаря их взаимной иннервации синапсов, второй класс ячеек ассоциативной памяти для кодирования сложных изображений и предложений привлекается, включая ячейки ассоциативной памяти для сложных изображений (AMC _CPP ), для предложений (организованные слова, AMC _OWW ), а также для изображений и предложений (AMC _ППС ).Посредством этих процессов многочисленные группы ячеек ассоциативной памяти первого и второго классов рекрутируются и накапливаются в процессе обучения в течение всей жизни. При продвинутом обучении для кодирования более сложных сигналов задействуются несколько классов ассоциативных ячеек памяти. Как только будут задействованы различные группы и классы ассоциативных ячеек памяти, последующее обучение и память инициируют пластичность этих ассоциативных ячеек памяти на основе их интенсивной активности. ³¹ , которые легко активируются для быстрого обучения и запоминания.Чтение книг или просмотр изображений вызывает интенсивную активность в определенных группах ячеек ассоциативной памяти, которые кодируют предложения и изображения, что приводит к зависимой от активности активации этих ячеек ассоциативной памяти. Их низкий пороговый потенциал для возникновения шипов ⁶⁸ , и активные входы синапсов для управления этими клетками позволят сигналам преимущественно активировать их для вызова изображений и предложений, и даже спонтанной активации этих клеток, чтобы управлять вторичными ассоциативными ячейками памяти для свободного ассоциативного мышления.Эти ассоциативные клетки памяти приведут к представлению памяти поведением, если они успешно управляют активацией нейронов вывода памяти в моторной коре. Примечательно, что сложные сигналы также можно анализировать и запоминать посредством образования ассоциативных ячеек памяти, которые способны кодировать два сигнала, три сигнала и даже больше сигналов. ⁹ . Частичная активация этих ассоциативных ячеек памяти приводит к избирательному воспроизведению этих сложных сигналов.

С точки зрения корреляции ячеек ассоциативной памяти с паттернами памяти, такими как явная и неявная память, декларативная или недекларативная память, эпизодическая и семантическая память и трансформация между этими паттернами, наши взгляды представлены ниже. Хотя это психологические классификации, четкой границы между ними нет. Явная или декларативная память — это преднамеренное вспоминание сознательно, а неявная или недекларативная память — это отзыв без усилий без осознанного осознания.Фактически, формирование так называемой имплицитной памяти имеет место, когда люди первоначально изучают эти процессы и операции. Благодаря длительной практике, требующей навыков, воспоминание и выражение этих процессов и операций больше не требует сознательных усилий. В результате зависящего от коактивности цикла между набором и уточнением ассоциативных ячеек памяти повторяющаяся активность первичных и вторичных ассоциативных ячеек памяти будет рекрутировать больше ассоциативных ячеек памяти и активизировать их функции. ^{2, 12, 15} , а также усиливают синаптические связи от ассоциативных ячеек памяти до клеток вывода памяти в моторной коре. ^{11, 30} , так что явная память может быть преобразована в неявную память.Другими словами, может существовать отрицательная взаимосвязь между количеством и активизацией ассоциативных ячеек памяти и требованием сознания, гомеостаза для восстановления памяти. Неявная память основана на большем количестве ассоциативных ячеек памяти, которые легко активируются и поддерживаются феноменами, которые обычно выражаются спонтанно. В явной памяти эпизодическая память отдельных событий может быть преобразована в семантическую память. В общем, когда-то ассоциативное мышление и логические рассуждения с их повторениями объединяют все ячейки ассоциативной памяти, которые хранят события со схожими темами, вместе, чтобы реорганизовать их в группу ячеек памяти для общих концепций и / или конвергентно иннервировать на другом уровне ассоциативных ячеек памяти. абстрактно.

Сознание — это комбинационное состояние бодрствования и памяти, когда люди осознают и идентифицируют себя и объекты в окружающей среде. ^{, 80,} , что может быть основано на базовой активации ассоциативных ячеек памяти восходящей системой возбуждения и специфической активации ассоциативных ячеек памяти их ассоциированными входами через сенсорные сигналы. В связи с этим количество и функциональное состояние ячеек ассоциативной памяти пропорционально состоянию сознания.Комбинация сознания и конкретной тревоги составляет внимание, т.е. активируется определенная группа ассоциативных ячеек памяти. Когда люди находятся в сознании, они обладают двумя формами логического мышления и ассоциативного мышления, то есть критическим и творческим. Критическое мышление активирует большее количество задействованных вторичных ассоциативных ячеек памяти для оценки, тогда как творческое мышление может генерировать новые вторичные ассоциативные ячейки памяти для вдохновения.

Состояние осознанности можно разделить на сознание и бессознательное состояние.Сон может переходить в бессознательное состояние (медленный сон) и неполное сознание (быстрый сон). ⁸⁰ . Как разные группы ячеек ассоциативной памяти работают вместе во время сна или сновидений на быстрых волнах? Сны часто сопровождаются высокой активностью электронного энцефалографа и поведением, например быстрым движением глаз, подергиванием мышц и активным дыханием / тепловым сокращением, что указывает на высокую активность переднего мозга. Тем временем, предположительно, активируются ячейки ассоциативной памяти в большой популяции для определенных изображений и событий, особенно те ячейки, которые интенсивно активируются и часто думают в дневное время, так что эти изображения и события воспроизводятся.Из-за отрицательной взаимосвязи между количеством и активацией ассоциативных ячеек памяти и требованием сознания большая часть ассоциативных ячеек памяти может быть активирована при условии частичного сознания, что делает воспроизведение изображений и событий неполными копиями реалистичных. . Поскольку воспроизведение можно вызывать и описывать, ассоциативное мышление и логическое рассуждение (интеграция эндогенных сигналов) на основе первичных и вторичных ассоциативных ячеек памяти могут выполняться при неполном сознании. ³ .

Сигналы от различных сенсорных модальностей и различных событий могут быть выражены словесным языком во время ассоциативного мышления и логических рассуждений. Ассоциации этих ощущений или событий с их словесными описаниями возникают во время начального обучения, когда совместная активация этих корковых областей задействует клетки ассоциативной памяти, которые кодируют эти ощущения / события и словесные описания. В то время как ощущения и поведение вызываются в последовательном воспроизведении, срабатывают ассоциативные ячейки памяти для их словесных описаний, так что словесные описания заменяют сложные образы и события для ускорения этих когнитивных процессов. ³ .Замена слов изображениями реализуется на основе привлечения большего количества ассоциативных ячеек памяти и их активации в зависимости от коактивности цикличным образом посредством повторяющихся практик. Однако, если слова и ощущения / события связаны неправильно, исправление этих ассоциаций затруднено из-за присутствия этих задействованных иннерваций синапсов, ассоциативных ячеек памяти и их цепей.

Модуляция ассоциативных ячеек памяти

В дополнение к специфическим новым иннервациям синапсов и врожденным входным сигналам, нет существенных доказательств, указывающих на модуляцию ассоциативных ячеек памяти другими синаптическими входами и нейротрансмиттерами.Система возбуждения, включая восходящий ретикулярный активирующий путь ^{74, 75} и восходящие активирующие пути от нейрональных аксонов голубого пятна, ядер шва среднего мозга и холинергических ядер ^{77– 79, 81} широко иннервирует передний мозг, чтобы поддерживать бодрствование и позволять сознание. Выделяемые ими нейротрансмиттеры, ацетилхолин, серотонин и норадреналин, теоретически модулируют функциональные состояния готовых к работе нейронов и ассоциативных клеток памяти.Активность этой системы возбуждения поддерживает базальную активацию ассоциативных ячеек памяти, которые интегрируют новые и врожденные синаптические входы, а также специально запоминают эти связанные сигналы. Другими словами, предупреждение и вознаграждение могут способствовать привлечению и уточнению ассоциативных ячеек памяти.

Задокументирована модуляция обучающей памяти ацетилхолином, норадреналином и серотонином. ^{82– 85} . Прямая активация ацетилхолиновых рецепторов M1-типа на интернейронах гиппокампа способствует обучению памяти. ⁸⁶ .Инфузия норадреналина или агониста адренорецепторов в миндалину или префронтальную кору головного мозга усиливает формирование памяти, которая координируется с действием гормона стресса. ⁸⁷ . Повышенная и пониженная активность серотониновых нейронов приводит к двунаправленному влиянию на память и познание. ^{88, 89} . Действие дофамина на рецепторы типа I и типа V в переднем мозге и гиппокампе играет важную роль в пространственном обучении и памяти. ^{90, г. 91} .Эти данные свидетельствуют о том, что нейротрансмиттеры, такие как ацетилхолин, серотонин, норэпинефрин и дофамин, а также гормон стресса модулируют обучение и память. Как эти нейротрансмиттеры действуют на пресинаптические входы клеток ассоциативной памяти, чтобы влиять на высвобождение передатчика, или тела клеток ассоциативной памяти, чтобы влиять на их возбудимость, еще предстоит решить.

Было обнаружено, что серотонин способствует возбудимости нейронов и ответам нейронов на синаптические входы. ^{92, 93} , и что активация дофаминергических нейронов способствует образованию синаптических бутонов и постсинаптической активности нейронов в их целевых регионах. ⁹⁴ .Пластичность этих моноаминергических нейронов может модулировать набор и уточнение ассоциативных клеток памяти и, в свою очередь, влиять на формирование памяти и связанные с памятью познания. Эта модуляция подтверждает тот факт, что высокие уровни бодрствования, сознания, внимания и мотивации, основанные на активных моноаминергических и холинергических нейронах, повышают эффективность ассоциативного обучения и восстановления памяти.

Влияние ассоциативных клеток памяти на физиологию и патологию

Память связанных сигналов важна для установления двунаправленной активности и предсказания в жизни.С ассоциативными ячейками памяти, основанными на первичных и вторичных местоположениях, а также на уровне интеграции первого, двух или более, один сигнал вызывает вспоминание связанных с ним сигналов и выражение их соответствующего поведения или наоборот, так что люди могут для выполнения логических рассуждений и ассоциативного мышления, а также для прогнозирования будущих событий вперед и назад. Более того, клетки ассоциативной памяти в каждой из совместно активированных областей мозга кодируют связанный врожденный сигнал и вновь усвоенный сигнал.Каждый из связанных сигналов запоминается в нескольких областях мозга, что в значительной степени снижает вероятность потери памяти. ^{2, 3} . Хранение нескольких сигналов в ячейке ассоциативной памяти повышает эффективность восстановления памяти. ⁹ . Хранение нескольких сигналов в области коры головного мозга и вспоминание одного сигнала, вызванного несколькими сигналами, позволяет этим людям укреплять свои способности в восстановлении памяти и хорошо организованном познании. ³ .

Принято считать, что нормальное сознание и внимательность важны для формирования памяти. ^{48, 95, 96} , что можно объяснить ассоциативными ячейками памяти и их характеристиками.Благодаря системе возбуждения для поддержания бодрствования и активации готовых к набору нейронов путем подачи тематической подсказки в вызове внимания, их активация и активность позволяют им кодировать связанные сигналы. Эти рекрутированные ячейки ассоциативной памяти в состоянии бодрствования позволяют людям идентифицировать себя и объекты в своей среде, которая составляет сознание. Сознание поддерживает активацию и активность ассоциативных ячеек памяти, чтобы войти в зависимый от активности положительный цикл в их уточнении и рекрутировании, так что рекрутируется больше ассоциативных ячеек памяти и в уме генерируется впечатляющая память.

Возрастное изменение эффективности обучения и памяти на протяжении всей жизни — хорошо известное явление. ^{97, 98} . Существует процесс восстания, пика и упадка ассоциативного обучения и памяти. ² . Что касается клеточных механизмов, синаптическая потенциация созревает в постнатальном развитии. ⁹⁹ , и возбудимость нейронов в нейронах коры головного мозга мыши повышается до уровня плато на 22-й день постнатального развития. ⁶⁸ , что хорошо согласуется с динамическими изменениями ассоциативной памяти ² .Пластичность нейронов и синапсов с привлечением клеток ассоциативной памяти в постнатальном развитии инициирует цикл, зависящий от коактивности, для набора и уточнения клеток ассоциативной памяти, так что задействуется больше клеток ассоциативной памяти для повышения эффективности обучения и памяти. ^{59, 69} . У пожилых млекопитающих накопление β-амилоида и фосфорилированного тау-белка в головном мозге может влиять на удлинение аксонов и образование синапсов. ^{9, г. 52} , чтобы блокировать рекрутирование ячеек ассоциативной памяти и / или ослаблять задействованные ячейки ассоциативной памяти при дефиците памяти.

С точки зрения поддержания и исчезновения памяти рекрутирование и пластичность ассоциативных ячеек памяти существенно не уменьшаются, но активность нейронов вывода памяти в моторной коре головного мозга снижается. ^{11, 30} . Устойчивое присутствие ассоциативных ячеек памяти, а также привлечение большего количества ассоциативных ячеек памяти во время возбуждения мозга обеспечивают ассоциативную память, которую нужно вызывать при жизни, при которой информация может быть извлечена, пока их иннервация на нейронах, выводящих память, успешно побуждает их к быть функционально активным.Примечательно, что воспоминания демонстрируют различные паттерны спонтанно, на основе реплики и реалистично запускаемые объектами с возрастом. Например, спонтанное вспоминание происходит в детском возрасте и / или при возбуждении мозга, вспоминание, вызванное сигналом, обычно происходит у молодых и взрослых, а реальное инициируемое объектом воспоминание происходит у пожилых людей. Кроме того, когда мозг сильно возбужден во многих областях, таких как восприятие эйфории, крайний страх и сильный стимул, в этих областях рекрутируется больше ассоциативных ячеек памяти посредством их взаимной иннервации, так что создается впечатляющая память и спонтанное вспоминание этих переживаний. в индивидуальной жизни ^{11, 30} .Трудно удалить новообразованные иннервации синапсов и задействованные клетки ассоциативной памяти для облегчения памяти о страхе. Альтернативными способами являются избегание стимуляции страха и индукция счастья, чтобы сбалансировать эти два состояния, чтобы ослабить память о страхе, поскольку отсутствие использования нейронных цепей, связанных с памятью о страхе. ³ , особенно от ассоциативных ячеек памяти до нейронов вывода памяти, может заставить их функционировать молчание. В мозгу людей с историей злоупотребления психоактивными веществами или наркомании первичные и вторичные ассоциативные клетки памяти, связанные с этими событиями, рекрутируются в больших количествах и в обширных областях в условиях эйфории, что приводит к потенциальным рецидивам в их жизни. ³ .Стратегии для этих людей могут включать в себя избегание сигналов окружающей среды, связанных со злоупотреблением психоактивными веществами, чтобы ослабить продукцию соответствующих ассоциативных ячеек памяти, а также создание альтернативных источников счастья для привлечения ассоциативных ячеек памяти, чтобы восстановить баланс этих двух состояния укрепят путь вывода памяти к счастью.

Правильная активация активных нейронов приводит к привлечению ими ассоциативных ячеек памяти, а активация ассоциативных ячеек памяти способствует совместному хранению ассоциированных сигналов. ^{3, г. 15} .Эти процессы инициируют зависящий от коактивности цикл рекрутирования и уточнения ячеек памяти, так что рекрутируется больше ассоциативных ячеек памяти. Однако дальнейшая активация ассоциативных клеток памяти, например, дисфункция ГАМКергических нейронов при шизофрении и эпилепсии ^{100, г. 101} , позволяет накладывать и широко активировать ячейки ассоциативной памяти. Активные клетки ассоциативной памяти в сенсорной коре головного мозга приводят к галлюцинациям, а усиленные клетки ассоциативной памяти в областях мозга, связанных с познанием и эмоциями, приводят к заблуждению.

Выводы

Ячейки ассоциативной памяти — это основная единица для кодирования связанных сигналов в объектах и ​​средах. Их рекрутирование и функциональная регуляция существенно определяют эффективность обучения и запоминания специфически связанных сигналов. Их активация и постоянная активность приводят к вспоминанию запомненных связанных сигналов в уме и представлению сохраненных сигналов поведением, если они успешно активируют клетки вывода памяти. Морфологической основой для кодирования ассоциированных сигналов этими ассоциативными ячейками памяти является получение ими врожденных входных сигналов и новых иннерваций синапсов из совместно активированных областей мозга.Основываясь на локализации ассоциативных клеток памяти, они классифицируются на первичные группы для интеграции экзогенных сигналов в сенсорной коре и для иннервации нейронов в когнитивных и эмоциональных областях мозга, а также на вторичные группы для получения иннервации от первичных групп и интеграции эндогенных сигналов во время познавательные процессы. Основываясь на сложности интеграции связанных сигналов, ячейки ассоциативной памяти классифицируются на первый, второй и т. Д., Чья зависимая от активности активация работает для хранения и извлечения сложных сигналов.Клетки ассоциативной памяти с их повышающей регуляцией приводят к тому, что они становятся более активными и привлекают больше готовых нейронов, чтобы стать ассоциативными ячейками памяти, то есть зависящим от коактивности циклом набора и уточнения ассоциативных ячеек памяти для впечатляющей памяти при повторяющемся обучении. Клетки ассоциативной памяти — это основная единица для хранения связанных сигналов, влияющих на содержание познания и эмоциональные реакции. Последствия и процессы познания и эмоций привлекают для хранения больше ассоциативных ячеек памяти.Циклы памяти и познания позволяют укрепить опыт, способности и навыки. Кроме того, функциональное состояние ассоциативных клеток памяти модулируется системой возбуждения от ствола мозга, включая восходящий ретикулярный активирующий путь и восходящие пути от ядер шва среднего мозга, голубого пятна, холинергических ядер и значительной черноты, которые влияют на эффективность обучения. и память. Рабочие карты для ячеек ассоциативной памяти приведены в — .

Благодарности

Примечательно, что тысячи и тысячи статей, связанных с обучением и памятью, были опубликованы на общедоступных платформах.Авторы приносят свои извинения за то, что не смогли перечислить все ссылки при обзоре ячеек ассоциативной памяти, их принципа работы и модуляции на основе текущей литературы,

Примечания

[версия 1; рецензенты: 3 одобрены]

Заявление о финансировании

Это исследование финансируется Национальной ключевой программой НИОКР Китая (2016YFC1307100) и Китайским фондом естественных наук (81671071, 81471123) для JHW.

Спонсоры не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Список литературы

% встроенная библиотека matplotlib

импорт неньги
импортировать numpy как np
импортировать matplotlib.pyplot как plt

импортировать nengo_spa как спа

семя = 0
rng = np.random.RandomState (начальное число + 1)
 

 dim = 64
Vocab = spa.Vocabulary (размеры = dim, pointer_gen = rng)

words = ["АПЕЛЬСИН", "АБРИКОС", "ВИШНЯ", "КЛУБНИКА", "ЯБЛОКО"]
словарь.заполнить (";". соединение (слова))
 

 с spa.Network ("AssociativeMemory", seed = seed) в качестве модели:
    # создаем модуль AM
    model.assoc_mem = spa.ThresholdingAssocMem (
        порог = 0,3, input_vocab = vocab, mapping = vocab.keys ()
    )

    # представить ввод в AM
    spa.sym.APPLE >> model.assoc_mem

    # записывать входы и выходы во время моделирования
    input_probe = nengo.Probe (model.assoc_mem.input)
    output_probe = nengo.Probe (модель.assoc_mem.output, синапс = 0,03)

с nengo.Simulator (модель) как sim:
    sim.run (0.2)
 

 input_data = sim.data [input_probe]
output_data = sim.data [output_probe]
print (f "Входные размеры: {tuple (input_data.shape)}")
print (f "Выходные размеры: {tuple (input_data.shape)}")
 

 Входные размеры: (200, 64)
Выходные размеры: (200, 64)
 

 def plot_similarities (
    t_range, input_data, output_data, vocab1, vocab2 = None, autoscale = False
):

    если Dictionary2 - None:
        VOCAB2 = VOCAB1

    ymin, ymax = -1.2, 1.2
    plt.figure (figsize = (12, 4))
    plt.subplot (1, 2, 1)
    plt.ylim (ymin, ymax)
    если автомасштаб:
        plt.autoscale (автомасштабирование, ось = "y")
    plt.grid (Истина)
    plt.plot (t_range, spa.similarity (input_data, vocab1))
    plt.title («Сходство ввода»)
    plt.xlabel ("Время")
    plt.xlim (right = t_range [-1])
    plt.legend (
        list (vocab1.keys ()), loc = "верхний центр", bbox_to_anchor = (0,5, -0,13), ncol = 3
    )

    plt.subplot (1, 2, 2)
    plt.plot (t_range, spa.similarity (output_data, vocab2))
    plt.title ("Сходство вывода")
    plt.xlabel ("Время")
    plt.xlim (right = t_range [-1])
    plt.ylim (ymin, ymax)
    если автомасштаб:
        plt.autoscale (автомасштабирование, ось = "y")
    plt.grid (Истина)
    plt.legend (
        list (vocab2.keys ()), loc = "верхний центр", bbox_to_anchor = (0.5, -0.13), ncol = 3
    )
    plt.tight_layout ()
 

 plot_similarities (sim.trange (), input_data, output_data, словарь)
 

 с spa.Network ("CleanupThreshold", seed = seed) в качестве модели:
    model.assoc_mem = spa.ThresholdingAssocMem (
        порог = 0.7, input_vocab = vocab, mapping = vocab.keys ()
    )

    (
        0,9 * spa.sym.APPLE + 0,5 * spa.sym.CHERRY + 0,4 * spa.sym.APRICOT
        >> model.assoc_mem
    )

    input_probe = nengo.Probe (model.assoc_mem.input)
    output_probe = nengo.Probe (model.assoc_mem.output, синапс = 0,03)

с nengo.Simulator (модель) как sim:
    sim.run (0.2)

input_data = sim.data [input_probe]
output_data = sim.data [output_probe]

сюжетные_подобия (sim.trange (), input_data, output_data, словарь)
 

 с spa.Network ("CleanupThreshold", seed = seed) в качестве модели:
    model.assoc_mem = spa.ThresholdingAssocMem (
        порог = 0,7,
        input_vocab = словарь,
        отображение = vocab.keys (),
        функция = лямбда x: x> 0,0,
    )

    (
        0,9 * spa.sym.APPLE + 0,5 * spa.sym.CHERRY + 0,4 * spa.sym.APRICOT
        >> model.assoc_mem
    )

    input_probe = nengo.Probe (model.assoc_mem.input)
    output_probe = nengo.Probe (model.assoc_mem.output, синапс = 0,03)

с nengo.Симулятор (модель) как сим:
    sim.run (0.2)

input_data = sim.data [input_probe]
output_data = sim.data [output_probe]

сюжетные_подобия (sim.trange (), input_data, output_data, словарь)
 

 с spa.Network ("Cleanup", seed = seed) в качестве модели:
    model.assoc_mem = spa.ThresholdingAssocMem (
        порог = 0,3, input_vocab = словар, отображение = словарь.ключи ()
    )

    (
        0,9 * spa.sym.APPLE + 0,85 * spa.sym.CHERRY + 0,7 * spa.sym.APRICOT
        >> model.assoc_mem
    )

    input_probe = nengo.Probe (model.assoc_mem.input)
    output_probe = nengo.Probe (model.assoc_mem.output, синапс = 0,03)

с nengo.Simulator (модель) как sim:
    sim.run (0.2)

input_data = sim.data [input_probe]
output_data = sim.data [output_probe]

сюжетные_подобия (sim.trange (), input_data, output_data, словарь)
 

 с spa.Network ("CleanupWTA", seed = seed) в качестве модели:
    model.assoc_mem = spa.WTAAssocMem (
        порог = 0,3,
        input_vocab = словарь,
        отображение = vocab.keys (),
        функция = лямбда x: x> 0,0,
    )

    (
        0,9 * spa.sym.APPLE + 0,85 * spa.sym.CHERRY + 0,7 * spa.sym.APRICOT
        >> model.assoc_mem
    )

    input_probe = nengo.Probe (model.assoc_mem.input)
    output_probe = nengo.Probe (model.assoc_mem.output, синапс = 0,03)

с nengo.Simulator (модель) как sim:
    сим.бег (0.2)

input_data = sim.data [input_probe]
output_data = sim.data [output_probe]

сюжетные_подобия (sim.trange (), input_data, output_data, словарь)
 

 дим = 16
Dictionary_numbers = spa.Vocabulary (размеры = тусклый)

voiceab_numbers.populate ("ОДИН; ДВА; ТРИ; ЧЕТЫРЕ; ПЯТЬ")
 

 по умолчанию input_fun (t):
    если t <0,2:
        вернуть "ONE"
    elif t <0,4:
        вернуть "ДВА"
    elif t <0,6:
        вернуть "ТРИ"
    elif t <0,8:
        вернуть "ЧЕТЫРЕ"
    еще:
        вернуть "0"


# из шаблонов
mapping = {
    "ОДИН ДВА",
    "ДВА ТРИ",
    "ТРИ ЧЕТЫРЕ",
    "ЧЕТЫРЕ ПЯТЬ",
}

со спа.Сеть («Подсчет», seed = seed) как модель:
    model.assoc_mem = spa.WTAAssocMem (
        порог = 0,3,
        input_vocab = словарные_числа,
        отображение = отображение,
        функция = лямбда x: x> 0,0,
    )

    model.am_input = spa.Transcode (input_fun, output_vocab = словарные_числа)
    model.am_input >> model.assoc_mem

    input_probe = nengo.Probe (model.assoc_mem.input)
    output_probe = nengo.Probe (model.assoc_mem.output, синапс = 0,03)

с nengo.Simulator (модель) как sim:
    sim.run (1.0)

input_data = sim.data [input_probe]
output_data = sim.data [output_probe]

plot_similarities (sim.trange (), input_data, output_data, vocab_numbers, autoscale = True)
 

 по умолчанию input_fun2 (t):
    если 0  0.0,
    )

    model.am_input = spa.Transcode (input_fun2, output_vocab = словарные_числа)
    model.am_input >> model.assoc_mem

    # добавлено соединение обратной связи
    nengo.Connection (
        model.assoc_mem.output, model.assoc_mem.input, synapse = 0.10, transform = 3.5
    )

    input_probe = nengo.Probe (model.assoc_mem.input)
    output_probe = nengo.Probe (model.assoc_mem.output, синапс = 0,03)

с nengo.Simulator (модель) как sim:
    sim.run (1.0)

input_data = sim.data [input_probe]
output_data = сим.данные [output_probe]

plot_similarities (sim.trange (), input_data, output_data, vocab_numbers, autoscale = True)