पिछले कुछ वर्षों में, ब्याज में बढ़ोतरी हुई है, जिसे "राज्य के कार्यात्मक एमआरआई को विश्राम करना" कहा जाता है, यह देखने के लिए एक तकनीक है कि आपका मस्तिष्क क्या कर रहा है जब आप बहुत कुछ नहीं कर रहे हैं। यह पता चला है कि आराम से मस्तिष्क बहुत बेचैन हैं, वे करते समय अधिक ऊर्जा लेते समय करते हैं अधिक दिलचस्प, "आराम करने वाला" गतिविधि यादृच्छिक नहीं है, लेकिन अत्यधिक सुसंगत, सुसंगत, और पूर्वानुमानयुक्त मस्तिष्क की विशेषता आराम करने वाले व्यवहार की खोज ने कुछ साल पहले मस्तिष्क के लिए एक "डिफ़ॉल्ट नेटवर्क" का पालन करने का नेतृत्व किया था – जो उन क्षेत्रों का एक समूह है जो लगातार सहयोग करते हैं। । । ठीक है, क्या, वास्तव में, हम नहीं जानते लेकिन निश्चित रूप से यह कुछ दिलचस्प होना चाहिए आपका मस्तिष्क उस ऊर्जा के नाच को अपने भीतर के ढंढोर को हराकर शायद ही बर्बाद कर दे, अगर इसके लिए कोई कारण नहीं है, है ना?
सभी अस्थिरता के कार्य के बारे में हमारी अज्ञानता कोशिश करने की कमी के लिए नहीं है मस्तिष्क के डिफ़ॉल्ट नेटवर्क की खोज ने मस्तिष्क की संरचनात्मक संरचना को डिफ़ॉल्ट नेटवर्क से संबंधित सैकड़ों अध्ययनों के साथ-साथ मनोदशा की विकार जैसे उदासीनता, विकास संबंधी समस्याओं जैसे आत्मकेंद्रित और अल्जीमर की तरह विघटनकारी बीमारियों को जन्म दिया। यह भी सुझाव दिया गया है कि आराम करने वाले राज्य की गतिविधियों में चेतना को समझने के लिए कुंजी (क्यू गहरी आवाज और गूंज प्रभाव) है । अब, जब तंत्रिका विज्ञानियों ने सी शब्द को शुरू करना शुरू किया, तो दो पूर्वानुमानित प्रतिक्रियाएं हैं: सार्वजनिक हित और ध्यान में वृद्धि; और बढ़ी हुई वैज्ञानिक जांच और आलोचना दोनों यहां आए हैं, उत्साही अनुयायियों के एक कैडर का निर्माण करते हैं, और समीक्षकों के एक समान रूप से प्रतिबद्ध समूह, जो सवाल करते हैं कि हमें अपना ऊर्जा बर्बाद करना जारी रखना चाहिए कि मस्तिष्क अपनी ऊर्जा बर्बाद क्यों करती है या, एक प्रमुख न्यूरोसाइंटिस्ट ने मुझे हाल ही में यह कहते हुए कहा, "यह सिर्फ एक सनक है मैं इसे नफरत करता हूं। "
को छोड़कर चेतना के रहस्य को तोड़ने के लिए अतिपरिवर्तन का संकेत, मुझे नहीं लगता कि किसी को इसे नफरत करना चाहिए। लेकिन यह देखने के लिए कि हमें मस्तिष्क की आंतरिक गतिविधि के बारे में क्यों ध्यान रखना चाहिए हमें एक नए और अपरिचित तरीके से मस्तिष्क समारोह के बारे में सोचने की आवश्यकता है।
मस्तिष्क, संक्षेप में, ओसीलेटरर्स का एक संग्रह है: अरबों जैविक यो-योस अन्तत: ऊपर और नीचे जा रहे हैं व्यक्तिगत न्यूरॉन्स में विद्युत चार्ज बढ़ जाता है और गिरता है; जैसे कि डोपामाइन और सेरोटोनिन जैसे न्यूरोट्रांसमीटर की स्थानीय सांद्रता, स्थानीय रक्त की आपूर्ति में ऑक्सीजन की मात्रा और मस्तिष्क के समग्र विद्युत क्षेत्र (मस्तिष्क तरंगों को पैदा करना जो आप ईईजी के साथ देख सकते हैं) करते हैं। इन दोलनों में से प्रत्येक को अलग-अलग परिस्थितियों के लिए अलग-अलग हरा होता है-जैसे कि सतर्क कार्यशील मस्तिष्क में तेज "बीटा" तरंगों को देखा जाता है, और बहुत कम "डेल्टा" स्वप्नहीन नींद की तरंगें। ये ताल कई तरह से बातचीत करते हैं, धीमे नृत्य से साझा किए जाने से, दो बच्चों के समतुल्य और उतार-चढ़ाव के लिए, एक जाज बैंड के जटिल, संकायपूर्ण परस्पर क्रिया के लिए सभी तरह के तरीकों से बातचीत करते हैं। और सभी पेंडुलम की तरह, प्रत्येक मस्तिष्क के विभिन्न ऑसिल्टरों का भी अपना पसंदीदा स्विंग होता है, अगर यह अपने डिवाइस पर छोड़ दिया जाता है तो यह एक कदम होगा। इन सभी व्यक्तिगत, आवधिक, पसंदीदा दोलनों का संयोजन मस्तिष्क की आराम करने वाली स्थिति है।
हमें आंतरिक गतिविधि की देखभाल करने के पहले कारण के बारे में पता चलता है: हम आम तौर पर मस्तिष्क के कार्य के रूप में क्या सोचते हैं – देखकर, सोच, निर्णय लेने, अभिनय-वास्तव में एक अशांति है , मस्तिष्क की प्राकृतिक सामंजस्य को बदलना जब हम मस्तिष्क समारोह के बारे में सोचते हैं, तो, "यह गतिविधि क्यों?" पूछने के लिए पर्याप्त नहीं है, हमें यह भी पूछना चाहिए "यह बदलाव क्यों है?" यह (अवधारणात्मक, व्यवहारिक, विद्युत, रासायनिक) इनपुट ने इस सटीक विचलन का कारण क्यों दिया? यदि हम मस्तिष्क की विशेष संवेदनाओं को समझना चाहते हैं, तो हमें यह जानने की जरूरत नहीं है कि इसका कुछ हिस्सा कुछ उत्तेजनाओं या कार्य के प्रति प्रतिक्रिया करता है, लेकिन यह कितना प्रतिक्रिया करता है, और इसके साथ और क्या प्रतिक्रिया करता है (और इंटरैक्शन करता है)। राज्य को विश्राम करना एफएमआरआई पृष्ठभूमि की पहचान करने के लिए एक विधि है जिसके खिलाफ ऐसे बदलावों को मापा जाना चाहिए।
इसी प्रकार, संगीत के रूप में बस कोई नोट अलगाव में नहीं है, इसलिए भी मस्तिष्क की स्थानीय गतिविधि को पूरी तरह से समझा जा सकता है जब इसके संदर्भ में सेट किया गया हो। इस संबंध में हिप्पोकैम्पल प्लेस कोशिकाओं पर विचार करें- जब भी कोई जानवर दुनिया के किसी विशेष स्थान पर है, तब गोलीबारी के लिए प्रसिद्ध न्यूरॉन्स। हिप्पोकैम्पल कोशिकाओं और पर्यावरणीय स्थानों के बीच स्पष्ट एक-से-एक मैपिंग ने सरल स्थान के प्रतिनिधित्व के मामले में अपने कार्य को समझाया है, जैसे कि प्रत्येक सेल को यह कहने के लिए डिज़ाइन किया गया है: "आप यहां हैं।" लेकिन ये कोशिकाएं हाल के दिनों में खोज के कारण, वे उपन्यास स्थानिक अन्वेषण से पहले भी क्रमिक रूप से सक्रिय हो जाते हैं, जो इंगित करता है कि उनका कार्य इतना आसान नहीं है, और ऊपर की ओर रेखांकित करता है ताकि मस्तिष्क की गतिविधि को समझ सकें। अब यह भी विचार करना चाहिए कि इसकी गतिविधि क्या थी और क्या होगी । [ड्रैगोई, जी। और टोनगावा, एस। (2011)। हिप्पोकैम्पल सेलुलर असेंबलियों द्वारा भविष्य की जगह सेल अनुक्रमों का प्रिपप्ले प्रकृति , 46 9: 7330 (3 9 7-401)।]
वर्तमान बिंदुओं के अलावा-और अधिक-इन कोशिकाओं को न केवल जब एक जानवर किसी दिए गए स्थान पर होता है, परन्तु पहले, और उसके बाद, भी। दिलचस्प बात, समवर्ती फायरिंग ("आप यहाँ हैं" संकेत), भावी फायरिंग (किसी स्थान पर होने के पहले सिग्नल्स), और पूर्वव्यापी गोलीबारी (जानवरों को स्थान छोड़ने के बाद सिग्नल) के बीच के मतभेदों में अंतर नहीं है न्यूरॉन की गतिविधि ही, बल्कि पूरे हिप्पोकैम्पस की पृष्ठभूमि थीटा-बैंड (~ 6-10 एचजे) के दोलन के संबंध में। इसकी पूर्वव्यापी भूमिका में कोशिका पहले की हो जाती है, और बाद में इसकी संभावित भूमिका में, थीटा चक्र में ऐसा होता है जब जानवर वास्तव में प्रश्न के स्थान पर होता है। [बकनर, आर एल (2010)। पूर्वानुमान और कल्पना में हिप्पोकैम्पस की भूमिका। मनोविज्ञान की वार्षिक समीक्षा , 61: 27-48।]
प्लेस बी बी अलग-अलग समय पर पृष्ठभूमि थिटे लहर के मुकाबले आग लगाता है चूंकि चूहे सी के माध्यम से स्थानांतरित करता है
चित्रा: चूहे के रूप में पृष्ठभूमि थीटा तरंग के सापेक्ष अलग-अलग समय पर कक्ष बी की जगह आग लग जाती है सी के माध्यम से एक लेखक की अनुमति के साथ बकनर (2010) से पुनर्प्रकाशित।
मैं दूसरे शब्दों में, उस सेल की गतिविधि का मतलब क्या है – यह वास्तव में सिग्नल क्या है – यह निर्भर करता है कि यह गतिविधि चल रही पृष्ठभूमि के दोलनों से कैसे संबंधित है।
इस प्रकार, आराम करने वाले राज्य को समझना महत्वपूर्ण है क्योंकि यह हमारे वर्तमान ध्यान को ध्यान में रखता है जिसके भीतर फ़ंक्शन को मापा और अर्थात् मूल्यांकन किया जाना चाहिए। गतिशील मस्तिष्क में, स्थानीय गतिविधि हमेशा पहले से क्या हो रहा है, और फिर से हो रही अन्य सभी चीजों के संबंध में एक परिवर्तन होती है।
मस्तिष्क के बारे में सोचने में मुश्किल है, विशेष रूप से मस्तिष्क के लिए कम्प्यूटर रूपक के सतत प्रभाव और स्थानीयकरण पर ध्यान देने का (यहाँ पर दृष्टि, उस पर भाषा, इस बिट में मोटर नियंत्रण) दिया गया है जिसे हम पहले से विरासत में मिला है न्यूरोसॉजिकल जांच की उम्र एक कंप्यूटर में जो मामलों स्थानीय प्रसंस्करण की प्रकृति है, इस समय इस चिप में क्या हो रहा है पृष्ठभूमि प्रक्रियाएं हित की प्रक्रिया के लिए अप्रासंगिक हैं, इसलिए इस तरह से सुरक्षित रूप से पृथक और अध्ययन किया जा सकता है। लेकिन मस्तिष्क उस तरह की मशीन नहीं है: पृष्ठभूमि अप्रासंगिक नहीं है, और दोलनों के बीच संबंध बहुत सारे कार्यात्मक काम करते हैं
यह हमें अभी भी बहुत कुछ सोचने के लिए छोड़ देता है। मस्तिष्क समारोह के लिए इसका क्या मतलब है न कि केवल तंत्रिका गतिविधि के आंतरिक लक्षणों के आधार पर परिभाषित किया जाए, बल्कि विचलन से भी कि यह कुछ डिफ़ॉल्ट से दर्शाता है? क्या एक गतिशील संतुलन से दूसरे में परिवर्तन एक कार्यात्मक घटना हो सकता है? यह मशीन के लिए काम करने के लिए कैसे संभव है, दोलनों के साथ नहीं, बल्कि उन दोनों के बीच संबंधों के साथ? हम इन सवालों के जवाब देने से काफी लंबा रास्ता तय कर रहे हैं, लेकिन हमने कुछ बढ़ी शुरुआतएं की हैं विशेष रुचि के एक सैद्धांतिक विकास को तरल राज्य कंप्यूटिंग कहा जाता है, यह समझने का एक प्रयास है कि कैसे जानकारी प्रसंस्करण विभिन्न युग्मित ओसिलेटरों द्वारा किया जा सकता है जो एक पत्थर के लिए तालाब के तरीके के रूप में इनपुट का जवाब देते हैं। मैं कुछ भविष्य के पोस्ट को समझाता हूं कि मस्तिष्क की एथर में इस तरह के इंटरैक्टिंग रिपल्स से मस्तिष्क समारोह कैसे पैदा हो सकता है। अभी के लिए, हालांकि, महत्वपूर्ण बात यह है: मस्तिष्क की आराम की गतिशीलता को मापने, निस्र्पक करने और प्रतिबिंबित करना मस्तिष्क की कार्यात्मक गतिशीलता को समझने के लिए महत्वपूर्ण शुरुआती चरण हैं, अलग-अलग में चारों ओर से भरे इलेक्ट्रॉनों की तुलना में जैविक वास्तविकता के संदर्भ में अधिक उपयुक्त हैं सिलिकॉन प्रोसेसर
(संगीत-मस्तिष्क चित्र क्रेडिट: स्क्रिप्ट पीएचडी डॉट कॉम)