Dili dinamik beyin durumlarına getirmek: varsayılan ağ, gelişen film hikayelerine sinirsel tepkilere hükmediyor
Doğalcı sinirbilim, gerçek dünya dinamik algısına hizmet eden nöral devrelere ilişkin yeni anlayışlara kapı açtı. Bu tür çalışmalar genellikle film anlatısının zengin dokusunu ihmal etmiştir, ancak semantik içerik, uyarılmış nöral tepkileri bağlamsallaştırmak için kullanılabilir. Burada, gizli Markov modellerinden tahmin edilen beyin durumlarını karakterize etmek için makine öğreniminden doğal dil işleme araçlarını çevirdik. Analitik stratejimiz, filmin anlamsal içeriğinin gözlemlenen nöral aktiviteyle nasıl bağlantı kurduğunu açıklamada derin birleştirici beyin ağı katmanlarına karşı sığ tek modlu çukur oluşturmaya izin verdi. Forrest Gump’ı izleyen 53.000’den fazla beyin görüntüsü zaman noktasında bilgi bir araya getirerek, farklı dinamik beyin durumlarının, gelişen film anlatısı boyunca benzersiz semantik yönleri yakaladığını gösterebiliriz. Beyin durumlarının uzamsal-zamansal dinamikleri, beyin ağ hiyerarşisi boyunca özne düzeyinde yanıtları açıkça yakalar. Tüm analizlerde, varsayılan ağ, anlamsal bilgi entegrasyonuyla en yakından bağlantılıydı ve bu sinir sistemi, film izleme sırasında en uzun süreler boyunca çevrimiçi oldu. Ayrıca, varsayılan ağın mikroanatomik olarak tanımlanmış alt bölge ortaklarıyla dinamik olarak nasıl bağlantı kurduğuna dair iki mekanizma belirledik ve tanımladık: amigdala ve hipokampus. Böylece çalışmamız, bilinçli farkındalığın önemli yönlerini içeren günlük yaşam durumlarında sinirsel süreçleri keşfetmek için doğal dil işleme potansiyelinin kilidini açar.
