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Ayaya关于其经历的细致记录资助构建了关于自闭症的一种新兴想法的案例

作者: admin 发布: 2018/4/11 分类: 热点新闻 阅读: 次 查看评论

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  图片源头:ALEXANDERGLANDIEN,FORSPECTRUM。SatsukiAyaya记得,本身小时间很难和其他孩子在一块玩,宛如一块屏幕将她和别人隔开。偶然她以为麻木,偶然又太敏感;偶然声音听起来是柔和的,偶然又很锋利。

  作为十几岁的青少年,Ayaya渴望相识本身,于是开始写日记。“我开始在条记本上写下本身的想法,好比:我这是产生了什么?我那边错了?大概:我是谁?”Ayaya说,“我不停地写,最终大概写满了40个条记本。”。

  现在,已经43岁的Ayaya对本身有了更好的相识:在30岁出头时,她被诊断为自闭症。作为日本东京大学历史与哲学科学专业的博士生,Ayaya正利用来自其青少年期间以及随后日子的叙述,形成关于自闭症的假设并且提出试验发起。从交际疾病到感知疾病。

  Ayaya关于其经历的细致记录资助构建了关于自闭症的一种新兴想法的案例。该想法将自闭症同感知面临的最深度挑衅之一:大脑怎样决定该过细什么讨论起来。新奇事物能引起过细,但要决定什么是新奇的,大脑必要拥有可被违背的先前渴望。

  它还必须为该渴望分配肯定程度的信心,因为在一个闹热热烈繁华的天下里,并非全部被违背的渴望都是相称的:偶然事情的产生是有缘故原由的,而偶然它们便是产生了。对付大脑怎样做到这一点,科学家给出的最好推测是它经历了一个元学习的进程,即弄明白学什么以及不学什么。根据这一理论,元学习进程中存在的偏见可以表明自闭症的核心特征。

  该理论根本上将自闭症重新定义为感知疾病,而非交际疾病。它将自闭症的显著特征从交际问题转向由心智如那边理惩罚感官输入方面的差异导致的对老例事物的偏好。想象一下我们打仗新的环境大概物体时产生的事情。

  每个细节——从图表上的每个隆起到人们声调的每个变革——彷佛都故意义。然而,随着经历渐长,我们开始学习规矩是什么以及存在的非常环境。细枝末节变得不那么紧张,而大脑也将关注点转向更大的画面。

  议决这种要领,大脑掌握了一项挑衅并且移动到下一项,从而使本身不停地处在厌倦和波折之间的交接点。不像其他关于自闭症的“统一理论”——声称能表明该疾病的全部方面,上述理论以对被称为预测编码的大脑成果的普遍形貌为根本。其前提是全部感知是模型创建和测试的练习,即作出预测并且确定它们是否成真。

  从预测编码的角度来说,自闭症患者的大脑越发关注预期和感官数据之间的差异。正常的大脑大概将偶遇的汽车喇叭声归咎于都市声音景观中的偶然偶尔变异并且不去答理它,但每一声嘟嘟响都市引发自闭症患者大脑的刻意关注。“该理论为自闭症的根本特征提供了一种极其不平凡的表明。

  ”资助构建了预测编码理论数学根本的英国伦敦大学学院神经科学家KarlFriston表现。对天下越发好奇。只管差异研究团队聚焦编码进程的差异部门,但它们大多形貌的是同一原理:对付自闭症患者来说,天下总是在令人惊奇。

  “这是关于自闭症患者的一种很常见的形貌。”Ayaya的相助者、东京大学儿科神经学家Shin-ichiroKumagaya介绍说,“和神经尺度人相比,他们每每越发频仍地感想好奇。”在某种程度上,这种天下观会促进一些范例的学习。

  好比,研究发明,自闭症患者在涉及必要连续关注细节的任务(发明图像中离奇的人大概辨别出音乐音高)时体现得很好。不外,太甚觉知会让人筋疲力尽。“你永世被以为奴役。

  ”Friston表现。对琐事给予过多关表明释了自闭症患者每每提到的以为超负荷。一些患者说,他们对发出嗡嗡声的灯泡和隆隆作响的空调连结敏锐的意识。

  而研究证实,他们在风俗重复刺激时体现得非常迟钝。为预测编码模型提供支持的另一项证据是,自闭症患者在实行靠直觉应声的任务时会遇到贫苦,好比接住球大概追踪屏幕上移动的点。当处理惩罚最不行预测的事物——人类时,这个问题便被放大。

  为预测某个人私家在特定情境中将要做什么,你大概必要基于他大概像他一样的人曾在差异环境下所做的事情作出推测。这对付任何人都很难,但对付自闭症患者来说,要越发困难。“比方,虽然自闭症患者能进入交际互动,但很难继承从A环境学到的东西并将其带到B环境中。

  这是很常见的事情。”美国哥伦比亚大学神经科学家RichardLipkin介绍说。缺乏可预测性大概导致急性发急症,而这是自闭症患者的常见问题。

  自闭症的许多特征,好比对老例事物的偏好,可被明白为应对机制。“当你看到大部门重复举措时,他们却正在主动‘撤退’,以躲避纷纭庞大的天然界。”来自比利时鲁汶大学的SandervandeCruys表现。

  或带来治疗新偏向。关于自闭症的许多方面,预测编码理论仍然无法表明,好比到底是什么导致自闭症患者的大脑在得到经历时不愿变化预测精度。

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