Within the scientific research community, memory information in the brain is commonly believed to be stored in the synapse - a hypothesis famously attributed to psychologist Donald Hebb. However, there is a growing minority who postulate that memory is stored inside the neuron at the molecular (RNA or DNA) level - an alternative postulation known as the cell-intrinsic hypothesis, coined by psychologist Randy Gallistel. In this paper, we review a selection of key experimental evidence from both sides of the argument. We begin with Eric Kandel's studies on sea slugs, which provided the first evidence in support of the synaptic hypothesis. Next, we touch on experiments in mice by John O'Keefe (declarative memory and the hippocampus) and Joseph LeDoux (procedural fear memory and the amygdala). Then, we introduce the synapse as the basic building block of today's artificial intelligence neural networks. After that, we describe David Glanzman's study on dissociating memory storage and synaptic change in sea slugs, and Susumu Tonegawa's experiment on reactivating retrograde amnesia in mice using laser. From there, we highlight Germund Hesslow's experiment on conditioned pauses in ferrets, and Beatrice Gelber's experiment on conditioning in single-celled organisms without synapses (Paramecium aurelia). This is followed by a description of David Glanzman's experiment on transplanting memory between sea slugs using RNA. Finally, we provide an overview of Brian Dias and Kerry Ressler's experiment on DNA transfer of fear in mice from parents to offspring. We conclude with some potential implications for the wider field of psychology.


翻译:在科研界中,大脑的记忆信息通常被认为存储在突触中,这是心理学家唐纳德·赫布(Donald Hebb)的著名假设。然而,越来越多的少数认为记忆存储在分子(RNA或DNA)水平的神经神经中,是一种替代的假设,称为细胞内分泌假设,由心理学家兰迪·加利斯特尔(Randy Gallistel)创建。在本文中,我们审查从争论的两侧选取的关键实验证据。我们首先从Eric Kandel关于海上子弹的研究开始,该研究提供了支持合成假设的第一个证据。接下来,我们接触了John O'Keefe(声明记忆和潮流运动运动)和Joseph LeDoux(促进恐惧记忆和细胞内分泌尿素)的老鼠实验。然后,我们把神经神经神经神经网络的基本建筑块块作为今天人工智能神经网络的基础。 之后,我们用David Glanzman的恐惧研究, 用来解析记忆存储和合成基因变化, 从海螺旋流流中,然后用Sumerialalalal-al lialalalalalals的实验的实验结果。

0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Python计算导论,560页pdf,Introduction to Computing Using Python
专知会员服务
72+阅读 · 2020年5月5日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
Nature 一周论文导读 | 2019 年 8 月 22 日
科研圈
4+阅读 · 2019年9月1日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
人工智能 | CCF推荐期刊专刊约稿信息6条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年2月18日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
CCF B类期刊IPM专刊截稿信息1条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年10月11日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月14日
Arxiv
19+阅读 · 2021年6月15日
Memory-Gated Recurrent Networks
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月24日
Do RNN and LSTM have Long Memory?
Arxiv
19+阅读 · 2020年6月10日
The Measure of Intelligence
Arxiv
6+阅读 · 2019年11月5日
Arxiv
3+阅读 · 2015年11月29日
VIP会员
相关资讯
Nature 一周论文导读 | 2019 年 8 月 22 日
科研圈
4+阅读 · 2019年9月1日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
人工智能 | CCF推荐期刊专刊约稿信息6条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年2月18日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
CCF B类期刊IPM专刊截稿信息1条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年10月11日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月14日
Arxiv
19+阅读 · 2021年6月15日
Memory-Gated Recurrent Networks
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月24日
Do RNN and LSTM have Long Memory?
Arxiv
19+阅读 · 2020年6月10日
The Measure of Intelligence
Arxiv
6+阅读 · 2019年11月5日
Arxiv
3+阅读 · 2015年11月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员