हेब का कानून: सीखने के तंत्रिका विज्ञान आधार
तथाकथित हेब के कानून , न्यूरोप्सिओलॉजिस्ट डोनाल्ड हेब द्वारा प्रस्तावित, का कहना है कि समय और स्थान में दो या दो से अधिक न्यूरॉन्स सक्रिय रूप से सक्रिय होने पर सिनैप्टिक कनेक्शन मजबूत होते हैं। प्रिंसिनैप्टिक सेल की फायरिंग को पोस्टिनैप्टिक की गतिविधि के साथ जोड़कर, संरचनात्मक परिवर्तन होते हैं जो असेंबली या तंत्रिका नेटवर्क की उपस्थिति का पक्ष लेते हैं।
इस लेख में हम इस सिद्धांत के मुख्य दृष्टिकोणों का विश्लेषण करेंगे, जिन पर न्यूरोप्सिओलॉजी पर एक महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ा: अन्य पहलुओं के बीच, यह माना जाता है कि हेब के शासन ने दीर्घकालिक सशक्तिकरण और तंत्रिका नेटवर्क के मॉडल की अवधारणा को प्रेरित किया जो सीखने की व्याख्या करते हैं और स्मृति।
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सीखने में न्यूरोनल plasticity की भूमिका
न्यूरोसाइंस दृष्टिकोण से, सीखने का जैविक आधार न्यूरोनल plasticity में निहित है । यह अवधारणा तंत्रिका तंत्र की क्षमता को संदर्भित करती है ताकि synapses की प्रकृति और ताकत को संशोधित किया जा सके, यानी, न्यूरॉन्स के बीच कनेक्शन जो इलेक्ट्रोकेमिकल आवेगों के संचरण की अनुमति देते हैं।
पिछले दशकों में, हमारे मस्तिष्क तंत्रिका नेटवर्क में जानकारी संग्रहीत करने वाली परिकल्पना ने बड़ी लोकप्रियता और मजबूत वैज्ञानिक समर्थन प्राप्त किया है। तंत्रिका तंत्र की संरचना और इसके तत्वों के बीच संबंध हम जिस सूचना को संसाधित करते हैं उसका गठन करते हैं; दूसरी तरफ स्मृति, इन नेटवर्कों के सक्रियण में शामिल है।
इस प्रकार के दृष्टिकोण की उत्पत्ति सीधे एक विशिष्ट परिकल्पना में जाती है: डोनाल्ड हेब के सेल असेंबली सिद्धांत । वर्तमान संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान में परमाणु कार्य के ढांचे का निर्माण करने वाले तंत्रिका नेटवर्क का अध्ययन, इस लेखक द्वारा प्रस्तावित बुनियादी सिद्धांतों के आसपास विकसित किया गया है।
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हेब का कानून (या सेलुलर असेंबली की सिद्धांत)
1 9 4 9 में मनोवैज्ञानिक डोनाल्ड हेब ने पुस्तक "संगठन का संगठन" प्रकाशित किया, जहां उन्होंने सीखने के तंत्रिका आधारों पर एक अग्रणी सिद्धांत विकसित किया। यद्यपि हेब के प्रस्ताव को "सेलुलर असेंबली की सिद्धांत" कहा जाता है, लेकिन आमतौर पर इसे उस शब्द के माध्यम से संदर्भित किया जाता है जिसके द्वारा इसका मूल सिद्धांत ज्ञात होता है: हेब का कानून।
हेब के शासन में कहा गया है कि यदि लगभग दो न्यूरॉन्स सक्रिय होते हैं तो लगभग एक ही समय में उनके कनेक्शन मजबूत होते हैं । विशेष रूप से, हेब ने कहा कि यदि न्यूरॉन ए का धुरी बी कोशिका के करीब पर्याप्त है और बार-बार इसे फायर करने में योगदान देता है, तो कुछ संरचनात्मक या चयापचय परिवर्तन इस तरह के एक synapse की प्रभावशीलता में वृद्धि होगी।
विशेष रूप से, यह प्रिंसिपैप्टिक न्यूरॉन के धुरी में टर्मिनल बटन, या अन्य मौजूदा लोगों के विस्तार की उपस्थिति का कारण बनता है; ये पोस्टसिनेप्टिक सेल के सोमा के साथ सीधे संपर्क में होंगे। विभिन्न न्यूरॉन्स के बीच भौतिक और कार्यात्मक संबंध से एनग्राम या सेल असेंबली हो सकती है - अब "तंत्रिका नेटवर्क"।
इस तरह, यह मजबूत है न्यूरोनल सक्रियण और उत्तेजना के एक निश्चित प्रकार के बीच आकस्मिकता जब उत्तेजना फिर से होती है तो प्रासंगिक तंत्रिका नेटवर्क आवेगों को ट्रिगर करेंगे। यह भी बताता है कि अभ्यास या समीक्षा क्यों synapses कमजोर करने के लिए मुश्किल बनाता है (विस्मृति में)।
ऐसा होने के लिए, हेब ने प्रस्तावित किया, यह आवश्यक है कि पहले न्यूरॉन को तुरंत दूसरे से सक्रिय किया जाए; यदि दोनों कोशिकाओं में तंत्रिका फायरिंग एक ही समय में होती है, हालांकि, synapse में कोई कारण नहीं है, इसलिए कनेक्शन को उसी तरह से मजबूत नहीं किया जाएगा।
हालांकि, यह कानून केवल संगठनों को मजबूत करने की व्याख्या करता है, न कि उनके गठन। इस प्रकार, सीखना पूर्व-मौजूदा synapses के एकीकरण पर आधारित है , जैविक और अनुवांशिक प्रकार के चर द्वारा मूल रूप से निर्धारित किया गया। हेब के अनुसार, प्रत्येक न्यूरोनल सर्किट सीधे सीखा गतिविधि से संबंधित हो सकता है।
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इस तंत्रिका विज्ञान मॉडल का प्रभाव
हेब के प्रस्ताव ने न्यूरोप्सिओलॉजी पर एक मजबूत प्रभाव डाला, जो बाद के दशकों में विकसित कई दृष्टिकोणों का मूल बन गया, और आज इस क्षेत्र में एक बहुत ही महत्वपूर्ण संदर्भ बना हुआ है।
70 के दशक की शुरुआत में, सीखने के लिए एक बहुत ही प्रासंगिक तंत्र का अस्तित्व खोजा गया था: दीर्घकालिक सशक्तिकरण, जिसमें यादों का एकीकरण शामिल है बार-बार अनुभव के माध्यम से।इस प्रकार, अल्पकालिक स्मृति संरचनात्मक परिवर्तनों (जीन अभिव्यक्ति, प्रोटीन संश्लेषण और synapses में परिवर्तन) पर आधारित है।
इस मॉडल के सत्यापन ने हेब के मौलिक सिद्धांत को समर्थन दिया, जो ठोस कानून जैविक आधार निर्धारित करता है जो इसके कानून की व्याख्या करता है। आजकल हम निश्चित रूप से यह भी जानते हैं कि लंबी अवधि के पोटेंशिएशन विशेष रूप से न्यूरॉन्स तक सीमित हैं जो एक ही समय में सक्रिय हैं, और यदि एक ही न्यूरॉन में कई synapses अभिसरण होते हैं तो इन्हें और मजबूत किया जाता है।
के सबसे हालिया अनुप्रयोगों में से एक हेब का नियम दर्पण न्यूरॉन्स से संबंधित है , जो हम दोनों को सक्रिय करते हैं जब हम एक व्यवहार निष्पादित करते हैं और जब हम एक और जीवित ऐसा करते हैं और सहानुभूति और दिमाग के सिद्धांत के आधार के रूप में समझा जाता है। यह पता चला है कि हेब के कानून के बाद प्रासंगिक synapses मजबूत कर रहे हैं।
