Moc selektywności mieszanej: zrozumienie funkcji mózgu i poznania

Każdego dnia nasz mózg dąży do optymalizacji kompromisu: przy tak wielu wydarzeniach dziejących się wokół nas, a jednocześnie tak wielu wewnętrznych impulsach i wspomnieniach, nasze myśli muszą być elastyczne, ale wystarczająco skupione, aby pokierować wszystkim, co musimy zrobić. W nowym artykule w czasopiśmie Neuron zespół neurobiologów opisuje, w jaki sposób mózg osiąga zdolność poznawczą do integrowania wszystkich istotnych informacji bez przytłoczenia tym, co nie ma znaczenia.

Autorzy twierdzą, że ta elastyczność wynika z kluczowej właściwości obserwowanej w wielu neuronach: „mieszanej selektywności”. Podczas gdy wielu neurobiologów wcześniej uważało, że każda komórka ma tylko jedną wyspecjalizowaną funkcję, nowsze dowody wykazały, że wiele neuronów może uczestniczyć w różnych zespołach obliczeniowych pracujących równolegle. Innymi słowy, gdy królik rozważa skubnięcie sałaty w ogrodzie, pojedynczy neuron może być zaangażowany nie tylko w ocenę jego głodu, ale także w słyszenie jastrzębia nad głową lub wyczuwanie zapachu kojota na drzewach i ocenianie, jak daleko znajduje się sałata.

Mózg nie wykonuje wielu zadań jednocześnie, powiedział współautor artykułu Earl K. Miller, profesor w Picower Institute for the Study of Learning and Memory w MIT i jeden z pionierów idei mieszanej selektywności, ale wiele komórek ma zdolność do wykonywania wielu obliczeń (w zasadzie „myśli”). W nowym artykule autorzy opisują specyficzne mechanizmy, których mózg używa do rekrutowania neuronów do różnych obliczeń i upewniania się, że neurony te reprezentują odpowiednią liczbę wymiarów złożonego zadania.

Neurony te pełnią wiele funkcji. Dzięki mieszanej selektywności możesz mieć przestrzeń reprezentacyjną, która jest tak złożona, jak potrzebujesz, i nie bardziej. W tym tkwi elastyczność funkcji poznawczych”.

Earl K. Miller, profesor, Instytut Picowera ds. badań nad uczeniem się i pamięcią, Massachusetts Institute of Technology

Współautorka pracy, Kay Tai, profesor w Instytucie Salka i na Uniwersytecie Kalifornijskim w San Diego, powiedziała, że mieszana selektywność wśród neuronów, zwłaszcza w środkowej korze przedczołowej, jest kluczem do rozwoju wielu zdolności umysłowych.

„MPFC jest jak szept, który reprezentuje tak wiele informacji poprzez wysoce elastyczne i dynamiczne zespoły” — powiedział Tai. „Mieszana selektywność to właściwość, która daje nam elastyczność, zdolności poznawcze i kreatywność. To sekret maksymalizacji mocy obliczeniowej, która jest zasadniczo podstawą inteligencji”.

Pochodzenie pomysłu

Pomysł mieszanej selektywności narodził się w 2000 r., kiedy Miller i jego kolega John Duncan bronili zaskakującego wyniku badania funkcji poznawczych w laboratorium Millera. Kiedy zwierzęta sortowały obrazy na kategorie, około 30 procent neuronów w korze przedczołowej mózgu wydawało się być rekrutowanych. Sceptycy, którzy wierzyli, że każdy neuron ma dedykowaną funkcję, wyśmiewali pomysł, że mózg może poświęcić tak wiele komórek tylko jednemu zadaniu. Odpowiedź Millera i Duncana brzmiała, że być może komórki mają elastyczność, aby uczestniczyć w wielu obliczeniach. Zdolność do służenia jednej grupie mózgów, jak to miało miejsce, nie wykluczała ich zdolności do służenia wielu innym.

Ale jakie korzyści przynosi mieszana selektywność? W 2013 r. Miller połączył siły z dwoma współautorami nowego artykułu, Mattią Rigottim z IBM Research i Stefano Fusi z Columbia University, aby pokazać, jak mieszana selektywność daje mózgowi potężną elastyczność obliczeniową. W istocie zespół neuronów o mieszanej selektywności może pomieścić o wiele więcej wymiarów informacji o zadaniu niż populacja neuronów o stałych funkcjach.

„Od czasu naszej oryginalnej pracy poczyniliśmy postępy w zrozumieniu teorii mieszanej selektywności przez pryzmat klasycznych idei uczenia maszynowego” — powiedział Rigotti. „Z drugiej strony, pytania ważne dla eksperymentatorów dotyczące mechanizmów implementujących to na poziomie komórkowym były stosunkowo słabo zbadane. Ta współpraca i ten nowy artykuł mają na celu wypełnienie tej luki”.

W nowym artykule autorzy wyobrażają sobie mysz decydującą, czy zjeść jagodę. Może ona pachnieć pysznie (to jeden wymiar). Może być trująca (to drugi). Inny wymiar lub dwa tego problemu mogą przybierać formę wskazówki społecznej. Jeśli mysz wyczuje jagodę w oddechu innej myszy, jagoda prawdopodobnie jest jadalna (w zależności od widocznego stanu zdrowia tej drugiej myszy). Zespół neuronowy o mieszanej selektywności mógłby zintegrować to wszystko.

Przyciąganie neuronów

Choć mieszana selektywność jest poparta licznymi dowodami — zaobserwowano ją w całej korze mózgowej i innych obszarach mózgu, takich jak hipokamp i ciało migdałowate — pozostają otwarte pytania. Na przykład, w jaki sposób neurony są rekrutowane do zadań i w jaki sposób neurony o tak szerokich horyzontach pozostają dostrojone tylko do tego, co jest naprawdę krytyczne dla misji?

W nowym badaniu naukowcy, w tym Marcus Benna z UC San Diego i Felix Taschbach z Instytutu Salka, zidentyfikowali formy mieszanej selektywności zaobserwowane przez naukowców i twierdzą, że gdy oscylacje (znane również jako „fale mózgowe”) i neuromodulatory (substancje chemiczne, takie jak serotonina lub dopamina, które wpływają na funkcjonowanie neuronów) rekrutują neurony do zespołów obliczeniowych, pomagają im również „filtrować” to, co jest ważne dla danego celu.

Oczywiście, niektóre neurony specjalizują się w konkretnym wejściu, ale autorzy wskazują, że są one wyjątkiem, a nie regułą. Te komórki, jak twierdzą autorzy, mają „czystą selektywność”. Interesuje je tylko to, czy królik widzi sałatę. Niektóre neurony wykazują „liniową mieszaną selektywność”, co oznacza, że ich odpowiedź zależy przewidywalnie od sumy wielu wejść (królik widzi sałatę i czuje głód). Neurony, które dodają najwięcej elastyczności pomiaru, to te z „nieliniową mieszaną selektywnością”, która może uwzględniać wiele niezależnych zmiennych bez konieczności ich sumowania. Zamiast tego mogą uwzględniać cały zestaw niezależnych warunków (np. jest sałata, jestem głodny, nie słyszę jastrzębi, nie czuję zapachu kojotów, ale sałata jest daleko i widzę dość solidny płot).

Co zatem przyciąga neurony do skupiania się na istotnych czynnikach, bez względu na to, ile ich jest? Jednym z mechanizmów są oscylacje, które występują w mózgu, gdy wiele neuronów utrzymuje swoją aktywność elektryczną w tym samym rytmie. Ta skoordynowana aktywność pozwala na dzielenie się informacjami, zasadniczo dostrajając je do siebie, jak grupa samochodów, które wszystkie odtwarzają tę samą stację radiową (być może transmisja jastrzębia krążącego nad głową). Innym mechanizmem, na który zwracają uwagę autorzy, są neuromodulatory. Są to substancje chemiczne, które po dotarciu do receptorów wewnątrz komórek mogą również wpływać na ich aktywność. Na przykład wzrost acetylocholiny może podobnie dostroić neurony z odpowiednimi receptorami do określonej aktywności lub informacji (być może uczucia głodu).

„Te dwa mechanizmy prawdopodobnie współdziałają, aby dynamicznie tworzyć sieci funkcjonalne” – piszą autorzy.

Zrozumienie selektywności mieszanej jest, kontynuują, kluczowe dla zrozumienia procesów poznawczych.

„Mieszana selektywność jest wszechobecna” – podsumowują. „Występuje u różnych gatunków i pełni funkcje od poznania na wysokim poziomie po „automatyczne” procesy sensomotoryczne, takie jak rozpoznawanie obiektów. Powszechne występowanie mieszanej selektywności podkreśla jej fundamentalną rolę w zapewnianiu mózgowi skalowalnej mocy przetwarzania wymaganej do złożonych myśli i działań”.

Szczegóły badania są dostępne na stronie czasopisma CELL