Siła mieszanej selektywności: Zrozumienie funkcji mózgu i poznania

Każdego dnia nasz mózg stara się zoptymalizować kompromis: wokół nas dzieje się wiele wydarzeń, a jednocześnie wiele wewnętrznych popędów i wspomnień, nasze myśli muszą być elastyczne, ale wystarczająco skupione, aby kierować wszystkim, co musimy zrobić. W nowym artykule opublikowanym w czasopiśmie Neuron zespół neuronaukowców opisuje, jak mózg osiąga zdolność poznawczą do integrowania wszystkich istotnych informacji bez przytłaczania tym, co nieistotne.

Autorzy argumentują, że elastyczność wynika z kluczowej właściwości obserwowanej w wielu neuronach: „mieszanej selektywności”. Chociaż wielu neuronaukowców wcześniej uważało, że każda komórka pełni tylko jedną wyspecjalizowaną funkcję, nowsze dowody wykazały, że wiele neuronów może uczestniczyć w różnych zespołach obliczeniowych pracujących równolegle. Innymi słowy, gdy królik rozważa skubanie sałaty w ogrodzie, jeden neuron może być zaangażowany nie tylko w ocenę jego głodu, ale także w słyszenie jastrzębia nad głową lub wąchanie kojota na drzewach i określanie, jak daleko znajduje się sałata.. p>

Mózg nie jest wielozadaniowy, stwierdził współautor Earl K. Miller, profesor w Picower Institute for Learning and Memory na MIT i jeden z pionierów koncepcji mieszanej selektywności, ale wiele komórek ma tę zdolność angażować się w wiele procesów obliczeniowych (w zasadzie „myśli”). W nowym artykule autorzy opisują specyficzne mechanizmy wykorzystywane przez mózg do rekrutacji neuronów do wykonywania różnych obliczeń i zapewnienia, że neurony te reprezentują prawidłową liczbę wymiarów złożonego problemu.

Te neurony pełnią wiele funkcji. Dzięki mieszanej selektywności możliwa jest reprezentatywna przestrzeń, która jest tak złożona, jak to konieczne i nic więcej. Na tym polega elastyczność funkcji poznawczych.”

Earl K. Miller, profesor w Picower Institute for the Study of Learning and Memory w Massachusetts Institute of Technology

Współautorka Kaye Tai, profesor w Instytucie Salk i Uniwersytecie Kalifornijskim w San Diego, stwierdziła, że mieszana selektywność neuronów, szczególnie w przyśrodkowej korze przedczołowej, jest kluczem do umożliwienia wielu zdolności umysłowych.

„MPFC jest jak szept, który przekazuje tak wiele informacji w bardzo elastycznych i dynamicznych zespołach” – powiedział Tai. „Selektywność mieszana to właściwość, która zapewnia nam elastyczność, zdolności poznawcze i kreatywność. To sekret maksymalizacji mocy obliczeniowej, która w istocie jest podstawą inteligencji.”

Pochodzenie pomysłu

Idea selektywności mieszanej zrodziła się w 2000 roku, kiedy Miller i jego kolega John Duncan bronili zaskakującego wyniku badań nad funkcjami poznawczymi w laboratorium Millera. Kiedy zwierzęta posegregowały obrazy na kategorie, okazało się, że około 30 procent neuronów w korze przedczołowej mózgu zostało aktywowanych. Sceptycy wierzący, że każdy neuron ma wyznaczoną funkcję, szydzili z pomysłu, jakoby mózg mógł przeznaczyć tak wiele komórek tylko do jednego zadania. Odpowiedź Millera i Duncana była taka, że być może komórki są na tyle elastyczne, że mogą uczestniczyć w wielu obliczeniach. Zdolność do służenia w jednej grupie mózgowej nie wykluczała możliwości służenia wielu innym.

Ale jakie korzyści przynosi mieszana selektywność? W 2013 roku Miller nawiązał współpracę z dwoma współautorami nowego artykułu, Mattią Rigotti z IBM Research i Stefano Fusi z Columbia University, aby pokazać, jak mieszana selektywność zapewnia mózgowi ogromną elastyczność obliczeniową. Zasadniczo zespół neuronów o mieszanej selektywności może pomieścić znacznie więcej wymiarów informacji o zadaniu niż populacja neuronów o funkcjach niezmienniczych.

„Od czasu naszej początkowej pracy poczyniliśmy postępy w zrozumieniu teorii selektywności mieszanej przez pryzmat klasycznych koncepcji uczenia maszynowego” – powiedział Rigotti. „Z drugiej strony ważne dla eksperymentatorów pytania dotyczące mechanizmów, które to robią na poziomie komórkowym, zostały stosunkowo mało zbadane. Ta współpraca i ten nowy artykuł miały na celu wypełnienie tej luki.”

W nowym artykule autorzy przedstawiają mysz podejmującą decyzję o zjedzeniu jagody. Może pachnieć pysznie (to jeden wymiar). Może być trujący (to inna sprawa). Inny lub dwa wymiary problemu mogą pojawić się w postaci sygnału społecznego. Jeśli mysz wyczuje jagodę w oddechu innej myszy, oznacza to, że jagoda jest prawdopodobnie jadalna (w zależności od widocznego stanu zdrowia drugiej myszy). Zespół neuronowy o mieszanej selektywności będzie w stanie to wszystko zintegrować.

Przyciąganie neuronów

Chociaż mieszana selektywność jest poparta licznymi dowodami – zaobserwowano ją w korze mózgowej i innych obszarach mózgu, takich jak hipokamp i ciało migdałowate – pytania pozostają otwarte. Na przykład, w jaki sposób neurony są rekrutowane do zadań i jak neurony o tak „szerokich horyzontach” mogą skupiać się tylko na tym, co jest naprawdę ważne dla misji?

W nowym badaniu badacze, w tym Marcus Benna z Uniwersytetu Kalifornijskiego w San Diego i Felix Taschbach z Instytutu Salk, identyfikują zaobserwowane przez siebie formy mieszanej selektywności i argumentują, że gdy oscylacje (znane również jako „fale mózgowe”) i neuromodulatory ( substancje chemiczne, takie jak serotonina czy dopamina, które wpływają na funkcjonowanie neuronów) przyciągają neurony do zespołów obliczeniowych, pomagają im także „filtrować” to, co jest w tym celu ważne.

Oczywiście niektóre neurony specjalizują się w konkretnym wejściu, ale autorzy zauważają, że stanowią one wyjątek, a nie regułę. Autorzy twierdzą, że ogniwa te charakteryzują się „czystą selektywnością”. Obchodzi ich tylko to, czy królik zobaczy sałatę. Niektóre neurony wykazują „liniową selektywność mieszaną”, co oznacza, że ich odpowiedź zależy w przewidywalny sposób od sumy wielu sygnałów wejściowych (królik widzi sałatę i czuje się głodny). Neurony zapewniające największą elastyczność pomiaru to te o „nieliniowej selektywności mieszanej”, która może uwzględniać wiele niezależnych zmiennych bez konieczności ich sumowania. Zamiast tego mogą wziąć pod uwagę cały szereg niezależnych warunków (np. Jest sałata, jestem głodny, nie słyszę jastrzębi, nie czuję kojotów, ale sałata jest daleko i mogę zobacz dość mocny płot).

Co zatem skłania neurony do skupiania się na istotnych czynnikach, niezależnie od ich liczby? Jednym z mechanizmów jest oscylacja, która zachodzi w mózgu, gdy wiele neuronów utrzymuje swoją aktywność elektryczną w tym samym rytmie. To skoordynowane działanie umożliwia wymianę informacji, zasadniczo dostrajając je do siebie, jak grupa samochodów odtwarzających tę samą stację radiową (być może transmisję krążącego nad głową jastrzębia). Kolejnym mechanizmem, na który zwracają uwagę autorzy, są neuromodulatory. Są to substancje chemiczne, które po dotarciu do receptorów wewnątrz komórek mogą również wpływać na ich działanie. Na przykład przypływ acetylocholiny może w podobny sposób pobudzać neurony z odpowiednimi receptorami do określonej aktywności lub informacji (być może uczucia głodu).

„Te dwa mechanizmy prawdopodobnie współpracują, tworząc dynamicznie sieci funkcjonalne” – piszą autorzy.

Zrozumienie selektywności mieszanej – kontynuują – ma kluczowe znaczenie dla zrozumienia procesów poznawczych.

„Mieszana selektywność jest wszechobecna” – podsumowują. „Występuje u różnych gatunków i pełni różnorodne funkcje, od poznania wysokiego poziomu po „automatyczne” procesy sensomotoryczne, takie jak rozpoznawanie obiektów. Powszechne występowanie selektywności mieszanej podkreśla jej fundamentalną rolę w zapewnianiu mózgowi skalowalnej mocy obliczeniowej potrzebnej do złożonych procesów myśli i działania.” p>

Przeczytaj więcej o badaniu w magazynie CELL