Snaga mješovite selektivnosti: Razumijevanje funkcije mozga i kognicije

Svaki dan naš mozak nastoji optimizirati kompromis: s mnogo događaja koji se događaju oko nas, au isto vrijeme i s mnogim unutarnjim porivima i sjećanjima, naše misli moraju biti fleksibilne, ali dovoljno fokusirane da vode sve što trebamo učiniti. U novom radu u časopisu Neuron, tim neuroznanstvenika opisuje kako mozak postiže kognitivnu sposobnost da integrira sve relevantne informacije bez da ga preplavi ono što nije relevantno.

Autori tvrde da fleksibilnost proizlazi iz ključnog svojstva uočenog u mnogim neuronima: "mješovite selektivnosti". Dok su mnogi neuroznanstvenici ranije mislili da svaka stanica ima samo jednu specijaliziranu funkciju, noviji dokazi su pokazali da mnogi neuroni mogu sudjelovati u različitim računalnim ansamblima radeći paralelno. Drugim riječima, kada zec razmišlja o grickanju zelene salate u vrtu, jedan neuron može biti uključen ne samo u procjenu njegove gladi, već iu slušanje sokola iznad glave ili miris kojota u drveću i određivanje koliko je salata daleko. p>

Mozak ne obavlja više zadataka, rekao je koautor Earl K. Miller, profesor na Picower institutu za učenje i pamćenje na MIT-u i jedan od pionira ideje mješovite selektivnosti, ali mnoge stanice imaju sposobnost uključiti se u višestruke računalne procese (u suštini, "misli"). U novom radu autori opisuju specifične mehanizme koje mozak koristi za regrutiranje neurona za izvođenje raznih izračuna i osiguravanje da ti neuroni predstavljaju točan broj dimenzija složenog problema.

Ovi neuroni obavljaju mnoge funkcije. S mješovitom selektivnošću moguće je imati reprezentativan prostor koji je onoliko složen koliko treba i ništa više. Tu leži fleksibilnost kognitivne funkcije."

Earl K. Miller, profesor na Picower institutu za proučavanje učenja i pamćenja na Massachusetts Institute of Technology

Koautorica Kaye Tai, profesorica na Institutu Salk i Kalifornijskom sveučilištu u San Diegu, rekla je da je mješovita selektivnost među neuronima, posebno u medijalnom prefrontalnom korteksu, ključna za omogućavanje mnogih mentalnih sposobnosti.

"MPFC je poput šapta koji predstavlja toliko informacija kroz vrlo fleksibilne i dinamične sklopove", rekao je Tai. "Mješovita selektivnost svojstvo je koje nam daje fleksibilnost, kognitivnu sposobnost i kreativnost. To je tajna maksimiziranja snage obrade, što je u biti osnova inteligencije."

Podrijetlo ideje

Ideja mješovite selektivnosti nastala je 2000. Godine, kada su Miller i njegov kolega John Duncan branili iznenađujuće rezultate istraživanja kognitivnih funkcija u Millerovom laboratoriju. Kad su životinje sortirale slike u kategorije, činilo se da je oko 30 posto neurona u prefrontalnom korteksu mozga aktivirano. Skeptici koji su vjerovali da svaki neuron ima namjensku funkciju ismijavali su ideju da bi mozak mogao posvetiti toliko stanica samo jednom zadatku. Odgovor Millera i Duncana bio je da možda stanice imaju fleksibilnost da sudjeluju u mnogim izračunima. Sposobnost služenja jednoj grupi mozga, kakva je bila, nije isključila njihovu sposobnost služenja mnogim drugima.

Ali koje prednosti donosi mješovita selektivnost? Godine 2013. Miller se udružio s dva koautora novog rada, Mattiom Rigottijem iz IBM Researcha i Stefanom Fusijem sa Sveučilišta Columbia, kako bi pokazao kako mješovita selektivnost daje mozgu moćnu računsku fleksibilnost. U biti, skup neurona s mješovitom selektivnošću može primiti mnogo više dimenzija informacija o zadatku nego populacija neurona s nepromjenjivim funkcijama.

"Od našeg početnog rada, napredovali smo u razumijevanju teorije mješovite selektivnosti kroz leću klasičnih ideja strojnog učenja", rekao je Rigotti. "S druge strane, pitanja važna za eksperimentatore o mehanizmima koji to čine na staničnoj razini relativno su malo istražena. Ova suradnja i ovaj novi rad imali su za cilj popuniti ovu prazninu."

U novom radu autori predstavljaju miša koji odlučuje hoće li pojesti bobicu. Ona može mirisati ukusno (to je jedna dimenzija). Može biti otrovno (to je druga stvar). Još jedna ili dvije dimenzije problema mogu se pojaviti u obliku društvenog signala. Ako miš nanjuši bobicu na dah drugog miša, onda je bobica vjerojatno jestiva (ovisno o prividnom zdravlju drugog miša). Neuralni ansambl s mješovitom selektivnošću moći će sve to integrirati.

Privlačenje neurona

Iako je mješovita selektivnost podržana brojnim dokazima—uočena je u cijelom korteksu iu drugim regijama mozga kao što su hipokampus i amigdala—i dalje postoje otvorena pitanja. Na primjer, kako se neuroni regrutiraju za zadatke i kako neuroni koji su tako "širokoumni" ostaju usklađeni samo s onim što je stvarno važno za misiju?

U novoj studiji, istraživači uključujući Marcusa Bennu s UC San Diego i Felixa Taschbacha s Instituta Salk identificiraju oblike mješovite selektivnosti koje su istraživači uočili i tvrde da kada oscilacije (također poznate kao "moždani valovi") i neuromodulatori ( kemijske tvari kao što su serotonin ili dopamin koji utječu na neuralnu funkciju) privlače neurone u računalne skupine, također im pomažu "filtrirati" ono što je važno za tu svrhu.

Naravno, neki neuroni su specijalizirani za određeni unos, ali autori napominju da su oni iznimka, a ne pravilo. Autori kažu da te stanice imaju "čistu selektivnost". Brine ih samo hoće li zec vidjeti zelenu salatu. Neki neuroni pokazuju "linearnu mješovitu selektivnost", što znači da njihov odgovor predvidljivo ovisi o zbroju višestrukih inputa (zec vidi zelenu salatu i osjeća se gladnim). Neuroni koji dodaju najveću fleksibilnost mjerenja su oni s "nelinearnom mješovitom selektivnošću", koji mogu uzeti u obzir više nezavisnih varijabli bez potrebe za njihovim zbrajanjem. Umjesto toga, mogu uzeti u obzir čitav niz neovisnih uvjeta (na primjer, ima salate, gladan sam, ne čujem jastrebove, ne osjećam miris kojota, ali salata je daleko i mogu vidjeti prilično jaku ogradu).

Dakle, što privlači neurone da se usredotoče na značajne čimbenike, bez obzira koliko ih bilo? Jedan mehanizam je oscilacija, koja se javlja u mozgu kada mnogi neuroni održavaju svoju električnu aktivnost u istom ritmu. Ova koordinirana aktivnost omogućuje razmjenu informacija, u suštini ih usklađujući zajedno poput skupine automobila koji sviraju istu radio stanicu (možda emisiju sokola koji kruži iznad glave). Drugi mehanizam koji autori ističu su neuromodulatori. To su kemikalije koje, kada dođu do receptora unutar stanica, također mogu utjecati na njihovu aktivnost. Na primjer, val acetilkolina može na sličan način pokrenuti neurone s odgovarajućim receptorima za određenu aktivnost ili informaciju (možda osjećaj gladi).

"Ova dva mehanizma vjerojatno rade zajedno kako bi dinamički formirali funkcionalne mreže", pišu autori.

Razumijevanje mješovite selektivnosti, nastavljaju, ključno je za razumijevanje kognicije.

"Mješovita selektivnost je sveprisutna", zaključuju. "Prisutna je među vrstama i služi raznim funkcijama od visoke razine kognicije do 'automatskih' senzomotornih procesa kao što je prepoznavanje objekata. Raširena pojava mješovite selektivnosti naglašava njezinu temeljnu ulogu u pružanju mozgu skalabilne procesorske snage potrebne za složene misli i djela." p>

Pročitajte više o studiji u časopisu CELL