Każdego dnia nasze mózgi starają się zoptymalizować kompromis: wokół nas dzieje się wiele rzeczy, mimo że skrywamy w sobie wiele wewnętrznych popędów i wspomnień, w jakiś sposób nasze myśli muszą być elastyczne, a jednocześnie wystarczająco skupione, aby kierować wszystkim, co musimy zrobić. W nowym artykule opublikowanym w Neuron zespół neuronaukowców opisuje, w jaki sposób mózg osiąga zdolność poznawczą do włączenia wszystkich istotnych informacji bez przytłoczenia tym, co nie jest.
Autorzy argumentują, że elastyczność wynika z kluczowej właściwości obserwowanej w wielu neuronach: „mieszanej selektywności”. Chociaż wielu neuronaukowców uważało, że każda komórka ma tylko jedną dedykowaną funkcję, nowsze dowody wykazały, że wiele neuronów może zamiast tego uczestniczyć w różnych zespołach obliczeniowych, z których każdy działa równolegle. Innymi słowy, gdy królik rozważa skubanie sałaty w ogrodzie, pojedynczy neuron może brać udział nie tylko w ocenie tego, jak bardzo jest głodny, ale także czy słyszy nad głową jastrzębia lub czuje kojota na drzewach oraz to, jak daleko jest od niego. sałata jest.
Mózg nie wykonuje wielu zadań wielozadaniowych, twierdzi współautor artykułu Earl K. Miller, profesor Picower w Instytucie Picower Institute for Learning and Memory na MIT i pionier koncepcji mieszanej selektywności, ale wiele komórek ma zdolność łączenia się w wiele procesów obliczeniowych wysiłki (zasadniczo „myśli”). W nowym artykule autorzy opisują specyficzne mechanizmy wykorzystywane przez mózg do rekrutacji neuronów do różnych obliczeń i zapewnienia, że neurony te reprezentują odpowiednią liczbę wymiarów złożonego zadania.
„Te neurony noszą wiele kapeluszy” – powiedział Miller. „Dzięki mieszanej selektywności możesz mieć przestrzeń reprezentacji, która jest tak złożona, jak powinna i nie bardziej złożona. Na tym właśnie polega elastyczne poznanie”.
Współautorka Kay Tye, 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 szum szeptów, który reprezentuje mnóstwo informacji w bardzo elastycznych i dynamicznych zespołach” – powiedział Tye. „Mieszana selektywność to właściwość, która zapewnia nam elastyczność, zdolności poznawcze i zdolność do kreatywności. To sekret maksymalizacji mocy obliczeniowej, która zasadniczo stanowi podstawę inteligencji”.
Geneza pomysłu
Idea mieszanej selektywności zrodziła się w 2000 roku, kiedy Miller i jego kolega John Duncan bronili zaskakującego wyniku badań funkcji poznawczych w laboratorium Millera. Kiedy zwierzęta sortowały obrazy na kategorie, wydawało się, że zaangażowanych jest około 30 procent neuronów w korze przedczołowej mózgu. Sceptycy wierzący, że każdy neuron ma wyznaczoną funkcję, szydzili, że mózg poświęca tak wiele komórek tylko jednemu zadaniu. Odpowiedź Millera i Duncana była taka, że być może komórki są na tyle elastyczne, że pozwalają na udział w wielu obliczeniach. Możliwość służenia w jednej mózgowej grupie zadaniowej nie wykluczała możliwości służenia wielu innym.
Ale jakie korzyści niesie ze sobą mieszana selektywność? W 2013 roku Miller połączył siły z dwoma współautorami nowego artykułu, Mattią Rigotti z IBM Research i Stefano Fusi z Columbia University, aby pokazać, jak mieszana selektywność zapewnia mózgowi potężną elastyczność obliczeniową. Zasadniczo zespół neuronów o mieszanej selektywności może pomieścić znacznie więcej wymiarów informacji o zadaniu niż populacja neuronów o niezmiennych funkcjach.
„Od czasu naszej pierwotnej 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 wdrażających to na poziomie komórkowym zostały stosunkowo słabo zbadane. Ta współpraca i ten nowy artykuł miały wypełnić tę lukę”.
W nowym artykule autorzy wyobrażają sobie mysz, która zastanawia się, czy zjeść jagodę. Może pachnieć pysznie (to jeden wymiar). Może być trujący (to co innego). Jeszcze inny wymiar problemu może pojawić się w formie sygnału społecznego. Jeśli mysz wyczuje zapach jagód w oddechu innej myszy, oznacza to, że jagoda prawdopodobnie nadaje się do spożycia (w zależności od widocznego stanu zdrowia innej myszy). Zespół neuronowy o mieszanej selektywności byłby w stanie to wszystko zintegrować.
Rekrutacja neuronów
Chociaż mieszana selektywność ma poparcie w licznych dowodach – zaobserwowano ją w korze mózgowej i innych obszarach mózgu, takich jak hipokamp i ciało migdałowate – nadal istnieją otwarte pytania. Na przykład, w jaki sposób neurony są rekrutowane do zadań i w jaki sposób neurony o tak „otwartym umyśle” pozostają dostrojone tylko do tego, co naprawdę ma znaczenie dla misji?
W nowym badaniu badacze, w skład których wchodzą także Marcus Benna z Uniwersytetu Kalifornijskiego w San Diego i Felix Taschbach z The Salk Institute, definiują zaobserwowane przez badaczy formy mieszanej selektywności i argumentują, że kiedy oscylacje (znane również jako „fale mózgowe”) i neuromodulatory (substancje chemiczne, takie jak serotonina lub dopamina, które wpływają na funkcje nerwowe) rekrutują neurony do zespołów obliczeniowych, pomagają im także „bramkować” to, co jest w tym celu ważne.
Oczywiście, niektóre neurony są przypisane do określonego sygnału wejściowego, ale autorzy zauważają, że stanowią one raczej wyjątek niż regułę. Autorzy twierdzą, że ogniwa te charakteryzują się „czystą selektywnością”. Obchodzi ich tylko to, czy królik widzi sałatę. Niektóre neurony wykazują „liniową selektywność mieszaną”, co oznacza, że ich reakcja w przewidywalny sposób zależy od sumowania się wielu bodźców (królik widzi sałatę i czuje się głodny). Neurony, które zapewniają największą elastyczność wymiarową, to neurony o „nieliniowej selektywności mieszanej”, które mogą wyjaśniać wiele niezależnych zmiennych bez konieczności ich sumowania. Zamiast tego mogą rozważyć cały zestaw niezależnych warunków (np. jest sałata, jestem głodny, nie słyszę jastrzębi, nie czuję kojotów, ale sałata jest daleko i widzę całkiem mocny płot).
Co zatem sprawia, że neurony skupiają się na najistotniejszych czynnikach, niezależnie od ich liczby? Jednym z mechanizmów są oscylacje powstające 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 kilka samochodów odtwarzających tę samą stację radiową (być może audycja dotyczy jastrzębia krążącego nad głową). Kolejnym mechanizmem, na który zwracają uwagę autorzy, są neuromodulatory. Są to substancje chemiczne, które po dotarciu do receptorów w komórkach mogą również wpływać na ich aktywność. Na przykład wybuch acetylocholiny może w podobny sposób dostroić neurony z właściwymi receptorami do określonej aktywności lub informacji (na przykład uczucia głodu).
„Te dwa mechanizmy prawdopodobnie współpracują, tworząc dynamicznie sieci funkcjonalne” – piszą autorzy.
Zrozumienie selektywności mieszanej – kontynuują – ma kluczowe znaczenie dla zrozumienia poznania.
„Selektywność mieszana jest wszechobecna” – podsumowują. „Występuje u różnych gatunków i w różnych funkcjach, od poznania wysokiego poziomu po „automatyczne” procesy sensomotoryczne, takie jak rozpoznawanie obiektów. Powszechne występowanie mieszanej selektywności podkreśla jej fundamentalną rolę w zapewnianiu mózgowi skalowalnej mocy obliczeniowej potrzebnej do złożonych myśli i działań .”