Moč mešane selektivnosti: razumevanje delovanja možganov in kognicije

Naši možgani si vsak dan prizadevajo za optimizacijo kompromisa: ob toliko dogodkih, ki se dogajajo okoli nas, in hkrati s toliko notranjimi vzgibi in spomini, morajo biti naše misli prožne, a dovolj osredotočene, da vodijo vse, kar moramo storiti. V novem članku v reviji Neuron skupina nevroznanstvenikov opisuje, kako možgani dosežejo kognitivno sposobnost integracije vseh pomembnih informacij, ne da bi jih preobremenilo tisto, kar ni pomembno.

Avtorji trdijo, da ta fleksibilnost izhaja iz ključne lastnosti, ki jo opazimo pri mnogih nevronih: »mešane selektivnosti«. Medtem ko so mnogi nevroznanstveniki prej mislili, da ima vsaka celica le eno specializirano funkcijo, so novejši dokazi pokazali, da lahko veliko nevronov sodeluje v različnih računalniških sklopih, ki delujejo vzporedno. Z drugimi besedami, ko zajec razmišlja o grizljanju solate na vrtu, je lahko en sam nevron vključen ne le v ocenjevanje njegove lakote, temveč tudi v slišanje sokola nad glavo ali vohanje kojota v drevesih in presojo, kako daleč je solata.

Možgani ne opravljajo več nalog hkrati, je dejal soavtor članka Earl K. Miller, profesor na Picowerjevem inštitutu za preučevanje učenja in spomina na MIT in eden od pionirjev ideje mešane selektivnosti, vendar imajo številne celice sposobnost opravljanja več izračunov (v bistvu "misli"). V novem članku avtorji opisujejo specifične mehanizme, ki jih možgani uporabljajo za novačenje nevronov za različne izračune in za zagotavljanje, da ti nevroni predstavljajo pravo število dimenzij kompleksne naloge.

Ti nevroni opravljajo številne funkcije. Z mešano selektivnostjo lahko imate reprezentacijski prostor, ki je tako kompleksen, kot ga potrebujete, in nič več. V tem leži fleksibilnost kognitivne funkcije.

Earl K. Miller, profesor, Picowerjev inštitut za preučevanje učenja in spomina, Tehnološki inštitut Massachusettsa

Soavtorica Kay Tai, profesorica na Salkovem inštitutu in Univerzi v Kaliforniji v San Diegu, je dejala, da je mešana selektivnost med nevroni, zlasti v medialnem prefrontalnem korteksu, ključna za omogočanje številnih miselnih sposobnosti.

»MPFC je kot šepet, ki predstavlja toliko informacij prek zelo fleksibilnih in dinamičnih sklopov,« je dejal Tai. »Mešana selektivnost je lastnost, ki nam daje fleksibilnost, kognitivne sposobnosti in ustvarjalnost. To je skrivnost maksimiranja računalniške moči, ki je v bistvu osnova inteligence.«

Izvor ideje

Ideja mešane selektivnosti se je začela leta 2000, ko sta Miller in njegov kolega John Duncan zagovarjala presenetljiv rezultat študije kognitivnih funkcij v Millerjevem laboratoriju. Ko so živali razvrščale slike v kategorije, se je zdelo, da je bilo rekrutiranih približno 30 odstotkov nevronov v prefrontalnem korteksu možganov. Skeptiki, ki so verjeli, da ima vsak nevron namensko funkcijo, so se posmehovali ideji, da lahko možgani namenijo toliko celic samo eni nalogi. Millerjev in Duncanov odgovor je bil, da imajo celice morda prožnost za sodelovanje v številnih izračunih. Sposobnost delovanja v eni možganski skupini, kot je bila, ni izključevala njihove sposobnosti delovanja v mnogih drugih.

Kakšne pa so koristi mešane selektivnosti? Leta 2013 se je Miller združil z dvema soavtorjema novega članka, Mattio Rigottijem iz IBM Research in Stefanom Fusijem iz Univerze Columbia, da bi pokazal, kako mešana selektivnost daje možganom močno računalniško prilagodljivost. V bistvu lahko skupina nevronov z mešano selektivnostjo sprejme veliko več dimenzij informacij o nalogi kot populacija nevronov s fiksnimi funkcijami.

»Od našega prvotnega dela smo dosegli napredek pri razumevanju teorije mešane selektivnosti skozi prizmo klasičnih idej strojnega učenja,« je dejal Rigotti. »Po drugi strani pa so bila vprašanja, pomembna za eksperimentatorje o mehanizmih, ki to izvajajo na celični ravni, relativno premalo raziskana. To sodelovanje in ta novi članek si prizadevata zapolniti to vrzel.«

V novem članku si avtorji predstavljajo miš, ki se odloča, ali bo pojedla jagodičevje. Morda diši okusno (to je ena dimenzija). Morda je strupeno (to je druga). Druga dimenzija ali dve problema bi lahko bili v obliki socialnega namiga. Če miš zavoha jagodičevje v dahu druge miši, je jagodičevje verjetno užitno (odvisno od navideznega zdravja druge miši). Nevronski ansambel z mešano selektivnostjo bi lahko vse to integriral.

Privabljanje nevronov

Čeprav mešano selektivnost podpirajo številni dokazi – opažena je bila po celotni skorji in v drugih možganskih regijah, kot sta hipokampus in amigdala – ostajajo odprta vprašanja. Na primer, kako se nevroni rekrutirajo za naloge in kako nevroni, ki so tako široko misleči, ostanejo uglašeni le na tisto, kar je resnično ključnega pomena?

V novi študiji raziskovalci, vključno z Marcusom Benno z Univerze v Kaliforniji, San Diego in Felixom Taschbachom z Inštituta Salk, identificirajo oblike mešane selektivnosti, ki so jih opazili raziskovalci, in trdijo, da ko nihanja (znana tudi kot "možganski valovi") in nevromodulatorji (kemikalije, kot sta serotonin ali dopamin, ki vplivajo na delovanje živčnih celic) rekrutirajo nevrone v računalniške ansamble, jim pomagajo tudi "filtrirati" tisto, kar je pomembno za ta namen.

Seveda se nekateri nevroni specializirajo za določen vhodni podatek, vendar avtorji poudarjajo, da so izjema, ne pravilo. Te celice, pravijo avtorji, imajo "čisto selektivnost". Zanima jih le, ali zajec vidi solato. Nekateri nevroni kažejo "linearno mešano selektivnost", kar pomeni, da je njihov odziv predvidljivo odvisen od vsote več vhodnih podatkov (zajec vidi solato in je lačen). Nevroni, ki dodajo največjo fleksibilnost pri merjenju, so tisti z "nelinearno mešano selektivnostjo", ki lahko upošteva več neodvisnih spremenljivk, ne da bi jih bilo treba vse skupaj sešteti. Namesto tega lahko upoštevajo celoten niz neodvisnih pogojev (npr. tam je solata, lačen sem, ne slišim jastrebov, ne voham kojotov, vendar je solata daleč in vidim precej trdno ograjo).

Kaj torej privlači nevrone, da se osredotočijo na pomembne dejavnike, ne glede na to, koliko jih je? Eden od mehanizmov so nihanja, ki se pojavijo v možganih, ko veliko nevronov ohranja svojo električno aktivnost v istem ritmu. Ta usklajena aktivnost omogoča izmenjavo informacij, kar jih v bistvu uglašuje skupaj, kot skupina avtomobilov, ki vsi predvajajo isto radijsko postajo (morda oddaja sokola, ki kroži nad glavo). Drug mehanizem, ki ga avtorji poudarjajo, so nevromodulatorji. To so kemikalije, ki lahko, ko dosežejo receptorje v celicah, vplivajo tudi na njihovo aktivnost. Na primer, porast acetilholina lahko podobno uglasi nevrone z ustreznimi receptorji na določeno aktivnost ali informacijo (morda občutek lakote).

"Ta dva mehanizma verjetno delujeta skupaj, da dinamično tvorita funkcionalna omrežja," pišejo avtorji.

Razumevanje mešane selektivnosti, nadaljujejo, je ključnega pomena za razumevanje kognicije.

»Mešana selektivnost je vseprisotna,« zaključujejo. »Prisotna je pri vseh vrstah in opravlja funkcije, od kognicije na visoki ravni do 'avtomatskih' senzorimotoričnih procesov, kot je prepoznavanje predmetov. Razširjenost mešane selektivnosti poudarja njeno temeljno vlogo pri zagotavljanju možganom prilagodljive procesne moči, potrebne za kompleksno razmišljanje in delovanje.«

Podrobnosti študije so na voljo na strani revije CELL.