Силата на смесената селективност: разбиране на мозъчната функция и познанието

Всеки ден мозъкът ни се стреми да оптимизира компромис: с толкова много събития, случващи се около нас, и едновременно с това с толкова много вътрешни импулси и спомени, мислите ни трябва да бъдат гъвкави, но достатъчно фокусирани, за да ни насочват към всичко, което трябва да направим. В нова статия в списанието Neuron, екип от невролози описва как мозъкът постига когнитивната способност да интегрира цялата релевантна информация, без да се обърква от това, което няма значение.

Авторите твърдят, че тази гъвкавост произтича от ключово свойство, наблюдавано в много неврони: „смесена селективност“. Докато много невролози преди това са смятали, че всяка клетка има само една специализирана функция, по-скорошни доказателства показват, че много неврони могат да участват в различни изчислителни ансамбли, работещи паралелно. С други думи, когато заек обмисля да хапе маруля в градината, един-единствен неврон може да участва не само в оценката на глада му, но и в чуването на ястреб над главата му или помирисването на койот в дърветата и преценката колко далеч е марулята.

Мозъкът не изпълнява много задачи едновременно, казва съавторът на статията Ърл К. Милър, професор в Института Пикоуър за изследване на ученето и паметта в Масачузетския технологичен институт и един от пионерите на идеята за смесена селективност, но много клетки имат способността да участват в множество изчисления (по същество „мисли“). В новата статия авторите описват специфичните механизми, които мозъкът използва, за да набира неврони за различни изчисления и да гарантира, че тези неврони представляват правилния брой измерения на сложна задача.

Тези неврони изпълняват много функции. Със смесена селективност можете да имате представително пространство, което е толкова сложно, колкото ви е необходимо, и нищо повече. Именно там се крие гъвкавостта на когнитивната функция.

Ърл К. Милър, професор, Институт Пикоуър за изследване на ученето и паметта, Масачузетски технологичен институт

Съавторът Кей Тай, професор в Института Салк и Калифорнийския университет в Сан Диего, заяви, че смесената селективност сред невроните, особено в медиалната префронтална кора, е ключова за осъществяването на много умствени способности.

„MPFC е като шепот, който представя толкова много информация чрез силно гъвкави и динамични ансамбли“, каза Тай. „Смесената селективност е свойството, което ни дава гъвкавост, когнитивни способности и креативност. Това е тайната за максимизиране на изчислителната мощност, която е по същество основата на интелигентността.“

Произходът на идеята

Идеята за смесена селективност се заражда през 2000 г., когато Милър и неговият колега Джон Дънкан защитават изненадващ резултат от изследване на когнитивната функция в лабораторията на Милър. Когато животните сортират изображения в категории, около 30 процента от невроните в префронталния кортекс на мозъка сякаш са били ангажирани. Скептиците, които вярват, че всеки неврон има специална функция, се присмиват на идеята, че мозъкът може да посвети толкова много клетки само на една задача. Отговорът на Милър и Дънкан е, че може би клетките имат гъвкавостта да участват в много изчисления. Способността да служат в една мозъчна група, както е било, не изключва способността им да обслужват много други.

Но каква полза носи смесената селективност? През 2013 г. Милър се обедини с двама съавтори на новата статия, Матия Риготи от IBM Research и Стефано Фузи от Колумбийския университет, за да покаже как смесената селективност дава на мозъка мощна изчислителна гъвкавост. По същество, ансамбъл от неврони със смесена селективност може да побере много повече измерения на информацията за дадена задача, отколкото популация от неврони с фиксирани функции.

„От първоначалната ни работа, откакто сме работили първоначално, постигнахме напредък в разбирането на теорията за смесената селективност през призмата на класическите идеи за машинно обучение“, каза Риготи. „От друга страна, важните за експериментаторите въпроси относно механизмите, прилагащи това на клетъчно ниво, са сравнително недостатъчно проучени. Това сътрудничество и тази нова статия целят да запълнят тази празнина.“

В новата статия авторите си представят мишка, която решава дали да яде зрънце. Може да мирише вкусно (това е едно измерение). Може да е отровно (това е друго). Друго или две измерения на проблема могат да се проявят под формата на социален сигнал. Ако една мишка усети миризма на зрънце в дъха на друга мишка, зрънцето вероятно е годно за консумация (в зависимост от видимото здравословно състояние на другата мишка). Невронен ансамбъл със смесена селективност би могъл да интегрира всичко това.

Привличане на неврони

Въпреки че смесената селективност се подкрепя от изобилие от доказателства – тя е наблюдавана в цялата кора и в други мозъчни области, като хипокампуса и амигдалата – остават отворени въпроси. Например, как невроните се ангажират да изпълняват задачи и как невроните с толкова широк кръгозор остават настроени само към това, което е наистина критично за мисията?

В новото проучване, изследователи, включително Маркъс Бена от Калифорнийския университет в Сан Диего и Феликс Ташбах от Института Салк, идентифицират формите на смесена селективност, наблюдавани от изследователите, и твърдят, че когато трептенията (известни също като „мозъчни вълни“) и невромодулаторите (химикали като серотонин или допамин, които влияят на невронната функция) набират неврони в изчислителни ансамбли, те също така им помагат да „филтрират“ това, което е важно за тази цел.

Разбира се, някои неврони се специализират в определен входен сигнал, но авторите посочват, че те са изключение, а не правило. Тези клетки, казват авторите, имат „чиста селективност“. Те се интересуват само дали заекът вижда маруля. Някои неврони проявяват „линейна смесена селективност“, което означава, че отговорът им зависи предвидимо от сумата от множество входни сигнали (заекът вижда маруля и се чувства гладен). Невроните, които добавят най-голяма гъвкавост при измерване, са тези с „нелинейна смесена селективност“, които могат да отчитат множество независими променливи, без да е необходимо да се сумират всички заедно. Вместо това, те могат да отчитат цял набор от независими условия (напр. има маруля, гладен съм, не чувам ястреби, не усещам миризма на койоти, но марулята е далеч и виждам доста здрава ограда).

И така, какво привлича невроните да се фокусират върху значими фактори, независимо колко са те? Един от механизмите са трептенията, които възникват в мозъка, когато много неврони поддържат електрическата си активност в един и същ ритъм. Тази координирана активност позволява споделянето на информация, като по същество ги настройва заедно, като група коли, които пускат една и съща радиостанция (например предаване на ястреб, кръжащ над главите им). Друг механизъм, който авторите подчертават, са невромодулаторите. Това са химикали, които, когато достигнат до рецептори вътре в клетките, също могат да повлияят на тяхната активност. Например, пикът на ацетилхолин може по подобен начин да настрои невроните със съответните рецептори към определена дейност или информация (може би усещането за глад).

„Тези два механизма вероятно работят заедно, за да формират динамично функционални мрежи“, пишат авторите.

Разбирането на смесената селективност, продължават те, е от решаващо значение за разбирането на познанието.

„Смесената селективност е повсеместна“, заключават те. „Тя присъства във всички видове и изпълнява функции, вариращи от когнитивни функции на високо ниво до „автоматични“ сензомоторни процеси, като например разпознаване на обекти. Широко разпространената среща на смесената селективност подчертава нейната фундаментална роля в осигуряването на мащабируемата процесорна мощност на мозъка, необходима за сложна мисъл и действие.“

Подробности за проучването са достъпни на страницата на списание CELL.