Bevezetés
Egy egér fut a virtuális valóság folyosójába ágyazott futópadon. Lelki szemében látja magát, amint egy alagútban száguld le, jellegzetes fénymintával előtte. A képzés során az egér megtanulta, hogy ha megáll a lámpánál, és 1.5 másodpercig megtartja ezt a pozíciót, jutalmat kap – egy kis pohár vizet. Aztán rohanhat egy másik lámpához, hogy újabb jutalmat kapjon.
Ez a beállítás a kutatás alapja júliusában jelent meg in Jelentések Cell az idegtudósok által Elie Adam, Taylor Johns és a Mriganka Sur a Massachusetts Institute of Technology munkatársa. Egy egyszerű kérdést feszeget: Hogyan működik az agy – egereknél, embereknél és más emlősöknél – elég gyorsan ahhoz, hogy megállítson minket egy fillért? Az új munka feltárja, hogy az agy nincs bekötve arra, hogy a legközvetlenebb vagy legintuitívabb módon továbbítsa az éles „stop” parancsot. Ehelyett egy bonyolultabb, a számítás elvein alapuló jelzőrendszert alkalmaz. Ez az elrendezés túlságosan bonyolultnak tűnhet, de meglepően okos módja annak, hogy olyan viselkedéseket irányítsunk, amelyeknek pontosabbaknak kell lenniük, mint amennyire az agy parancsai lehetnek.
A séta vagy futás egyszerű mechanikájának irányítása meglehetősen könnyen leírható: Az agy mesencephalic lokomotoros régiója (MLR) jeleket küld a gerincvelő neuronjainak, amelyek gátló vagy serkentő impulzusokat küldenek a láb izmait irányító motoros neuronoknak: Állj . Megy. Állj meg. Megy. Mindegyik jel az elektromos aktivitás csúcsa, amelyet a neuronok tüzelése generál.
A történet azonban bonyolultabbá válik, amikor bevezetik a gólokat, például amikor egy teniszező a pálya egy pontjára akar futni, vagy egy szomjas egér üdítő nyereményt néz a távolban. A biológusok régóta megértették, hogy a célok az agy agykéregében formálódnak. Hogyan fordítja le az agy egy célt (ha hagyja abba a futást, hogy jutalmat kapjon) egy pontosan időzített jelzéssé, amely azt mondja az MLR-nek, hogy nyomja meg a féket?
„Az emberek és az emlősök rendkívüli képességekkel rendelkeznek, ha szenzoros motoros szabályozásról van szó” – mondta Sridevi Sarma, a Johns Hopkins Egyetem idegtudósa. „Az emberek évtizedek óta tanulmányozzák, mi az az agyunk, amitől olyan mozgékonyak, gyorsak és robusztusak vagyunk.”
A gyors és a legbundásabb
A válasz megértése érdekében a kutatók figyelték az egér agyának idegi aktivitását, miközben azt időzítették, hogy az állatnak mennyi időbe telt, amíg lelassult a végsebességről a pontra. Arra számítottak, hogy gátló jelet fognak látni az MLR-be, ami szinte azonnali leállásra készteti a lábakat, mint amikor egy elektromos kapcsoló kikapcsolja a villanykörtét.
De az adatok eltérése gyorsan aláásta ezt az elméletet. Megfigyelték, hogy egy „stop” jel áramlott az MLR-be, miközben az egér lassított, de az intenzitása nem emelkedett elég gyorsan ahhoz, hogy megmagyarázza, milyen gyorsan állt meg az állat.
"Ha csak megfogja a stop jelzéseket, és betáplálja őket az MLR-be, az állat megáll, de a matematika azt mondja, hogy a megállás nem lesz elég gyors" - mondta Adam.
– A kéreg nem biztosít kapcsolót – mondta Sur. „Azt hittük, hogy a kéreg ezt fogja tenni, gyors jelzéssel 0-ról 1-re lép. Nem ezt teszi, ez a rejtvény.”
A kutatók tehát tudták, hogy egy további jelzőrendszernek is működnie kell.
Hogy megtalálják, újra megvizsgálták az egér agyának anatómiáját. Az agykéreg, ahonnan a célok származnak, és a mozgást irányító MLR között egy másik régió, a subthalamicus nucleus (STN) helyezkedik el. Már korábban is ismert volt, hogy az STN két úton kapcsolódik az MLR-hez: az egyik gerjesztő, a másik pedig gátló jeleket küld. A kutatók rájöttek, hogy az MLR a két jel közötti kölcsönhatásra reagál, nem pedig az egyik erősségére támaszkodik.
Ahogy a sprintelő egér felkészül a megállásra, az MLR gátló jelet kap az STN-től. Majdnem azonnal ezután gerjesztő jelet is kap. Mindegyik jel lassan jön – de gyors a váltás közöttük, és erre figyel az MLR: Regisztrálja a két jel közötti különbséget. Minél nagyobb a különbség, annál gyorsabban változik a gátló jel, és annál gyorsabban parancsolja le az MLR a lábakat.
"Nincs információ a tüskék magasságáról" - mondta Sur. „Minden a tüskék közötti intervallumban van. Mivel a tüskék élesek, az intervallum információkat hordozhat.”
Éles ív előre
A kutatók a leállítási mechanizmust a számítás két alapvető funkciója szerint értelmezték: az integrációt, amely a görbe alatti területet méri, és a deriválást, amely a görbe egy pontjának meredekségét számítja ki.
Ha a leállítás csak azon múlna, hogy az MLR mekkora stop jelet kapott, akkor ez az integráció egy formájaként fogható fel; a jel mennyisége számítana. De nem, mert az integráció önmagában nem elegendő a gyors ellenőrzéshez. Ehelyett az MLR felhalmozza a két jól időzített jel közötti különbséget, ami tükrözi a derivált kiszámításának módját: két végtelenül közeli érték különbségét veszi a görbe meredekségének kiszámításához egy pontban. A derivált gyors dinamikája kioltja az integráció lassú dinamikáját és lehetővé teszi a gyors leállást.
"Van egy gerjesztő és egy gátló jel, és a kettőt azonnal összehasonlítják" - mondta Sur. "Ha ez az érték elér egy bizonyos értéket, egy kapcsolót dobnak, amely megállítja az állatot."
Ez a származékos alapú vezérlőrendszer közvetettnek hangzik, de stratégiai értelme van. Amikor egy virtuális valóságban navigáló egér vagy egy pályán száguldó teniszező közeledik egy megállóhelyhez, hasznos lehet tudni, milyen gyorsan haladnak. De a következő teendők megtervezéséhez hasznosabb számukra, ha tudják, milyen gyorsan gyorsulnak vagy lassulnak – ez a mozgásuk származékos függvénye.
„Lehetővé teszi az előrejelzést és az előrejelzést. Ha ismerem a deriváltot, a sebességváltozás sebességét, akkor meg tudom jósolni, mekkora lesz a sebességem a következő lépésben” – mondta Sarma. "Ha tudom, hogy abba kell hagynom, meg tudom tervezni és megvalósítani."
