脳が世界のメンタルマップをどのように構築するか

私たちの脳は、私たちの周りの世界を理解するのに役立つ環境の地図を構築し、私たちが考え、思い出し、計画することを可能にします。これらのマップは、たとえば、ホテルの正しい床にある部屋を見つけるのに役立つだけでなく、間違った床のエレベーターから出たかどうかを把握するのにも役立ちます。

神経科学者は、これらのマップを構成するニューロンの活動について多くを知っています。 位置。しかし、私たちが学ぶときに脳がこれらの地図を作成する方法は謎のままです。

現在、動物が学習するように数千のニューロンの活動を数日および数週間にわたって追跡することにより、HHMIのJanelia Research Campusの研究者は、脳の海馬においてこれらの認知マップがどのように学習と記憶を担当する領域で形成するかを体系的に詳細に詳述しています。 。

研究はです 公開 ジャーナルで 自然。

Spruston Labが率いるチームは、動物がホテルの異なる床のように、2つの微妙に異なる線形トラックから報酬を収集することを学ぶにつれて、海馬の神経が異なる方法で反応し始めることを発見しました。最終的に、脳は、動物が2つのオプションを区別できるようにする情報を含む視覚的に類似したトラックの完全に明確な表現を生成します。

研究者はまた、この学習プロセスを最もよく再現し、脳がこれらのメンタルマップを作成するために使用している計算に光を当て、記憶と知性に関する洞察を提供する数学モデルのタイプを特定しました。

「私たちは、このような重要な概念である認知マップ形成の段階的なプロセスをマッピングしています」と、スプラストンラボの研究科学者として研究を共同主導したコーネル大学の助教授であるワイナン・サンは言います。

「しかし、2番目の貢献もあります。そのプロセスを視聴した結果、基礎となる計算についてのヒントが得られ、これらのマップを作成する際に脳が何をしているのかを理解することに少し近づきます。」

脳がこれらの計算をどのように実装するかを理解することは、研究者がアルツハイマー病のような記憶障害のより良い治療を開発し、生物学的脳のような推論の人工知能システムを作成するのに役立つ可能性があります。

「神経科学とAIはお互いから多くのことを学ぶことができます」と、Spruston Labの研究科学者として研究を共同主導したE11 Bioの神経解剖学の主任科学者であるJohan Winnubstは言います。

“何 大きな言語モデル 非常に印象的ですが、非常に明白な方法でも失敗し、その一部は推論と長期計画に関係しています。それで、あなたは私たちが海馬からこれらのモデルに学んだ教訓のいくつかを紹介するでしょう。」

地図形成の観察

これらの認知マップがどのように形成されるかを見るために、研究者は、画像の大きな視野を持つジャネリアが設計した高解像度顕微鏡を使用しました 神経活動 マウスの海馬の数千のニューロンでは、2つの異なる仮想廊下をナビゲートする方法を学習します。

各廊下の始まりの近くで、マウスには、廊下のどこで、近くまたは遠い場所で水報酬を見つけることができるかを示すための視覚的な手がかりが与えられます。マウスは、インジケータキューと報酬が配信される場所との関係を把握する必要があります。

研究者は、すべての動物が同じ特定のシーケンスで廊下をナビゲートする方法を学んだことを見ました。最初に、彼らは彼らが報われないことを知っていた舐めを抑制することを学びました。それから、彼らは廊下ごとに1つの報酬しか得られないことを知りました。最後に、彼らは報酬が遠い場所にあった廊下の近くの報酬の場所で舐めを抑制することを学びました。

動物が学び始めると、その神経活動は行動の変化を反映し始めました。学習の開始時に、個々のニューロンの活動は2つの廊下でほとんど類似しており、異なるキューと報酬の場所を表すわずかな違いのみを持つ線形トラックを形成しました。

しかし、動物の学習が進むにつれて、異なる廊下を表す神経活動はさらに区別し始めました。

近くの報酬の場所は常に互いに異なって表現されていましたが、現在、これらの報酬の場所は、マウスがどの廊下にあるかによって異なって扱われました。視覚的に同一でしたが。

学習の終わりに、これらのニューロンの活動は完全に異なっていて、動物が2つの廊下を区別できるようにする隠された情報をコードする明確なマップがありました。研究者は、この分化を可能にするために環境から隠された情報を抽出する特定の細胞（それらを「状態細胞」と呼ぶ）があることを発見しました。

ホテルのアナロジーでは、最初は脳が同様にすべての床を表す可能性があります。しかし、数日後、床の違いを学びます。私たちの脳は、異なる床に異なるマップを生成します。それぞれが隠された情報またはコンテキスト情報を含む（エレベーター内に表示されているが、外に出たときに表示されなくなった）など、それらを区別することができます。

現実の世界の動物の場合、このプロセスは、森や畑の類似したが異なる領域を区別するのに役立ちます。

「最初は、 脳の活動 非常に似ており、学習とともに、アクティビティが直交するまでますます異なるようになります。そして、最終的に、活動の各神経パターンは、タスクの真の隠された状態を反映する隠された状態をエンコードします。動物が入っていると述べてください。」

最後に、研究者たちは、観察した地図の形成を可能にするために、脳内でどのような計算が起こっているかを調べました。

チームは、脳がこれらのマップをステートマシンのように構築することを発見しました。これは、すぐに見えるものを超えて隠された状態を推測することによって真の状況を把握するシステムです。テストされたさまざまな計算モデルのうち、クローン構造化された因果グラフをコールした1つのタイプのみが、この学習プロセスを正確に再現することができました。

世界中の科学者がデータを探索できるようにオンライン視覚化ツールを作成した研究者は、これらの作品を個々の細胞からニューロンのグループ、アルゴリズムに接続できると言います。これは、真に理解するための重要なステップです脳と知性は機能します。

「神経科学の究極の目標の1つは次のとおりです。行動や認知機能を観察する場合、その行動または認知機能は、それに関与する細胞および分子プロセスだけでなく、脳が使用するアルゴリズム表現の観点から理解したいと考えています。 、新しい研究の上級著者であるジャネリアのエグゼクティブディレクターネルソンスプラストンは言います。

「私たちはアルゴリズムレベル（間違いなく最も難しいこと）に到達しています。これは、細胞および分子プロセスが実際に動作して脳内のアルゴリズムを生成し、この計算を形成できるこの計算を形成できるドットを接続するのに役立ちます。行動。”