Мы уже писали о том, как формируются ложные воспоминания, какие у них могут быть причины, какова их классификация, как смотрят на проблему специалисты, а также о предлагаемых современной медициной лечении и профилактике. Статья, переводом которой мы решили поделиться сегодня, посвящена исследованию о том, как мозг защищает память от ложных сенсорных ощущений.
Определённые популяции нейронов одновременно обрабатывают ощущения и воспоминания. Новая исследовательская работа показывает, как мозг поворачивает эти представления, избавляясь таким образом от нежелательного вмешательства. Эксперименты на мышах показывают, что нейронные представления сенсорной информации «поворачиваются» на 90°, после чего превращаются в воспоминания. При таком ортогональном расположении воспоминание и восприятие не препятствуют друг другу.
В любые моменты бодрствования нам — людям и другим животным — приходится балансировать на грани осознания прошлого и настоящего. Мы должны воспринимать новую сенсорную информацию об окружающем нас мире, сохраняя при этом кратковременные воспоминания о предыдущих наблюдениях или событиях. Наша способность понимать окружающую обстановку, учиться, действовать и думать зависит от постоянного и оперативного взаимодействия между ощущениями и воспоминаниями.
Но для этого мозг должен различать эти два понятия, в противном случае входящие потоки данных могут помешать восприятию предыдущих стимулов и заставить нас обдумывать заново или неправильно истолковывать важную контекстуальную информацию. Проблема осложняется тем, что в целом ряде работ исследователи придерживаются мнения, что мозг не разделяет функции краткосрочной памяти исключительно на более высокие когнитивные области, такие как префронтальная кора головного мозга. Вместо этого сенсорные области и другие центры нижней части коры головного мозга, ответственные за обнаружение и представление опыта, могут также кодировать и хранить воспоминания о нём. И всё же нельзя допускать, чтобы такие воспоминания вторгались в наше восприятие настоящего или произвольно переписывались новым опытом.
В статье, недавно опубликованной в журнале Nature Neuroscience, возможно, наконец, объясняется, как именно работает защитный механизм мозга. Двое исследователей показали, что для одновременного представления текущих и прошлых стимулов без взаимных помех мозг, по сути, «поворачивает» сенсорную информацию, кодируя её как воспоминание. Два ортогональных представления могут использовать перекрывающуюся нейронную активность, не мешая друг другу. Если понять, как работает такой механизм, можно разрешить ряд давно ведущихся споров о том, как память обрабатывает информацию.
Чтобы выяснить, как мозг предотвращает слияние новой информации и кратковременных воспоминаний, Тимоти Бушман, нейробиолог из Принстонского университета, и Александра Либби, аспирантка его лаборатории, решили изучить слуховое восприятие у мышей. Они заставили животных весь день слушать повторяющиеся последовательности из четырёх аккордов (Бушман назвал этот эксперимент «худшим концертом в истории»).
Эти последовательности звуков позволили мышам установить ассоциации между определёнными аккордами, поэтому, когда они слышали первый аккорд, они могли предсказать, какие звуки последуют за ним. Тем временем исследователи натренировали классификаторы машинного обучения анализировать нейронную активность, записанную в слуховой коре головного мозга грызунов во время таких сеансов прослушивания, чтобы определить, как все нейроны в совокупности представляли каждый стимул в последовательности.
Бушман и Либби наблюдали, как, по мере того как мыши создавали собственные ассоциации, такие паттерны претерпевали изменения. Исследователи выяснили, что со временем нейронные представления связанных друг с другом аккордов начинают походить друг на друга. Также они заметили, что в представления мыши о том, что она слышит, могли вмешиваться новые неожиданные сенсорные входы, например незнакомые последовательности аккордов, которые фактически переписывали её представления о предыдущих входах. Нейроны «задним числом» (ретроактивно) изменяли кодировку прошлого стимула, после чего животное стало ассоциировать звуки с последующим стимулом, даже если после таких звуков не следовал никакой стимул.
Исследователи хотели понять, как мозг будет корректировать такое ретроактивное вмешательство для сохранения точных воспоминаний. С этой целью они натренировали другой классификатор выявлять и различать нейронные паттерны, представлявшие собой воспоминания о последовательности аккордов, например как «выстреливали» нейроны, когда неожиданный аккорд вызывал в памяти сравнение с более знакомой последовательностью. Классификатор и в самом деле обнаружил незатронутые паттерны активности от воспоминаний о реально услышанных аккордах (а не ложных, записанных ретроспективно для сохранения старых ассоциаций «коррекций»), однако такие кодировки памяти выглядели совсем иначе, чем сенсорные представления.
Представления памяти организованы особым образом. Нейробиологи называют такое представление «ортогональным» измерением по отношению к сенсорным представлениям, причём речь идёт об одной и той же популяции нейронов. Бушман сравнил это с нехваткой места при ведении рукописных заметок на листке бумаги. Если места не хватает, «вы поворачиваете лист бумаги на 90° и начинаете писать на полях, — говорит он. — Именно так поступает мозг. Он получает первый сенсорный сигнал, записывает его на листе бумаги, а затем поворачивает его на 90 °, чтобы можно было записать новый сенсорный сигнал, не вмешиваясь в первый и не записывая информацию поверх него».
Другими словами, сенсорные данные трансформировались в воспоминания посредством изменения паттернов «выстрелов» нейронов. «Информация меняется, потому что её нужно защищать», — утверждает Анастасия Кийонага, специалист по когнитивной нейробиологии из Калифорнийского университета в Сан-Диего, которая не принимала участия в исследовании.
Такое использование ортогонального кодирования для разделения и защиты информации в мозге встречалось и раньше. Например, когда обезьяны готовятся к движению, нейронная активность в их двигательной зоне коры головного мозга представляет возможное движение, однако делает это ортогонально, чтобы не мешать сигналам, подающим мышцам фактические команды на начало движения.
Тем не менее остаётся неясным вопрос, как именно преобразуется нейронная активность. Бушман и Либби решили ответить на него, проведя эксперимент над слуховой зоной коры головного мозга мышей. «Когда я только начинала работать в лаборатории, мне было трудно представить, как что-то подобное может происходить с нейронной активностью», — рассказывает Либби. Ей стало интересно, что же происходит в «чёрном ящике» мозга. Что делает нейронная сеть для создания такой ортогональности?
Вот, например, письмо, датированное 1837 годом. Это хороший пример «перекрёстного письма», строки в нём идут как горизонтально, так и вертикально, чтобы сохранить разборчивость и при этом сэкономить бумагу. (Авторы писем иногда так поступали, чтобы меньше платить за почтовую пересылку.)
Рассматривая возможные варианты, исследователи исключили вероятность того, что различные подмножества нейронов в слуховой зоне коры головного мозга независимо друг от друга обрабатывают сенсорные представления и образы памяти. Они пришли к выводу, что задействуется одна и та же совокупная популяция нейронов и что активность нейронов можно разделить на две категории. Часть нейронов во время сенсорного представления и представления памяти сохраняла «стабильность», а другие — «переключающиеся» — нейроны каждый раз меняли паттерны своих реакций.
К удивлению исследователей, такого сочетания стабильных и переключающихся нейронов оказалось достаточно, чтобы «поворачивать» сенсорную информацию и преобразовывать её в воспоминания. «Это просто магия какая-то», — уверен Бушман.
Фактически он и Либби использовали подходы компьютерного моделирования, чтобы показать, что данный механизм является наиболее эффективным способом построения ортогональных представлений ощущений и воспоминаний: он требует меньше нейронов и меньше энергии, чем альтернативные варианты.
Выводы Бушмана и Либби соответствуют новой тенденции в нейробиологии: популяции нейронов даже в низших сенсорных областях подвергаются более интенсивному динамическому кодированию, чем считалось ранее. «Такие зоны коры головного мозга, находящиеся ниже в пищевой цепочке, также имеют очень интересную динамику, которую, возможно, мы ещё не до конца понимаем», — говорит Мигель Маравалл, нейробиолог из Университета Сассекса, не принимавший участия в новом исследовании.
Эта работа может примирить стороны давно ведущегося спора, поддерживается ли кратковременная память через подпитку постоянными устойчивыми представлениями или посредством меняющихся со временем динамических нейронных кодов. «Полученные нами результаты показывают, что, как ни странно, правы обе стороны», — утверждает Бушман, — причём стабильные нейроны поддерживают первую точку зрения, а переключающиеся нейроны — вторую. Сочетание процессов полезно, так как оно фактически препятствует вмешательству за счёт ортогонального поворота».
Исследование Бушмана и Либби может быть актуально в контекстах, выходящих за рамки сенсорного представления. Эти и другие исследователи надеются найти аналогичный механизм ортогонального поворота в других процессах: в том, как мозг способен одновременно отслеживать несколько мыслей или целей; как он способен выполнять задачу в окружении отвлекающих факторов; как он представляет внутренние состояния; как он управляет познанием, задействуя процессы внимания.
«Меня вдохновляют открывающиеся перспективы, — говорит Бушман. — Теперь, изучая работы других исследователей, я всегда представляю в голове: тут работает стабильный нейрон, а тут — переключающийся. Они повсюду!»
Либби считает, что полученные ими результаты можно использовать в исследованиях, связанных с разработкой искусственного интеллекта, в частности для разработки архитектур для сетей ИИ, работающих в многозадачном режиме. «Я бы хотела знать, помогли ли новые знания о предварительном распределении нейронов при проектировании нейронных сетей. Нейросети должны обладать стабильными и переключающимися свойствами, а не просто случайным набором свойств», — считает она.
В целом «будет крайне занимательно исследовать проблемы, связанные с последствиями такого кодирования информации», — считает Маравалл.
Так же интересно будет выражать научные идеи на языке математики, а после воплощать их в моделях нейронов, моделях ML и новых архитектурах глубоких нейронных сетей. Если вас привлекают не только биологические, но и искусственные нейроны, вы можете обратить внимание на курс «Machine Learning и Deep Learning», где эксперты научат вас разрабатывать модели ML и сети DL, чтобы решать сложные задачи.
Узнайте, как прокачаться и в других специальностях или освоить их с нуля:
Другие профессии и курсы
ПРОФЕССИИ
КУРСЫ
