Ahli saraf menemukan sirkuit otak tersembunyi yang membentuk setiap keputusan
Otak Anda terus-menerus menyulap informasi sensorik untuk membuat keputusan sepersekian detik, tetapi bagaimana?
Model sirkuit laten baru yang dikembangkan oleh para peneliti Princeton mengungkapkan bahwa kelompok-kelompok kecil neuron bertindak sebagai pemimpin pengambilan keputusan, menyederhanakan aktivitas saraf yang kompleks. Penemuan ini tidak hanya menjelaskan kondisi kesehatan mental tetapi juga dapat meningkatkan AI, membuat mesin lebih pintar dalam memproses informasi seperti manusia.
Wawasan baru tentang pengambilan keputusan otak
Model matematika baru membantu para ilmuwan memahami bagaimana otak memproses berbagai jenis informasi, seperti pemandangan dan suara, saat membuat keputusan. Dikembangkan oleh ahli saraf princeton, penelitian ini pada akhirnya dapat meningkatkan pemahaman kita tentang kerusakan sirkuit otak pada gangguan neurologis seperti Alzheimer. Itu juga dapat berkontribusi pada kemajuan kecerdasan buatanmembuat teknologi seperti Alexa dan mobil self-driving lebih efisien.
Temuan ini diterbitkan pada 10 Februari di jurnal Neuroscience Alam.
Tindakan penyeimbangan informasi sensorik yang kompleks
Pengambilan keputusan sehari-hari bergantung pada kemampuan otak untuk memproses beberapa sinyal sensorik sekaligus. Bayangkan berjalan ke tempat kerja: Anda melihat sinyal crosswalk berubah menjadi hijau, menunjukkan bahwa aman untuk dilintasi. Sama seperti Anda melangkah maju, sirene ambulans meledak, memaksa Anda untuk berhenti. Otak Anda dengan cepat memilah -milah informasi yang bertentangan ini, membantu Anda membuat pilihan paling aman.
Tepatnya bagaimana otak menyulap informasi sensorik yang bertentangan dan terkait, seperti sinyal berwarna dan sirene keras, dan membuat keputusan yang masuk akal telah lama dipelajari tetapi masih menjadi misteri.
Korteks prefrontal: pusat keputusan otak
Satu wilayah otak yang penting untuk pengambilan keputusan adalah korteks prefrontal, yang terletak tepat di belakang mata dan dipuji sebagai pusat kognisi yang lebih tinggi.
Penelitian sebelumnya menemukan bahwa respons sel otak tunggal di korteks prefrontal selama pengambilan keputusan beragam dan kompleks. Misalnya, neuron di korteks prefrontal hanya dapat menembak sebagai respons terhadap lampu lalu lintas hijau ketika ada mobil yang menghalangi penyeberangan. Pemahaman terpadu tentang bagaimana sel -sel otak dalam informasi sensorik proses korteks prefrontal, seperti sinyal lalu lintas, dan kemudian menghasilkan output perilaku, seperti memutuskan untuk Jaywalk, bagaimanapun, telah menghindari para peneliti.
Pendekatan Matematika Segar: Model Sirkuit Laten
Pendekatan matematika yang berbeda telah digunakan sebelumnya untuk mencoba memahami mekanisme sirkuit yang menghubungkan dinamika saraf dengan output perilaku, masing -masing dengan keterbatasannya sendiri. Salah satu pendekatan berpusat pada jaringan saraf berulang, jenis model sirkuit saraf yang terdiri dari banyak unit yang terhubung berulang. Jaringan saraf berulang dapat dilatih untuk melakukan tugas pengambilan keputusan, tetapi kepadatan koneksi berulang mereka membuat mereka sulit ditafsirkan.
Dalam makalah mereka baru-baru ini, peneliti postdoctoral Christopher Langdon, Ph.D., dan Asisten Profesor Neuroscience Tatiana Engel, Ph.D., mengusulkan kerangka matematika baru untuk lebih menjelaskan pengambilan keputusan yang dijuluki model sirkuit laten.
Pendekatan “Ringleader” untuk aktivitas saraf
Alih -alih model jaringan saraf berulang yang kompleks, Langdon dan Engel mengusulkan semacam pohon alih -alih pendekatan hutan. Untuk memahami jaringan besar aktivitas otak dan mencoba memahami bagaimana perilaku masing-masing sel dipengaruhi oleh yang lain, mungkin hanya beberapa pemimpin sel saraf yang dapat menjelaskan aktivitas seluruh orang banyak dan mempengaruhi pengambilan keputusan, apa yang oleh para ahli saraf disebut mekanisme “dimensi rendah”.
“Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memahami apakah mekanisme dimensi rendah beroperasi di dalam jaringan saraf berulang besar,” kata Langdon.
Menguji Model: Eksperimen Pengambilan Keputusan
Untuk menguji hipotesis mereka, Langdon dan Engel pertama kali menerapkan model baru mereka ke jaringan saraf berulang yang dilatih untuk melakukan tugas pengambilan keputusan yang bergantung pada konteks.
Tugas, dilakukan oleh manusia, monyet, atau komputer, dimulai dengan bentuk pada layar (persegi vs segitiga, isyarat konteks), diikuti oleh kisi yang bergerak (isyarat sensorik). Berdasarkan bentuknya, peserta diminta untuk melaporkan warna (merah vs hijau) atau gerakan (kiri vs kanan) dari grid bergerak.
Mekanisme Pergantian Tersembunyi Otak
Menggunakan model baru mereka, Langdon dan Engel menemukan bahwa ketika gerakan adalah isyarat penting bagi peserta untuk melacak, sel korteks prefrontal yang memproses bentuk menutup sel tetangga yang memperhatikan warna. Yang sebaliknya adalah benar ketika diminta untuk membedakan antara merah versus hijau.
“Sangat menyenangkan menemukan mekanisme konkret yang dapat ditafsirkan dan bersembunyi di dalam jaringan besar,” kata Langdon.
Memvalidasi prediksi model
Model sirkuit laten membuat prediksi tentang bagaimana pilihan harus berubah ketika kekuatan koneksi antara node laten yang berbeda diubah. Ini sangat kuat karena memungkinkan para peneliti untuk memvalidasi jika struktur konektivitas laten sebenarnya diperlukan untuk mendukung kinerja tugas. Memang, penulis menemukan bahwa kinerja tugas diderita dengan cara yang dapat diprediksi ketika menghapus koneksi spesifik di sirkuit.
“Hal keren tentang pekerjaan baru kami adalah kami menunjukkan bagaimana Anda dapat menerjemahkan semua hal yang dapat Anda lakukan dengan sirkuit ke jaringan besar,” kata Langdon. “Ketika Anda membangun sirkuit saraf kecil dengan tangan, ada banyak hal yang dapat Anda lakukan untuk meyakinkan diri sendiri bahwa Anda memahaminya. Anda dapat bermain dengan koneksi dan node gangguan, dan memiliki beberapa gagasan apa yang harus terjadi pada perilaku ketika Anda bermain dengan sirkuit dengan cara ini. “
Otak manusia, dengan lebih banyak neuron daripada bintang di Bimasaktisangat kompleks. Model sirkuit laten baru ini, bagaimanapun, membuka kemungkinan baru untuk mengungkapkan mekanisme yang menjelaskan bagaimana konektivitas di antara ratusan sel otak menimbulkan perhitungan yang mendorong orang untuk membuat pilihan yang berbeda.
Implikasi untuk Kesehatan Mental dan AI
Tantangan dengan pengambilan keputusan adalah ciri khas beberapa gangguan kesehatan mental yang kompleks, mulai dari depresi hingga gangguan gangguan hiperaktif defisit. Dengan mengungkapkan perhitungan matematika yang dilakukan oleh otak untuk membantu orang membuat keputusan, temuan ini dapat membuat diri mereka lebih memahami kondisi yang menantang ini, dan untuk meningkatkan kapasitas pengambilan keputusan teknologi dari asisten digital seperti Alexa ke mobil self-driving. Langkah-langkah pertama, bagaimanapun, melibatkan penerapan model baru ini untuk tugas pengambilan keputusan lain yang biasanya digunakan di laboratorium.
“Banyak tugas pengambilan keputusan yang dikendalikan dengan ketat yang dipelajari oleh para eksperimentalis, saya percaya bahwa mereka kemungkinan memiliki mekanisme laten yang relatif sederhana,” kata Langdon. “Harapan saya adalah bahwa kita dapat mulai mencari mekanisme ini sekarang dalam kumpulan data itu.”
Referensi: “Kesimpulan Sirkuit Laten dari Respon Saraf Heterogen Selama Tugas Kognitif” oleh Christopher Langdon, dan Tatiana A. Engel, 10 Februari 2025, Neuroscience Alam.
Doi: 10.1038/s41593-025-01869-7
