Эти предшествующие убеждения помогают нам понять, что мы воспринимаем в настоящем.
На протяжении десятилетий исследования показывали, что наше восприятие мира зависит от наших ожиданий. Эти ожидания, также называемые «априорными убеждениями», помогают нам понять, что мы воспринимаем в настоящем, основываясь на аналогичном прошлом опыте.
Рассмотрите, например, как тень на рентгеновском снимке пациента, которую легко не заметить менее опытному интерну, бросается на опытного врача. Предыдущий опыт врача помогает ему прийти к наиболее вероятной интерпретации слабого сигнала.
Процесс объединения предшествующих знаний с неопределенными данными известен как байесовская интеграция, и считается, что он сильно влияет на наше восприятие, мысли и действия. Теперь нейробиологи Массачусетского технологического института обнаружили отличительные сигналы мозга, которые кодируют эти прежние убеждения. Они также выяснили, как мозг использует эти сигналы для принятия взвешенных решений в условиях неопределенности.
«Как эти убеждения влияют на активность мозга и искажают наше восприятие, - вот вопрос, на который мы хотели ответить, - говорит Мердад Джазайери, профессор Роберта А. Суонсона по развитию карьеры в области наук о жизни, член Массачусетского технологического института. Институт исследований мозга Макговерна и старший автор исследования.
Исследователи обучали животных выполнять задание на отсчет времени, в котором они должны были воспроизводить разные временные интервалы. Выполнение этой задачи является сложной задачей, потому что наше чувство времени несовершенно и может течь слишком быстро или слишком медленно. Однако, когда интервалы постоянно находятся в пределах фиксированного диапазона, наилучшей стратегией является смещение ответов в сторону середины диапазона. Это именно то, что делали животные. Более того, запись нейронов в лобной коре выявила простой механизм байесовской интеграции: предшествующий опыт искажал представление о времени в мозге, так что паттерны нейронной активности, связанные с разными интервалами, были смещены в сторону тех, которые находились в ожидаемом диапазоне.
Постдоктор Массачусетского технологического института Хансем Сон, бывший постдоктор Девика Нараин и аспирант Николас Мейрхэге являются ведущими авторами исследования, опубликованного в выпуске журнала Neuron от 15 июля.
На старт, внимание, марш
Статистики веками знали, что байесовское интегрирование является оптимальной стратегией для обработки неопределенной информации. Когда мы в чем-то не уверены, мы автоматически полагаемся на свой предыдущий опыт для оптимизации поведения.
«Если вы не можете точно сказать, что что-то представляет собой, но исходя из вашего предыдущего опыта, у вас есть некоторое представление о том, каким оно должно быть, тогда вы будете использовать эту информацию, чтобы направлять свои суждения», - говорит Джазайери.. «Мы делаем это все время».
В этом новом исследовании Джазаери и его команда хотели понять, как мозг кодирует предшествующие убеждения, и использовать эти убеждения для управления поведением. С этой целью исследователи обучали животных воспроизводить временной интервал, используя задачу под названием «приготовься к работе». В этом задании животные измеряют время между двумя вспышками света («готово» и «установлено»), а затем генерируют сигнал «вперед», давая отсроченный ответ по истечении такого же количества времени.
Они обучали животных выполнять эту задачу в двух контекстах. В «коротком» сценарии интервалы варьировались от 480 до 800 миллисекунд, а в «длинном» контексте интервалы составляли от 800 до 1200 миллисекунд. В начале задания животным давали информацию о контексте (посредством визуальной подсказки), и поэтому они знали, что следует ожидать интервалы либо из более короткого, либо из более длинного диапазона.
Jazayeri ранее показал, что люди, выполняющие эту задачу, склонны смещать свои ответы в сторону середины диапазона. Здесь они обнаружили, что животные делают то же самое. Например, если животные полагали, что интервал будет коротким, и им давали интервал в 800 миллисекунд, полученный ими интервал был немного короче 800 миллисекунд. И наоборот, если они полагали, что он будет длиннее, и им давали тот же 800-миллисекундный интервал, они создавали интервал немного длиннее 800 миллисекунд.
«Испытания, которые были идентичны почти во всех возможных отношениях, за исключением того, что вера животных приводила к различному поведению», - говорит Джазайери. «Это было убедительным экспериментальным доказательством того, что животное полагается на собственное убеждение».
Установив, что животные полагались на свои прежние убеждения, исследователи решили выяснить, как мозг кодирует прежние убеждения для управления поведением. Они зафиксировали активность примерно 1400 нейронов в области лобной коры, которая, как они ранее показали, участвует в хронометраже.
В эпоху «готовых установок» профиль активности каждого нейрона развивался по-своему, и около 60 процентов нейронов имели разные паттерны активности в зависимости от контекста (короткий или длинный). Чтобы разобраться в этих сигналах, исследователи проанализировали эволюцию нейронной активности во всей популяции с течением времени и обнаружили, что предшествующие убеждения искажают поведенческие реакции, искажая нейронное представление времени ближе к середине ожидаемого диапазона.
«Мы никогда не видели такого конкретного примера того, как мозг использует предшествующий опыт, чтобы изменить нейронную динамику, с помощью которой он генерирует последовательности нейронной активности, чтобы скорректировать собственную неточность. В этом уникальная сила этой статьи: объединение восприятия, нейронной динамики и байесовских вычислений в согласованную структуру, поддерживаемую как теорией, так и измерениями поведения и нейронной активности», - говорит Мате Ленгьел, профессор вычислительной нейробиологии в Кембриджском университете. кто не участвовал в исследовании.
Встроенные знания
Исследователи считают, что предыдущий опыт меняет силу связей между нейронами. Прочность этих связей, также известных как синапсы, определяет, как нейроны взаимодействуют друг с другом, и ограничивает модели активности, которые может генерировать сеть взаимосвязанных нейронов. Открытие того, что предыдущий опыт искажает паттерны нейронной активности, дает представление о том, как опыт изменяет синаптические связи.«Мозг, по-видимому, встраивает предыдущий опыт в синаптические связи, поэтому паттерны мозговой активности соответствующим образом искажаются», - говорит Джазайери.
В качестве независимой проверки этих идей исследователи разработали компьютерную модель, состоящую из сети нейронов, которые могли выполнять ту же готовую задачу. Используя методы, заимствованные из машинного обучения, они смогли изменить синаптические связи и создать модель, которая вела себя как животные.
Эти модели чрезвычайно ценны, поскольку они обеспечивают основу для подробного анализа лежащих в основе механизмов, процедура, известная как «реверс-инжиниринг». Примечательно, что реверс-инжиниринг модели показал, что она решает задачу точно так же, как мозг обезьяны. Модель также имела искаженное представление времени в соответствии с предыдущим опытом.
Исследователи использовали компьютерную модель для дальнейшего анализа основных механизмов с помощью экспериментов с возмущениями, которые в настоящее время невозможно провести в мозгу. Используя этот подход, они смогли показать, что восстановление нейронных представлений устраняет предвзятость в поведении. Это важное открытие подтвердило критическую роль искажения в байесовской интеграции предшествующих знаний.
Исследователи теперь планируют изучить, как мозг выстраивает и медленно настраивает синаптические связи, которые кодируют предшествующие убеждения, по мере того, как животное учится выполнять задачу синхронизации.
Исследование финансировалось Центром сенсомоторной нейронной инженерии, Нидерландской научной организацией, Реинтеграционным грантом Марии Склодовской Кюри, Национальными институтами здравоохранения, Фондом Слоуна, Фондом Клингенштейна, Фондом Саймонса, Фонд Макнайта и Институт Макговерна.
Перепечатано с разрешения MIT News. Прочтите исходную статью.