要約:
人間が世界を見るとき、目で受け取った信号を直接提示するだけではありません。視覚情報は、異なる機能を持つ脳の複数の領域によって処理され、最終的に相対的に統一された知覚結果を形成するには、これらの領域が継続的に情報を交換する必要があります。コールドスプリングハーバー研究所、ケンブリッジ大学、ユニバーシティ・カレッジ・ロンドンの研究者らによる新しい研究では、脳は「合意に達する」のと同様の神経メカニズムを通じて、異なる視覚領域で同じ情報の一貫した解釈を徐々に形成している可能性があることが判明した。
「Nature Neuroscience」に掲載されたこの研究では、実験対象としてマウスを使用し、一次視覚野 V1 と外側内側視覚野 LM に焦点を当てました。どちらの領域も脳の視覚野に属しますが、処理を担当する情報が異なり、両者の間には双方向の神経接続があるため、一方の領域からもう一方の領域への情報の一方通行の伝達だけではありません。
研究者らは、V1 と LM の 2 つの領域の神経活動パターンが互いに一致している場合、その活動がより長く持続することを発見しました。一方、2 つの領域が相反する活動パターンを生成した場合、その違いは 1 秒以内にすぐに消えていきました。これは、脳の異なる領域が独立して情報を処理するのではなく、互いに相互作用して、相互に認識された神経活動のパターンを維持しながら、一貫性のない情報を徐々に弱める可能性があることを意味します。
研究チームは、このメカニズムを「合意形成」と呼んでいます。このメカニズムは、脳がさまざまな神経領域やさまざまな情報チャネルからのデータを統合して、一貫した全体的な認識を形成するのに役立つ可能性があります。
研究者らは、この問題を説明するために目の錯覚を例として使用しています。人は、薄暗い環境でぼやけた物体を見ると、それを即座に顔として認識することがあります。特定の光や角度の下では、オレンジが一時的にリンゴのように見えることがあります。視覚システムは、常に明確で完全に一貫した情報のセットに直面しているわけではありませんが、異なる解釈の間の絶え間ない調整を必要とします。この調整プロセスを研究するために、研究者らは、反対の角度に傾いた 2 つの視覚パターンを区別できるようにマウスを訓練し、そのうちの 1 つのパターンに対してのみマウスに報酬を与えました。実験中、研究者らは、パートナー領域からの入力を失った後、他の視覚領域の変化を記録しながら、V1またはLMの神経活動を一時的にオフにしました。
これらの実験データを使用して、研究者らはさらに、V1 と LM の間の神経回路を表す人工ニューラル ネットワーク モデルを確立しました。このモデルは、異なる視覚刺激下での 2 つの脳領域の活動をシミュレートし、特定のニューロンが干渉されたときに 2 つの領域間の接続が神経活動の持続時間にどのような影響を与えるかをテストすることができます。
研究者らは最終的に、V1 と LM 間の双方向接続により、2 つの領域の神経活動状態が動的に変化する可能性があることを発見しました。両者のアクティビティ パターンが類似している場合、関連するシグナルは維持されます。両者の活動パターンが一致しない場合、対立の兆候はすぐに弱まります。
より正確なモデルを構築するために、研究者らは 194 個の V1 ニューロンと 228 個の LM ニューロンを含む 7 匹のマウスの神経活動データを分析しました。研究チームはこれらのデータを使用して脳領域の回路モデルを構築し、さまざまな刺激や神経介入条件下での活動の変化を予測しました。
研究者らは、このメカニズムが長年の神経科学の問題を説明できる可能性があると考えています。つまり、脳のさまざまな領域が高度に専門化されており、それぞれがさまざまな種類の情報を受信して処理していますが、人々が最終的に獲得するのは、統一された一貫した世界観です。
言い換えれば、脳は複数の脳領域の結果を単につなぎ合わせているのではなく、脳領域間の継続的な双方向フィードバックを通じて、異なる領域が共通の説明を徐々に「交渉」できるようにしているのかもしれません。最終的には 1 つの脳領域が絶対的な意思決定権を有すると言うよりは、複数の脳領域が相互に影響を与え続け、最終的に比較的安定した共通状態を形成すると言う方が適切です。
しかし、この研究ではこれまでのところ 2 つの視覚脳領域のみが観察されており、実験対象はマウスでした。したがって、研究者らは人間の脳が同じメカニズムを使用していることを直接証明することはできません。この実験では、人間の日常生活における複雑な錯視ではなく、さまざまな斜めの視覚パターンのマウスの識別もテストされました。
研究チームは次に、より広範囲の大脳皮質領域に「合意形成」が存在するかどうかをさらに確認したいと考えています。このメカニズムが V1 と LM に適用されるだけでなく、他の脳領域間でも一般的に機能するのであれば、脳が複雑な情報をどのように統合するかを説明する重要な理論的枠組みとなる可能性があります。
研究者は、異なる感覚間の情報の衝突を特に懸念しています。たとえば、人が聞いた音から得られる情報と矛盾する方向に物体が動いているのを見たとき、脳はどの情報を最終的に信じるかをどのように決定するのでしょうか?視覚、聴覚、その他の感覚系も同様の神経機構を通じて調整されているかどうかは、さらに研究される必要があります。
この合意形成メカニズムが大脳皮質に広く普及していることが判明すれば、神経系が統一的な説明を形成できない状況を科学者が理解するのにも役立つかもしれない。異なる脳領域が情報を効果的に調整できない場合、知覚と認知に異常が生じる可能性があります。
この研究は、人工知能に関する新しいアイデアを提供する可能性もあります。最新の AI システムは、連携して動作する複数の特殊なモジュールで構成されていることが多く、異なるモデルやモジュールが同じ入力に対して異なる結果や矛盾する結果を生成することがあります。研究者らは、相互に一貫した情報を保持し、矛盾する情報をすぐに弱めるという脳のメカニズムが、将来、人工知能システムがより効果的な情報調整方法を設計するきっかけとなる可能性があると考えている。
この研究の中心的な発見は、脳には「判断」を担う単一の領域があるということではなく、異なる脳領域が双方向の接続を通じて相互作用を続け、時間次元の差異が徐々に減少し、共通の活動パターンが強化され、高度に専門化された神経系が最終的に比較的統一された知覚結果を形成できるようになったということです。
コメント