Стабильные фронтальные сигналы, гибкие гиппокампальные: как мозг сохраняет контекст при изменении целей

Пока люди выполняют задачу, они могут временно хранить информацию в своем сознании, а также манипулировать ею и адаптировать на основе изменяющихся обстоятельств. Для поддержки этой способности, известной как рабочая память, мозг должен удерживать важный контекст о задаче, обновляя его при изменении правил, целей или обстоятельств.

Исследователи из Медицинского центра Cedars-Sinai, Университета Торонто и других учреждений недавно провели исследование, направленное на лучшее понимание того, как нейроны сохраняют контекст во времени при изменении целей текущей задачи. Их результаты, опубликованные в Nature Human Behaviour, предполагают, что мозг может представлять одну и ту же информацию через различные паттерны активности нейронов, которые различаются по стабильности и гибкости.

"Нас вдохновила замечательная способность человека неустанно преследовать цель в течение длительных периодов времени, оставаясь при этом гибким и кодируя информацию об изменяющейся среде", - сказал Hristos S. Courellis, первый автор статьи, порталу Medical Xpress.

"Ни одно другое животное не может встретить произвольный набор правил или поведенческих ограничений, немедленно их интернализировать и придерживаться их без постоянных напоминаний или огромного количества кондиционирования или подкрепления. Мы хотели изучить, как различные структуры мозга выполняют вычисления в поддержку этих уникально человеческих поведений."

Классические нейронаучные эксперименты, исследующие механизмы рабочей памяти, побуждали животных держать в памяти конкретный стимул всего несколько секунд. Couleries и его коллеги вместо этого анализировали записи нейронной активности, собранные у людей во время кодирования информации и запоминания правил задачи в течение нескольких минут.

Записи были собраны от 25 пациентов с лекарственно-устойчивой эпилепсией, у которых электроды были хирургически имплантированы в мозг, чтобы врачи могли попытаться определить источник их припадков. В зависимости от клинических потребностей каждого пациента, электроды, использовавшиеся для сбора анализируемых записей, были имплантированы в области, включая медиальную префронтальную кору (часть префронтальной коры близко к средней линии мозга) и гиппокамп (область мозга, которая играет ключевую роль в памяти и обучении).

Записи были собраны, пока участники выполняли два эксперимента, требующих от них держать контекст или правила в памяти в течение нескольких минут. Исследователи затем использовали инструменты обработки сигналов и модели искусственного интеллекта (ИИ) для анализа активности нейронов, записанной электродами в их мозге, с целью лучше понять, как нейроны представляли контекст во время экспериментов.

"Мы разработали простую компьютерную игру, включающую различные виды правил, требующие нажатия кнопок в ответ на различные изображения", - объяснил Courellis.

"Эти правила иногда были явно даны через письменные или словесные инструкции, а иногда должны были быть выведены пациентами из обратной связи. Мы записали активность отдельных нейронов, используя имплантированные электроды, пока пациенты играли в эти игры, и анализировали эти данные, используя несколько передовых методов обработки сигналов и машинного обучения, чтобы сделать наши открытия."

Это исследование предоставляет ценные новые понимания о том, как человеческий мозг представляет контекст, когда люди выполняют задачи. В частности, это предполагает, что нейроны в медиальной префронтальной коре могут поддерживать стабильный паттерн активности для представления правила в течение нескольких минут, даже когда напоминания об этом правиле больше не присутствуют.

"Этот механизм может объяснить, как мы способны постоянно помнить, какое поведение нужно проявлять, спустя долгое время после того, как связанные инструкции или сигналы для этого поведения исчезли", - сказал Courellis.

"Мы также продемонстрировали, что гиппокамп формирует уникально гибкое представление правила, формат которого меняется со временем в зависимости от того, какое поведение нужно проявлять человеку. Эти результаты примечательны тем, что они обращают внимание на полезность представлений правил, которые стабильны во времени и во входящих стимулах, что считается способствующим способности человека быстро обобщать поведение на новые контексты."

В будущем результаты этого исследования могут помочь улучшить модели рабочей памяти нейронауки и психологические теории, описывающие, как люди умственно решают повседневные задачи. Кроме того, они могут информировать разработку и продвижение вдохновленных мозгом вычислительных инструментов, включая большие языковые модели (LLM) и другие модели машинного обучения.

"Модели машинного обучения, включая современные большие языковые модели, печально известны тем, что с трудом справляются с обобщением", - объяснил Courellis. "Одно потенциальное решение могло бы заключаться в реализации того же вида надежных представлений, которые существуют в наших собственных мозгах, в этих моделях.

"В рамках наших следующих исследований мы будем продолжать задавать вопросы о нейронных механизмах, лежащих в основе способности человека быстро и гибко учиться, обобщать поведение на новые ситуации и предлагать новые решения проблемам, и как наша способность кодировать и генерировать язык может способствовать этому поведению."