Između vremena kada pročitate lozinku za Wi-Fi sa table menija kafića i vremena kada se možete vratiti svom laptopu da biste je uneli, morate je imati na umu. Ako ste se ikada zapitali kako vaš mozak to radi, postavljate pitanje o radnoj memoriji koje istraživači pokušavaju decenijama da objasne. Sada su neuronaučnici sa MIT-a objavili ključni novi uvid da objasne kako to funkcioniše.
U studiji o računarskoj biologiji PLOS, naučnici sa Instituta za učenje i pamćenje Picover uporedili su merenja aktivnosti moždanih ćelija kod životinje koja obavlja zadatak radne memorije sa izlazom različitih kompjuterskih modela koji predstavljaju dve teorije osnovnog mehanizma za držanje informacija na umu. Rezultati su snažno favorizovali noviju ideju da mreža neurona skladišti informacije praveći kratkotrajne promene u obrascu svojih veza, ili sinapsi, i u suprotnosti su sa tradicionalnom alternativom da se memorija održava tako što neuroni ostaju uporno aktivni (poput motora u praznom hodu).
Iako su oba modela dozvoljavala da se informacije imaju na umu, samo verzije koje su dozvoljavale sinapsama da prolazno menjaju veze („kratkoročna sinaptička plastičnost“) proizvele su obrasce neuronske aktivnosti koji su oponašali ono što je zapravo primećeno u stvarnim mozgovima na radu. Ideja da moždane ćelije održavaju sećanja tako što su uvek „uključene“ može biti jednostavnija, priznao stariji autor Erl K. Miler, ali ne predstavlja šta priroda radi i ne može da proizvede sofisticiranu fleksibilnost misli koja može da nastane iz povremenih neuronska aktivnost podržana kratkoročnom sinaptičkom plastičnošću.
„Potrebne su vam ovakve vrste mehanizama da biste aktivnosti radne memorije dali slobodu koja joj je potrebna da bi bila fleksibilna“, rekao je Miler, profesor neuronauke Picover na MIT-ovom odeljenju za mozak i kognitivne nauke (BCS). „Kada bi radna memorija bila samo održiva aktivnost, bilo bi jednostavno kao prekidač za svetlo. Ali radna memorija je složena i dinamična kao i naše misli.“
Ko-vodeći autor Leo Kozačkov, koji je doktorirao. na MIT-u u novembru za rad na teorijskom modeliranju, uključujući ovu studiju, rekao je da je usklađivanje računarskih modela sa podacima iz stvarnog sveta ključno.
„Većina ljudi misli da se radna memorija ‘dešava’ u neuronima – uporna neuronska aktivnost dovodi do upornih misli. Međutim, ovo gledište je nedavno dospelo pod lupu jer se ne slaže sa podacima“, rekao je Kozačkov koji je bio pod nadzorom ko-stariji autor Jean-Jackues Slotine, profesor BHS-a i mašinstva.
„Koristeći veštačke neuronske mreže sa kratkoročnom sinaptičkom plastičnošću, pokazujemo da sinaptička aktivnost (umesto neuronske aktivnosti) može biti supstrat za radnu memoriju. Važan zaključak iz našeg rada je: ovi ‘plastični’ modeli neuronske mreže su više moždani- kao, u kvantitativnom smislu, a takođe imaju dodatne funkcionalne prednosti u smislu robusnosti.“
Zajedno sa ko-vodećim autorom Džonom Tauberom, studentom MIT-a, cilj Kozačkova nije bio samo da utvrdi kako se informacije radne memorije mogu imati na umu, već i da rasvetli na koji način priroda to zapravo radi. To je značilo da se počne sa merenjima „prizemne istine“ električne „naglo“ aktivnosti stotina neurona u prefrontalnom korteksu životinje dok je igrala igru radne memorije.
U svakoj od mnogih rundi životinji je pokazivana slika koja je potom nestala. Sekundu kasnije video bi dve slike uključujući original i morao je da pogleda original da bi zaradio malu nagradu. Ključni momenat je ta sekunda između, nazvana „period odlaganja“, u kojoj se slika mora imati na umu pre testa.
Tim je dosledno posmatrao ono što je Milerova laboratorija videla mnogo puta ranije: Neuroni se mnogo povećavaju kada vide originalnu sliku, skaču samo povremeno tokom kašnjenja, a zatim ponovo rastu kada se slike moraju prizvati tokom testa (ovom dinamikom upravljaju međuigra beta i gama frekvencija moždanih ritmova). Drugim rečima, skokovi su jaki kada informacije moraju biti prvobitno uskladištene i kada se moraju opozvati, ali su samo sporadične kada se moraju održavati. Šiljanje nije uporno tokom kašnjenja.
Štaviše, tim je obučio softverske „dekodere“ da čitaju informacije o radnoj memoriji iz merenja skokovite aktivnosti. Bili su veoma precizni kada je skok bio visok, ali ne i kada je bio nizak, kao u periodu odlaganja. Ovo sugeriše da skokovi ne predstavljaju informaciju tokom kašnjenja. Ali to je pokrenulo ključno pitanje: ako spiking ne drži informacije na umu, šta ih čini?
Istraživači, uključujući Marka Stouksa sa Univerziteta u Oksfordu, predložili su da promene u relativnoj snazi ili „težini“ sinapsi mogu umesto toga da skladište informacije. Tim MIT-a stavio je tu ideju na test računarskim modeliranjem neuronskih mreža koje sadrže dve verzije svake glavne teorije. Kao i kod prave životinje, mreže za mašinsko učenje su bile obučene da obavljaju isti zadatak radne memorije i da daju neuronsku aktivnost koja se takođe može tumačiti dekoderom.
Rezultat je da su računarske mreže koje su omogućavale kratkoročnu sinaptičku plastičnost za kodiranje informacija porasle kada se stvarni mozak povećao, a ne kada nije. Mreže sa stalnim skokovima kao metodom za održavanje pamćenja stalno su se povećavale, uključujući i kada prirodni mozak nije. I rezultati dekodera su otkrili da je tačnost opala tokom perioda kašnjenja u modelima sinaptičke plastičnosti, ali je ostala neprirodno visoka u modelima upornih skokova.
U drugom sloju analize, tim je napravio dekoder za čitanje informacija iz sinaptičkih težina. Otkrili su da su tokom perioda kašnjenja sinapse predstavljale informacije o radnoj memoriji koje spiking nije.
Među dve verzije modela koje su imale kratkoročnu sinaptičku plastičnost, najrealnija se zvala „PS-Hebb“, koja ima negativnu povratnu spregu koja održava neuronsku mrežu stabilnom i robusnom, rekao je Kozačkov.
Pored boljeg usklađivanja prirode, modeli sinaptičke plastičnosti su takođe dali druge prednosti koje su verovatno važne za pravi mozak. Jedan je bio da su modeli plastičnosti zadržali informacije u svojim sinaptičkim ponderima čak i nakon što je čak polovina veštačkih neurona bila „uklonjena“. Modeli uporne aktivnosti su se pokvarili nakon što su izgubili samo 10-20 procenata svojih sinapsi. I, dodao je Miler, samo ubacivanje povremeno zahteva manje energije nego uporno ubacivanje.
Štaviše, rekao je Miler, brzi rafali, a ne uporni skokovi, ostavljaju prostor na vreme za skladištenje više od jedne stavke u memoriji. Istraživanja su pokazala da ljudi mogu zadržati do četiri različite stvari u radnoj memoriji. Milerova laboratorija planira nove eksperimente kako bi utvrdila da li modeli sa povremenim skokovima i skladištenjem informacija zasnovanih na sinaptičkoj težini odgovaraju stvarnim neuronskim podacima kada životinje moraju da imaju na umu više stvari, a ne samo jednu sliku.
