Suprotno prethodnim pretpostavkama, nervne ćelije u ljudskom neokorteksu su drugačije povezane nego kod miševa. To su nalazi nove studije koju je sproveo Charite-Universitatsmedizin Berlin i objavljena u časopisu Science. Studija je otkrila da ljudski neuroni komuniciraju u jednom pravcu, dok kod miševa signali imaju tendenciju da teku u petljama. Ovo povećava efikasnost i kapacitet ljudskog mozga da obrađuje informacije. Ova otkrića bi mogla da unaprede razvoj veštačkih neuronskih mreža.
Neokorteks, kritična struktura za ljudsku inteligenciju, debeo je manje od pet milimetara. Tamo, u najudaljenijem sloju mozga, 20 milijardi neurona obrađuje nebrojene čulne percepcije, planiraju akcije i čine osnovu naše svesti. Kako ovi neuroni obrađuju sve ove složene informacije? To u velikoj meri zavisi od toga kako su „povezani“ jedni sa drugima.
„Naše prethodno razumevanje neuronske arhitekture u neokorteksu zasnovano je prvenstveno na nalazima životinjskih modela kao što su miševi“, objašnjava prof. Jorg Gajger, direktor Instituta za neurofiziologiju u Šarite. „U tim modelima, susedni neuroni često komuniciraju jedni sa drugima kao da su u dijalogu. Jedan neuron signalizira drugom, a onda on šalje signal nazad. To znači da informacije često teku u ponavljajućim petljama.“
Ljudski neokorteks je mnogo deblji i složeniji od mišjeg. Bez obzira na to, istraživači su ranije pretpostavljali — delimično zbog nedostatka podataka — da sledi iste osnovne principe povezivanja. Tim istraživača Charite-a na čelu sa Geigerom je sada koristio izuzetno retke uzorke tkiva i najsavremeniju tehnologiju kako bi pokazao da to nije slučaj.
Pametan metod slušanja neuronske komunikacije
Za ovu studiju, istraživači su pregledali moždano tkivo 23 osobe koje su bile podvrgnute neurohirurgiji u Charite-u za lečenje epilepsije otporne na lekove. Tokom operacije, medicinski je bilo neophodno ukloniti moždano tkivo kako bi se dobio pristup bolesnim strukturama ispod njega. Pacijenti su pristali na upotrebu ovog pristupačnog tkiva u istraživačke svrhe.
Da bi mogli da posmatraju tokove signala između susednih neurona u najudaljenijem sloju ljudskog neokorteksa, tim je razvio poboljšanu verziju onoga što je poznato kao tehnika „multipatch“. Ovo je omogućilo istraživačima da slušaju komunikaciju koja se odvija između čak deset neurona odjednom.
Kao rezultat toga, bili su u mogućnosti da preduzmu neophodan broj merenja kako bi mapirali mrežu u kratkom vremenu pre nego što ćelije prestanu sa aktivnostima van tela. Sve u svemu, analizirali su komunikacione kanale između skoro 1.170 neurona sa oko 7.200 mogućih veza.
Unapred umesto u ciklusima
Tim je otkrio da je samo mali deo neurona učestvovao u recipročnom dijalogu jedni sa drugima.
„Kod ljudi, informacije imaju tendenciju da teku u jednom pravcu umesto toga. Retko se vraćaju na početnu tačku direktno ili kroz cikluse“, objašnjava dr Jangfan Peng, prvi autor publikacije. Radio je na studiji na Institutu za neurofiziologiju, a sada je smešten na Odeljenju za neurologiju i Istraživačkom centru za neuronauku u Šariteu. Tim je koristio kompjutersku simulaciju koju su osmislili u skladu sa istim principima koji su u osnovi arhitekture ljudske mreže kako bi pokazali da ovaj tok signala usmeren ka napred ima prednosti u smislu obrade podataka.
Istraživači su veštačkoj neuronskoj mreži dali tipičan zadatak mašinskog učenja: prepoznavanje tačnih brojeva iz audio zapisa izgovorenih cifara. Mrežni model koji je imitirao ljudske strukture postigao je tačnije odgovore na ovaj zadatak prepoznavanja govora od onog po uzoru na miševe. Takođe je bio efikasniji, sa istim performansama koje su zahtevale ekvivalent od 380 neurona u modelu miša, ali samo 150 u ljudskom.
Ekonomski uzor za AI?
„Arhitektura usmerene mreže koju vidimo kod ljudi je moćnija i čuva resurse jer nezavisniji neuroni mogu istovremeno da se bave različitim zadacima“, objašnjava Peng. „To znači da lokalna mreža može da skladišti više informacija. Još nije jasno da li se naši nalazi unutar najudaljenijeg sloja temporalnog korteksa protežu na druge kortikalne regione, ili koliko dobro mogu da objasne jedinstvene kognitivne sposobnosti ljudi.“
U prošlosti su programeri veštačke inteligencije tražili inspiraciju u biološkim modelima u dizajniranju veštačkih neuronskih mreža, ali su takođe optimizovali svoje algoritme nezavisno od bioloških modela. „Mnoge veštačke neuronske mreže već koriste neki oblik ove veze usmerene ka napred jer ona daje bolje rezultate za neke zadatke“, kaže Geiger. „Fascinantno je videti da ljudski mozak takođe pokazuje slične mrežne principe. Ovi uvidi u isplativu obradu informacija u ljudskom neokorteksu mogli bi da pruže dalju inspiraciju za prečišćavanje AI mreža.“
Rad je obavljen u bliskoj saradnji između osnovnih istraživanja i kliničkih odeljenja Charite-a. Pod rukovodstvom Instituta za neurofiziologiju bili su uključeni: Odeljenje za neurohirurgiju, Odeljenje za neurologiju sa eksperimentalnom neurologijom, Institut za integrativnu neuroanatomiju, Odeljenje za neuropatologiju, Neurološki istraživački centar i NeuroCure Cluster of Ekcellence, uz podršku Univerzitetske klinike za neurohirurgiju u Evangelisches Klinikum Bethel i Instituta za neuroinformatiku u ETH Cirihu.
Kada se operacija izvodi za lečenje (refraktorne) epilepsije otporne na lekove, često je medicinski neophodno ukloniti moždano tkivo. Neophodan je izričit pristanak pacijenata da bi se ovo dragoceno tkivo ispitalo za studiju koja je upravo objavljena. Istraživačka grupa je duboko zahvalna pacijentima na njihovom pristanku. Autori su koristili ono što je poznato kao „patch-clamp“ metod za analizu sinaptičke komunikacije između neurona.
U ovoj tehnici, ultra-tanka staklena pipeta je pričvršćena za jedan neuron pod mikroskopom kako bi se izmerila ili stimulisala električna aktivnost ćelije. Studija je koristila napredni oblik ove tehnike u kojoj više ovih mikropipeta istovremeno beleži aktivnost i povezanost do deset neurona (metod „multipatch“).
Da bi se pipete mogle precizno pozicionirati, uređaj je opremljen robotskim rukama koje omogućavaju kretanje u nanometarskom opsegu. Proces merenja je veoma izazovan i radno intenzivan. Korišćenje dva uređaja paralelno omogućilo je timu da proučava nekoliko stotina veza između nervnih ćelija za svaki uzorak tkiva. Moždano tkivo se može sačuvati do dva dana izvan tela u veštačkom hranljivom rastvoru pre nego što aktivnost prestane.
