지능의 특징은 배우는 능력입니다. 수십 년의 연구에서 알 수 있듯이, 우리의 두뇌는 높은 수준의“소성”을 나타냅니다. 즉, 뉴런은 새로운 자극에 대한 반응으로 연결을 다시 연결할 수 있음을 의미합니다. 그러나 카네기 멜론 대학교 (Carnegie Mellon University)와 피츠버그 대학 (University of Pittsburgh)의 연구원들은 최근 학습 능력에 대한 놀라운 제약을 발견했습니다. 뇌는 전반적으로 매우 유연하고 적응력이 뛰어날 수 있지만 적어도 짧은 시간이 지남에 따라 처음부터 재직하기보다는 신경 레퍼토리에서 비효율적으로 재활용하여 배웁니다.
.Carnegie Mellon의 생물 의학 엔지니어이자 신경 과학자 인 Byron Yu는“스쿼시를 할 때마다 테니스 선수처럼 보입니다. Yu는 수년 동안 테니스를 해왔습니다. 스쿼시 문제는 더 짧은 라켓을 사용하고 테니스 코트에서 사용했던 것과는 다른 종류의 추종자로 더 빠르고 더 단단한 샷을 요구할 수 있다는 것입니다. 그러나 스쿼시 경기에서 그는 테니스에 대한 오랜 경험이 그에게 뚫린 라켓 사용 스타일로 미끄러 져 들어갔다. 뇌는 이미 알고있는 것을 쉽게 버리지 않습니다.
이제 학습 중에 뇌의 활동을 관찰하면서 Yu와 그의 동료들은 신경 수준에서 비슷한 가소성 부족에 대한 증거를 보았습니다. 그 발견과 팀의 관련 연구는 왜 어떤 것들이 다른 것보다 배우기 어려운 이유를 설명하는 데 도움이 될 수 있습니다.
몇 년 전, 피츠버그 대학의 아론 바티스타 인 Yu와 실험실 회원들은 신경 과학 발견을위한 도구로 BCI (Brain-Computer Interfaces)를 사용하기 시작했습니다. 이 장치는 뇌의 모터 피질에서 한 번에 100 개의 뉴런의 전기 활동을 추적 할 수있는 손톱 크기의 칩을 가지고 있으며, 이는 움직임을 제어합니다. 시간이 지남에 따라 개별 뉴런을 통과하는 전압 스파이크 시퀀스를 모니터링함으로써 BCI는 작업 수행 중에 각 뉴런의 거동을 특성화하기 위해 "스파이크 속도"를 계산할 수 있습니다.
Yu는“이 모든 데이터를 파고 뇌가 무엇을하고 있는지 확인하려는 도전을 상상할 수 있습니다. (편집자 주 :Yu는 Simons Foundation으로부터 자금을받습니다. .)“우리의 눈은 여기서 미묘한 패턴을 집어 들기 위해 잘 훈련되지 않았습니다.” 그러나 칩에 내장 된 고급 통계 분석은이를 수행 할 수 있으며 패턴은 테스트 대상의 특정 움직임을 만들기위한 신경 활동을 식별하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 왼쪽, 오른쪽, 위 또는 아래로 팔에 도달하려는 피사체를 구별 할 수 있습니다.
그런 다음 연구원들은 BCI의 출력을 사용하여 특정 움직임에 대한 신경 활동을 컴퓨터 화면의 커서에 대한 방향 제어로 변환 할 수 있습니다. 시행 착오를 통해 인터페이스를 사용하는 사람이나 동물은 팔이 왼쪽으로 움직이는 것을 상상함으로써 커서를 그런 식으로 밀 수 있다는 것을 알 수 있습니다.
.Yu, Batista와 그들의 동료들이 원숭이의 모터 피질을 모니터링하면서 간단한 팔을 흔드는 작업을 반복적으로 수행했을 때 뉴런이 독립적으로 발사되지 않는다는 것을 발견했습니다. 오히려, 측정되는 100 개의 뉴런의 거동은 약 10 개의 뉴런의 관점에서 통계적으로 설명 될 수 있으며, 이는 다른 뉴런을 다양하게 흥미롭거나 억제했다. 연구원의 분석에서,이 결과는 소량의 100 차원 데이터 공간 만 채우는 플로트 포인트 세트로 나타났습니다.
.카네기 멜론 (Carnegie Mellon)의 생물 의학 공학 교수 인 스티븐 체이스 (Steven Chase)는“우리는 [그 책]을 본질적인 매니 폴드라고 부르고있다. "이 공간의 차원은 이러한 뉴런이 할 수있는 일을 매우 예측합니다."
.2014 년에 연구원들은 시험 대상이 외부가 아닌 고유 매니 폴드 내에서 신경 활동 패턴을 포함하면 새로운 작업을보다 쉽게 배울 수 있다고 관찰했습니다. 유도에 따르면, 그 결과는 내재적 매니 폴드에 속하는 과제가 기본 신경 구조와 일치하는 뇌를 요구하기 때문에 의미가 있습니다. 이 연구를 마친 후, 그룹은 최근의 자연 신경 과학 의 최근 논문에서 설명한 것처럼 학습 중 신경 활동이 어떻게 변하는 지에 대한 문제에 관심을 돌 렸습니다. .
알아 내기 위해, 연구원들은 먼저 BCI가 장착 된 영장류가 커서를 왼쪽과 오른쪽으로 이동하는 데 능숙 해졌습니다. 그런 다음 팀은 커서를 이동하기위한 신경 활동 요구 사항을 바꾸고 내재적 매니 폴드의 새로운 지점에 해당하는 새로운 신경 활동 패턴을보기 위해 기다렸다가 동물은이를 달성하는 데 사용할 수있는 신경 활동을 기다렸습니다.
연구자들은 그들이“재정렬”이라고 부르는 학습 전략의 증거를 볼 것으로 예상했는데, 여기서 동물은 가장 자연스럽게 작동하는 새로운 활동 패턴을 사용하기 시작할 것입니다. YU 및 Chase와의 박사후 프로젝트로 프로젝트에서 공동 작업을했지만 현재 Stanford University에서 일하는 Matthew Golub은“재정렬은 동물이 사용할 수있는 최고의 전략입니다. 또는 원숭이의 두뇌는 원래 학습 과제와 관련된 뉴런이 효과가있는 패턴에 걸려 넘어 질 때까지 스파이크 율을 증가 시키거나 줄이는“저장”과정을 통해 배웠을 수도 있습니다.
그러나 연구원들의 놀랍게도 재정렬이나 철회는 발생하지 않았습니다. 대신, 연구원들은“재확인”이라는 비효율적 인 접근법을 관찰했습니다. 동물 피험자들은 원래의 신경 활동 패턴을 반복하고 과제를 교환하여 단순히 새로운 과제를 배웠습니다. 이전에 커서를 왼쪽으로 옮긴 패턴은 이제 올바르게 움직였으며 그 반대도 마찬가지입니다. Golub은“이것은 그들이했던 일을 재활용하고있다”고 말했다. 그러나 새로운 상황에서
.왜 뇌가 학습을위한 최상의 전략보다 적게 사용합니까? 이 그룹의 연구 결과는 신경 구조가 내재 매니 폴드에 활동을 제한하는 것처럼 일부 추가 제약은 뉴런이 실험 중에 활동을 재구성하는 방법을 제한한다고 제안합니다. Batista는 재배치에 필요한 뉴런 사이의 시냅스 연결의 변화가 너무 빨리 달성하기에는 너무 어려울 수 있다고 제안합니다. "소성은 우리가 생각했던 것보다 단기적으로 더 제한적이어야한다"고 그는 말했다. “학습은 잊어 버린 것입니다. 뇌는 이미 어떻게 해야하는지 이미 알고있는 것들을 버리는 것을 꺼려 할 수 있습니다.”
Chase는 다른 피질 영역의 입력을 뇌의 소뇌의 출력에 연결하는 케이블과 같은 신경 연결과 같은 모터 피질을 구식 전화 교환지에 비유했습니다. 그는 실험 중에 뇌는“모든 케이블을 재 배열한다”고 말했다.
Yu는“빠른 전략은 입력을 피질로 변경하는 것입니다. 그러나 그는 또한 그들의 실험이 뇌의 활동을 1 ~ 2 시간 동안 추적했다고 언급했다. 연구원들은 반동이 뇌가 새로운 과제를 배우는 빠른 중간 방식이 될 가능성을 아직 배제 할 수 없습니다. 더 긴 기간 동안 재정렬 또는 재조정이 여전히 나타날 수 있습니다.
그렇다면 초보자와 전문가가 공유 관심사와 관련된 새로운 정보를 처리하는 방식의 차이를 설명 할 수 있습니다. Batista는“초보자는 자신이 가진 것과 관련이 있으며 전문가들은 지식을 통합합니다. "이것은 잘 알려진 현상의 신경 기초 일 수 있습니다."
