以高维几何形状呈现——

大脑推理神经过程首次阐明

信息来源:科技日报更新时间:2024-08-15

大脑如何推断两件事之间的关系?科学家通过实验任务对人类大脑活动进行记录,创建了一个独特的数据库,然后利用人工智能(AI)将数据转化为清晰的高维几何形状,首次阐明了人类大脑中推理的神经过程。研究结果14日在《自然》杂志网站在线发表。

美国哥伦比亚大学祖克曼研究所、西达赛奈医疗中心团队此次对17名癫痫患者的3000多个神经元进行了脑电记录,这些志愿者在医院接受了侵入性监测以确定疾病发作源。该数据集帮助团队首次监测了脑细胞进行推理的全过程。

团队发布了一个简单推理任务并同时记录神经元活动。任务中,参与者通过反复试验发现图像与按下左键或右键之间的关联。一旦参与者学会了一组图像的关联,团队就会立即切换联系。

切换后,参与者会作出错误判断,但他们也能快速意识到所有图像按钮关系均已改变,进而推断出新的规则。这项实验任务所涉及的大脑处理过程,在现实生活中也经常出现。

研究中,团队揭示了推理、推断、计划甚至调节情绪这些思维在神经元活动中的物理表达。他们利用精心设计的AI工具,整合了此前神经元的记录,将参与者大脑活动转化为几何形状。这些形状占据了惊人的数千个维度,而不是人们熟悉的三维(3D)呈现。

团队表示,这些高维几何形状甚至无法在计算机显示器上看到,但他们可使用数学技术在3D演示中看到它们的简化版本。

团队发现大脑在推理成功和不成功时活动形状有明显差异。此外,他们确认了海马体不仅是描绘了物理空间的“神经地图”,还构建了与推理和学习相关的“认知地图”。

该研究使科学家首次了解大脑如何让人类灵活地学习和执行任务,并应对不断变化的条件和经历。研究成果有助于引导科学家找到干预措施,治疗与记忆和决策缺陷有关的神经和精神疾病。

【总编辑圈点】

在脑研究中,一个有趣的案例是第一次在伦敦租车的美国司机。因为英国的左侧驾驶道路规则与美国正好相反。美国司机要颠覆他们已掌握的多种规则,而这种思维转变,需要一方面专注驾驶的偏向性,一方面作出推断以避免直接驶入对面车流中。其实,此类情况在世界很多地区都会遇到,而人类也经常需要调用认知过程来快速了解新环境并采取行动。本文的研究第一次呈现了神经元如何为此放电,而当它们“齐声歌唱”时,竟然是连计算机都无法显示出来的数千维度。

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