Bagaimana Otak Menguasai Kompleksitas Tanpa Terjerumus ke dalam Kekacauan

Para peneliti mengungkapkan bahwa neuron yang menunjukkan “selektivitas campuran” memungkinkan otak kita menangani banyak komputasi secara bersamaan, memberikan fleksibilitas yang diperlukan untuk tugas-tugas kognitif yang kompleks.

Banyak neuron menunjukkan “selektivitas campuran”, yang berarti mereka dapat mengintegrasikan banyak masukan dan berpartisipasi dalam banyak komputasi. Mekanisme seperti osilasi dan neuromodulator merekrut partisipasi mereka dan menyesuaikannya agar fokus pada informasi yang relevan.

Setiap hari otak kita mencoba mengoptimalkan trade-off: Dengan begitu banyak hal yang terjadi di sekitar kita meskipun kita juga menyimpan begitu banyak dorongan internal dan kenangan, pikiran kita harus fleksibel namun cukup fokus untuk memandu segala sesuatu yang harus kita lakukan. Dalam makalah baru yang diterbitkan di jurnal saraf, Sebuah tim ahli saraf menjelaskan bagaimana otak mencapai kapasitas kognitif untuk menerima semua informasi yang relevan tanpa menjadi kewalahan oleh informasi yang tidak relevan.

Peran Selektivitas Campuran

Para penulis berpendapat bahwa fleksibilitas muncul dari properti utama yang diamati di banyak neuron: “selektivitas campuran.” Meskipun banyak ahli saraf mengira setiap sel hanya memiliki satu fungsi spesifik, bukti terbaru menunjukkan bahwa banyak neuron dapat berpartisipasi dalam beberapa sirkuit komputasi, yang masing-masing bekerja secara paralel. Dengan kata lain, ketika kelinci mempertimbangkan untuk memakan selada di kebun, satu neuron mungkin terlibat tidak hanya dalam menilai seberapa lapar rasanya tetapi juga apakah ia dapat mendengar suara elang di atas atau mencium bau anjing hutan di pepohonan dan seberapa jauh jaraknya. . selada itu.

Otak tidak melakukan banyak tugas, kata rekan penulis makalah Earl K. Miller, Profesor Picower di The Picower Institute for Learning and Memory di DENGAN dan memelopori gagasan selektivitas campuran, tetapi banyak sel memiliki kapasitas untuk dihubungkan ke berbagai upaya komputasi (yang pada dasarnya adalah “pikiran”). Dalam makalah barunya, penulis menjelaskan mekanisme spesifik yang digunakan otak untuk merekrut neuron ke dalam komputasi yang berbeda dan untuk memastikan bahwa neuron tersebut mewakili jumlah dimensi yang tepat dari suatu tugas kompleks.

“Neuron-neuron ini memiliki banyak fungsi,” kata Miller. “Dengan selektivitas campuran, Anda dapat memiliki ruang representasi yang serumit yang diperlukan dan tidak lebih rumit lagi. Itulah arti dari kognisi yang fleksibel.”

Rekan penulis Kay Tye, Profesor di The Salk Institute dan Universitas California di San Diego, mengatakan selektivitas campuran di antara neuron khususnya di medial prefrontal cortex adalah kunci untuk mengaktifkan banyak kemampuan mental.

“MPFC seperti bisikan yang mewakili begitu banyak informasi melalui ansambel yang sangat fleksibel dan dinamis,” kata Tye. “Selektivitas campuran adalah properti yang memberi kita fleksibilitas, kapasitas kognitif, dan kemampuan untuk menjadi kreatif. Inilah rahasia memaksimalkan daya komputasi yang pada dasarnya merupakan fondasi kecerdasan.”

Asal Usul Sebuah Ide

Gagasan selektivitas campuran muncul pada tahun 2000 ketika Miller dan rekannya John Duncan mempertahankan hasil mengejutkan dari studi kognisi di laboratorium Miller. Ketika hewan mengurutkan gambar ke dalam beberapa kategori, sekitar 30 persen neuron di korteks prefrontal otak tampaknya terlibat. Orang-orang skeptis yang percaya bahwa setiap neuron memiliki fungsi khusus mencemooh bahwa otak akan mencurahkan begitu banyak sel untuk satu tugas saja. Jawaban Miller dan Duncan adalah mungkin sel memiliki fleksibilitas untuk melakukan banyak perhitungan. Kemampuan bertugas di satu gugus tugas otak seolah-olah tidak menghalangi mereka untuk bisa bertugas di banyak gugus tugas lainnya.

Namun apa manfaat selektivitas campuran? Pada tahun 2013 Miller berkolaborasi dengan dua penulis makalah baru, Mattia Rigotti dari IBM Research dan Stefano Fusi dari Universitas Columbia, untuk menunjukkan bagaimana selektivitas campuran memberikan fleksibilitas komputasi yang kuat pada otak. Intinya, populasi neuron dengan selektivitas campuran dapat menampung lebih banyak dimensi informasi tentang suatu tugas dibandingkan populasi neuron dengan fungsi invarian.

“Sejak penelitian awal kami, kami telah membuat kemajuan dalam memahami teori selektivitas campuran melalui lensa klasik pembelajaran mesin ide,” kata Rigotti. “Di sisi lain, pertanyaan yang menarik bagi para peneliti mengenai mekanisme penerapannya pada tingkat sel masih belum tereksplorasi. Kolaborasi dan makalah baru ini bertujuan untuk mengisi kesenjangan tersebut.”

Dalam makalah barunya, penulis membayangkan seekor tikus sedang mempertimbangkan apakah akan memakan buah beri. Mungkin baunya enak (itu satu dimensi). Ini mungkin beracun (itu masalah lain). Satu atau dua dimensi lain dari permasalahan ini mungkin muncul dalam bentuk isyarat sosial. Jika tikus mencium bau buah beri dari napas sesama tikus, maka buah beri tersebut boleh dimakan (tergantung kesehatan tikus tersebut). Ansambel saraf dengan selektivitas campuran akan mampu mengintegrasikan semuanya.

Merekrut Neuron

Meskipun selektivitas campuran didukung oleh banyak bukti—hal ini telah diamati di seluruh korteks dan area otak lainnya seperti hipokampus dan amigdala—masih ada pertanyaan yang belum terjawab. Misalnya, bagaimana neuron direkrut untuk melakukan tugas dan bagaimana neuron yang “berpikiran terbuka” tetap fokus hanya pada hal-hal yang benar-benar penting bagi misinya?

Dalam studi baru tersebut, para peneliti, termasuk Marcus Benna dari UC San Diego dan Felix Taschbach dari The Salk Institute, mendefinisikan bentuk selektivitas campuran yang telah diamati oleh para peneliti, dan berpendapat bahwa ketika terjadi osilasi (juga dikenal sebagai “gelombang otak”) terjadi dan neuromodulator (bahan kimia seperti serotonin atau dopamin yang mempengaruhi fungsi saraf) merekrut neuron ke dalam sirkuit komputasi, dan juga membantu neuron “menyalakan” apa yang penting untuk tujuan tersebut.

Yang pasti, beberapa neuron didedikasikan untuk masukan tertentu, namun penulis mencatat bahwa ini adalah pengecualian dan bukan aturan. Para penulis mengatakan sel-sel ini memiliki “selektivitas murni.” Mereka hanya peduli jika kelinci melihat selada tersebut. Beberapa neuron menunjukkan “selektivitas campuran linier,” yang berarti respons mereka dapat diprediksi bergantung pada beberapa masukan tambahan (kelinci melihat selada dan merasa lapar). Neuron yang menambahkan fleksibilitas dimensi paling banyak adalah “selektivitas campuran nonlinier” yang dapat menjelaskan beberapa variabel independen tanpa harus menjumlahkannya. Sebaliknya mereka mungkin menimbang serangkaian kondisi yang independen (misalnya ada selada, saya lapar, saya tidak mendengar suara elang, saya tidak mencium bau anjing hutan, tetapi selada itu jauh dan saya melihat pagar yang cukup kokoh).

Jadi apa yang membuat neuron fokus pada faktor-faktor penting, betapapun banyaknya? Salah satu mekanismenya adalah osilasi, yang terjadi di otak ketika banyak neuron mempertahankan aktivitas listriknya pada ritme yang sama. Aktivitas terkoordinasi ini memungkinkan terjadinya pertukaran informasi, yang pada dasarnya menyinkronkannya seperti sekelompok mobil yang semuanya memutar stasiun radio yang sama (mungkin siarannya tentang seekor elang yang berputar-putar di atas kepala). Mekanisme lain yang disoroti penulis adalah neuromodulasi. Ini adalah bahan kimia yang ketika mencapai reseptor di dalam sel dapat mempengaruhi aktivitasnya juga. Semburan asetilkolin, misalnya, mungkin juga menyelaraskan neuron dengan reseptor yang tepat untuk aktivitas atau informasi tertentu (seperti rasa lapar).

“Kedua mekanisme ini kemungkinan besar bekerja sama untuk membentuk jaringan fungsional secara dinamis,” tulis para penulis.

Memahami selektivitas campuran, lanjut mereka, sangat penting untuk memahami kognisi.

“Selektivitas campuran ada di mana-mana,” mereka menyimpulkan. “Itu di sisi lain jenis dan secara lintas fungsi dari kognisi tingkat tinggi ke proses sensorimotor 'otomatis' seperti pengenalan objek. Meluasnya kehadiran selektivitas campuran menggarisbawahi peran mendasarnya dalam menyediakan otak dengan kekuatan pemrosesan terukur yang diperlukan untuk pemikiran dan tindakan yang kompleks.”

Referensi: “Selektivitas Campuran: Komputasi Seluler untuk Kompleksitas” oleh Kay M. Tye, Earl K. Miller, Felix H. Taschbach, Marcus K. Benna, Mattia Rigotti, dan Stefano Fusi, 9 Mei 2024, saraf.
DOI: 10.1016/j.neuron.2024.04.017