Нейробиологи узнали, как мозг выбирает приоритетную информацию для обработки

Давно известно, что мозг преимущественно обрабатывает информацию, на которой мы концентрируем внимание. Классический пример — так называемый эффект коктейльной вечеринки.

«В окружении множества голосов, музыки и фонового шума мозг способен сконцентрироваться на одном голосе. Другие звуки объективно не становятся тише, но в данный момент воспринимаются менее интенсивно», — говорит исследователь мозга доктор Эрик Дребиц из Бременского университета.

Мозг фокусирует свою обработку на наиболее важной информации — в данном случае на голосе собеседника, — в то время как другие сигналы воспринимаются, но не передаются и не обрабатываются с той же интенсивностью.

«До сих пор было неясно, как контролируется этот критически важный для выживания механизм отбора релевантной информации. Когда вы переходите улицу и сбоку внезапно появляется машина, мозг немедленно фокусирует обработку на этом одном визуальном сигнале — движении транспортного средства. Другие впечатления, такие как знаки, прохожие или рекламные щиты, отходят на второй план, поскольку отвлекают наше внимание и замедляют реакцию. Именно благодаря такой целенаправленной приоритизации мы способны быстро среагировать и уклониться от опасности», — продолжает Дребиц.

Ключ к обработке информации

Фото: Yuri Hoyda/Shutterstock/FOTODOM

Как оказалось, ключевым фактором для определения релевантности поступающих извне стимулов служит время.

«Будет ли сигнал обработан дальше в мозге, критически зависит от того, прибывает ли он в правильный момент — в течение короткой фазы повышенной восприимчивости нервных клеток. Нервные клетки работают не непрерывно, а быстрыми циклами. Они особенно активны и восприимчивы в течение нескольких миллисекунд, за которыми следует окно пониженной активности и возбудимости. Этот цикл повторяется примерно каждые 10–20 миллисекунд. Сигнал меняет состояние нейрона, только если приходит незадолго до пика этой активной фазы», — объясняет Дребиц.

Эта временна́я координация является фундаментальным механизмом обработки информации. Внимание целенаправленно использует этот феномен, синхронизируя время работы нервных клеток так, что релевантные сигналы прибывают точно в это временно́е окно, в то время как другие исключаются.

Избирательную передачу стимулов изучали на макаках-резусах — потому что их кора схожа с нашей по организации. Результаты экспериментов вышли в журнале Nature Communications.

Животные выполняли визуальную задачу на экране, в то время как на раннем участке зрительного пути (область V2) генерировались очень слабые электрические импульсы. Эти искусственные сигналы не были связаны с задачей и служили исключительно в качестве тестовых стимулов. Ученые проверили, как импульсы влияют на нижележащую область V4.

«Искусственно вызванные сигналы влияли на активность нервных клеток в V4 только в том случае, если они прибывали в течение короткой фазы повышенной восприимчивости. Если тот же самый сигнал прибывал слишком рано или слишком поздно, он не оказывал никакого эффекта. Если же он попадал в чувствительное временно́е окно, то не только изменял активность нервных клеток, но и поведение животных: они реагировали медленнее и допускали больше ошибок — из чего можно заключить, что тестовый сигнал, не содержащий информации для задачи, становился частью обработки и, таким образом, мешал выполнению основной задачи», — отмечает нейробиолог.

Зачем все это

«Результаты закладывают основу для разработки более точных моделей мозга. Они показывают, как информация отбирается и приоритизируется до того, как приводит к восприятию, обучению и поведению», — говорит Дребиц.

Впрочем, исследование дало и вполне практические плоды, добавляет он, «поскольку такие заболевания, как болезнь Альцгеймера и СДВГ, связаны с проблемами в избирательной обработке и хранении релевантной информации. А также для новых технологий, таких как интерфейсы "мозг-компьютер", которые общаются с мозгом напрямую».

Для надежной работы таких систем они должны подавать информацию в точно выверенные временны́е интервалы и правильно считывать паттерны нервных клеток — так что развитие искусственного интеллекта прямо зависит от изучения интеллекта естественного.

Подписывайтесь и читайте «Науку» в Telegram