Kujutage ette, et seisate toidupoes või turul küpse meloni hunniku ees. Haarate ühe, kannate selle kaalude juurde ja viite koju, unistades, kuidas see hakkida ja süüa - täiesti vaevata. Nüüd vastake küsimusele: kust saab teada, millise meloni võtta, ilma et terve kamba lahti võtaks? See pole lihtne küsimus, eks?
Sellele küsimusele vastamiseks pöördusid neurofüsioloogid vihjete saamiseks … arvutimängude valdkonna poole. Nii nagu parimad arvutimängud töötavad maailma füüsikat jäljendavate mootoritega, on võib-olla meil endilgi sarnased närvivõrgud, mis võimaldavad meil elegantselt reaalses maailmas navigeerida. Iga detaili käsitlemise asemel pakuvad mängumootorid otseteid, et simuleerida toiminguid mänguruumis viisil, mis näeb kena välja ja on mõistlik ning mängija saab lennult reageerida. Aju saab töötada sarnaselt.
Akadeemilises ajakirjas Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) avaldatud artiklis esitas Johns Hopkinsi ülikooli rühm koostöös Harvardi ja Massachusettsi ülikoolidega esimese kirjelduse sellest, mis võiks olla eraldi füüsikasimulaator, mis asub meie ajus.
Käed laual
Oletame, et peate äkitselt rikošetist palli, puuoksa põgenema või teelt välja pöörama, kui näete sellel lehma. Aeglustame neid reaktsioone: näete objekti - värvi, kuju, materjali, varju - saate teadlikuks oma asendist ja liikumisest kolmemõõtmelises ruumis, kavandate edasisi tegevusi, seejärel lubage kehal teha täpset liikumist, mis väldiks kokkupõrget. Ilmselt on teie peas käimas mõned üsna paralleelsed protsessid.
"Ma näen füüsilise stseeni mõistmist väga integreeruva protsessina, mille käigus töötavad koos erinevad aju erinevatest piirkondadest pärit teabeallikad," ütleb juhtivautor dr Jason Fisher.
Teisisõnu on ebatõenäoline, et ajul on eraldi koetükk, mis on pühendatud ainult füüsilisele modelleerimisele ja ootab rahuolekus hädaolukordade tekkimiseni. Vaevalt õnnestub sellist piirkonda leida.
Reklaamvideo:
Selle asemel esitavad töö autorid sisukama küsimuse: kas pidevalt esinevate arvutuste taustal võivad ajus ilmneda eraldi alad, mille aktiivsus suureneb eriti siis, kui aju põrkub füüsilise maailmaga?
Segava tausta eraldamiseks kavandasid teadlased hoolikalt neli katset, millest igaüks põhines eelmisel.
Esimesel katsel lebasid kaksteist osalejat fMRI-aparaadis ja vaatasid videot kollaste ja siniste plokkide tornidest, mis üksteisega kiiresti kattusid, olles valmis igal hetkel ümber kukkuma. Vabatahtlikud pidid ennustama, millal klotsid hakkavad langema või millal on rohkem kollaseid või siniseid klotse. Erinevalt esimesest ülesandest, mille jaoks oli vaja rakendada nn füüsilist intuitsiooni, tugines teine ülesanne ainult värvile kui kontrollile.
Pärast esimesi katseid kitsendasid teadlased oma otsingut üheteistkümnele ajupiirkonnale, mis näitasid suuremat aktiivsust, kui vabatahtlikud ennustasid tornide langemist, selle asemel, et proovida värvi ära arvata.
Kuid kas need "huvipakkuvad valdkonnad" on iseloomulikud füüsilisele intuitsioonile või üldiselt tulevaste sündmuste modelleerimiseks?
Ja teine katse peaks selles aitama. Vabatahtlikud vaatasid videoklippe kahest omavahel suhelnud pallist, näiteks füüsiliselt - näiteks üksteisega kokku põrkudes - või sotsiaalselt - kui üks jõudis teisele järele, nagu mängiks kaks last. Mõne sekundi pärast kadus üks pallidest ja vabatahtlikud pidid aimama, kuhu see edasi läheb. Ilmselt nõuab see modelleerimist. Kuid siin on hoiatus: kuigi viimane stsenaarium nõuab ka ennustamist, tugineb see suuresti pigem sotsiaalsetele eeldustele kui füüsikale.
Valides need ajupiirkonnad, mis olid selles füüsikamängus valdavalt seotud, ja võrreldes tulemusi esimese katsega, suutsid teadlased vähendada kandidaatide arvu viieni. Seejärel testisid nad oma oletusi kolmanda katsega, kus vabatahtlikud vaatasid passiivselt videoid igasugusest füüsikakesksest materjalist: liikumatu nägu, langev vaas, autod põrkasid kokku. Seejuures skaneeris nende ajutegevust fMRI.
Tulemus: mida rohkem on video füüsiliselt aktiivset sisu, seda rohkem muutusid need viis piirkonda aktiivseks isegi siis, kui vabatahtlikud ei üritanud aktiivselt ennustada, mis edasi saab.
Lõpuks esitasid teadlased küsimuse: kuivõrd sobivad need ajupiirkonnad füüsiliseks modelleerimiseks? Nagu hiljem selgus, mitte nii palju: mõned valdkonnad intensiivistusid, kui vabatahtlikel seisid ees rasked ülesanded - mäleta teavet, millel pole füüsikaga mingit pistmist.
Mis neil ühist on?
Võib-olla on see kuidagi seotud meid ümbritseva maailma käitumise ennustamise raskustega. Varasemad uuringud on näidanud, et keeruliste probleemidega silmitsi olles ühendab aju tavaliselt rea omavahel ühendatud alasid mitme ülesandega. Selle võrgu aktiveerimine aitab lahendada keerulisi probleeme, nagu järgmise liikumise kavandamine ja uute keeruliste tööriistade kasutamine.
Kõik süsteemid toimivad
Kas on mõtet rääkida "füüsikamootorist", kui see ajupiirkond teeb ka muid asju?
Teadlased toovad analoogiana välja graafikakaardid (GPU).
"Väga paralleelne GPU arhitektuur oli algselt tingitud graafikamahukate arvutirakenduste nõudmistest," selgitavad autorid, "kuid sellest ajast alates on graafikaprotsessorid muutunud vajalikuks muude rakenduste jaoks, näiteks arvutivisioon, närvivõrkude põhjalik õppimine ja ligikaudne reaalse maailma füüsika modelleerimine. aeg arvutimängudes”.
GPU-d on aktiivsed kõigi nende ülesannete täitmisel, see tähendab, et need on füüsikamootorid, graafikamootorid, arvutinägemismootorid jne. Mõnes mõttes on ajuvõrk selles uuringus määratletud kui bioloogiline GPU - see toetab füüsika töötlemist, kuid on sisseehitatud suuremasse võrku, mis vastutab muude keeruliste ülesannete, näiteks tegevuste kavandamise eest.
Miks on füüsika töötlemine ja planeerimine siis ajus nii tihedalt seotud?
„Usume, et see on tingitud asjaolust, et lapsed õpivad oma füüsilisi mudeleid maailmast, lihvivad oma motoorseid oskusi, mängivad esemetega, et oma käitumisest teada saada. Lisaks nõuab reaalse ajaga füüsilist mõistmist käe sirutamine ja millegi õigest kohast õige jõuga haaramine,”selgitab Fischer.
Selline arusaam on ohustatud apraksia-nimelise haiguse korral, kui inimestel on ajukahjustuse tõttu raskusi teatud liikumiste sooritamisega.
"Paljud apraksia juhtumid on põhjustatud samade ajupiirkondade kahjustustest, mille oleme tunnistanud liikumise jaoks oluliseks," ütles Fischer. Edasised uuringud peaksid kontrollima, kas ajutine aju füüsilise mootori väljalülitamine häirib füüsilise teabe töötlemist ja näitab apraksia märke. Kui jah, siis võib katkise füüsikamootori parandada.
Uurides, kuidas füüsikamootoriga seotud ajupiirkonnad omavahel suhtlevad, võiksime isegi ehitada roboteid, mis põhinevad füüsika täiuslikul mõistmisel.
"Selles uuringus testisime ainult väikest alamhulka kõigist võimalikest füüsika töötlemise tüüpidest," kirjutavad autorid. Näiteks, kas meie aju reageerib vastastikmõjus olevatele vedelikele - kaks lainet põrkuvad üksteisega - samamoodi nagu kaks tahket eset.
Kui aju füüsikamootor on tõesti nagu füüsika simulatsioonimäng, võib see olla spetsialiseerunud vähestele tingimustele - näiteks vedelike või tahkete ainete jaoks. Seega võiksime avastada rohkem hiiglaslikesse närvivõrkudesse mattunud füüsikamootoreid.
Võib-olla saame robotid varustada arvukate füüsikamootoritega, mis töötavad pidevalt nagu videomängud. Kui robotid suudaksid kiirelt ja tõhusalt simuleerida füüsiliste stsenaariumide tulemusi nagu inimesed, võiks neil olla ettekujutus sellest, mis juhtuks enne selle juhtumist. Nad said suhelda nii välismaailma kui ka inimestega.
ILYA KHEL
