С какво се различава мозъка на новака от този на експерта

Животните са получавали мултисензорни сигнали под формата на възникващи едновременно щракания и проблясъци. От тях се е изисквало да съобщават на изследователя с висока или ниска скорост, според тях, постъпват сигналите.

Оказва се, че начинаещите мишки всеки път се замисляли преди да вземат решение, а мишките-експерти знаели предварително какво ще направят и след това само направили корекции в действията си.

С тази цел пред тях са инсталирани три кранчета. Трябва да се оближе средният кран, когато разтворът е готов, левият кран - ако скоростта на сигнала е ниска, а десният кран - ако е висока. За верния отговор мишките получават награда.

„Изглежда, че успяхме да прочетем мислите на животното, да предскажем какво ще направи“, отбелязва ръководителят на изследването. „Сега знаем по-добре как субектът взема решения, какви решения смята за правилни или грешни предварително, колко време се изразходва за вземането им р и как изглежда работата на невроните по време на приемането на решенията“.

„Никой не знаеше каква всъщност невронна активност съпровожда процеса на изучаване на задача при животните или хората“, обяснява ръководителят на изследването Ан Чърчланд. „В повечето изследвания досега се използваха вече обучени животни“.

Експерименти върху мишки са показали, че с придобиването на опит в изпълнението на каквато и да е задача, невронните мрежи на мозъка стават все по-фокусирани, а решенията не само се взимат по-бързо, но и стават по-ефективни, както и предсказуеми, пише списание Neuron.

Авторите открили, че всички опитни мишки тренирали постепенно за около четири седмици. През този период се променя активността на цяла група неврони в мозъка им. В началото на обучението невроните, отговорни за действието, се активират едва след вземане на решението. С овладяването на задачата мишките започват да взимат решения по-бързо и по-бързо, а невроните за действие започват да се активират още преди решението, с известна преднина. Изглежда, че гризачът предварително отдава предпочитание на един от вариантите за решение на задачата.

За да дешифрират невронната активност, учените свързват сензорите на инструментите с малка изкуствена невронна мрежа, изградена на принципа на машинно обучение. Събирайки и обработвайки данни от поредица от наблюдения, програмата се научава да отгатва с голяма степен на вероятност решението на животното. В крайна сметка, когато мишките стават „експерти“, беше обучена изкуствена невронна мрежа и точността на прогнозата й достигна 90 процента.

Необичайното при експеримента е, че изследователите са записали активността на невроните от самото начало на експеримента, когато мишките все още не разбират какво да правят и до момента, в който те започват много бързо да изпълняват задачата. Това показа как се променя мозъчната активност в процеса на обучение.

Учени от лабораторията в Cold Spring Harbour (щата Ню Йорк), Колумбийския университет, Лондонския университетски колеж и Института Флетайрон в Ню Йорк са наблюдавали как се променя активността на мозъчните неврони на мишките, учещи се да изпълняват една и съща задача.