Naukowcy zauważyli „nowy język” ludzkiego mózgu. Może odmienić AI

Neurobiolodzy opisali zupełnie nowy sposób porozumiewania się neuronów, który przypomina dodatkowy „język” obliczeniowy mózgu.

Badanie przeprowadzone na ludzkiej korze mózgowej sugeruje, że pojedynczy neuron potrafi wykonywać dużo bardziej złożone operacje logiczne, niż do tej pory sądziliśmy. To może zmienić nasze spojrzenie na myślenie, świadomość i rozwój sztucznej inteligencji.

Nowy sygnał w ludzkich neuronach: co zauważyli badacze

Grupa naukowców z Niemiec i Grecji analizowała fragmenty kory mózgowej pobierane podczas operacji u pacjentów z epilepsją. Takie zabiegi wykonuje się rutynowo, a część tkanki, która i tak zostałaby usunięta, można bezpiecznie zbadać pod mikroskopem i podłączyć do aparatury mierzącej aktywność elektryczną.

W trakcie tych analiz pojawiło się coś nieoczekiwanego. Zamiast „klasycznych” impulsów, jakie znamy z podręczników neurobiologii, w niektórych komórkach pojawiały się fale napięcia o innej charakterystyce. Ich źródłem okazały się wypustki neuronów – dendryty – a sam sygnał miał cechy pośrednie między znanymi dotąd rodzajami aktywności.

Nowy typ impulsu elektrycznego w dendrytach ludzkich neuronów działa jak dodatkowa linijka kodu, która rozszerza możliwości obliczeniowe pojedynczej komórki nerwowej.

Badacze nazwali te fale „dendrytycznymi potencjałami czynnościowymi zależnymi od wapnia” (w skrócie dCaAP). Brzmi technicznie, ale sedno jest proste: neuron ma do dyspozycji jeszcze jeden tryb działania, którego wcześniej nie opisywano u człowieka.

Nie tylko sód: zaskakująca współpraca jonów w mózgu

W większości podręczników tłumaczy się, że impulsy w neuronach wywołuje przede wszystkim napływ jonów sodu, a ich odpływ pomaga wygasić sygnał. Tutaj sytuacja okazała się bardziej skomplikowana. Właśnie to przykuło uwagę zespołu badawczego.

W dCaAP bierze udział specyficzna mieszanka dwóch kluczowych pierwiastków: sodu i wapnia. Taka kombinacja zmienia kształt i czas trwania fali napięcia w dendrytach. Dla mózgu oznacza to nowy sposób przetwarzania informacji, szczególnie istotny w zewnętrznych warstwach kory, odpowiedzialnych za wyższe funkcje poznawcze.

Naukowcy upewnili się też, że obserwowany efekt nie wynika wyłącznie z choroby podstawowej, na przykład z obecności guza. Sygnał pojawiał się konsekwentnie w różnych próbkach i warunkach, co sugeruje, że mamy do czynienia z uniwersalnym mechanizmem ludzkiej kory, a nie laboratoryjną anomalią.

Dendryty jako małe komputery w komórce

Dendryty często przedstawia się jako „anteny” neuronu, które tylko odbierają sygnał. W praktyce są czymś więcej: to małe, lokalne komputery, które wstępnie analizują dane, zanim trafią do „ciała” komórki i dalej w sieć.

Dendryty nie są biernymi kablami. To aktywne struktury, które same podejmują część decyzji, czy informacja jest warta przekazania dalej.

Nowy typ impulsu wpisuje się w ten obraz. Wygląda na to, że ludzki neuron potrafi w swoich dendrytach wykonywać operacje, które wcześniej przypisywano całym sieciom komórek. To wynik ma ogromne znaczenie dla modeli mózgu, którymi posługuje się współczesna nauka.

Trzecia „logika” w mózgu: ET, OU i coś jeszcze

Do tej pory aktywność neuronów opisywano często za pomocą prostych schematów logicznych, znanych z informatyki. Uproszczony obraz wyglądał tak: komórka „podejmuje decyzję”, czy wysłać impuls w zależności od tego, ile sygnałów wejściowych do niej dotrze.

Najczęściej mówimy o dwóch typach zachowania, porównywanych do podstawowych bramek logicznych:

• działanie podobne do „i” – impuls wychodzi, gdy pobudzone są dwa wybrane wejścia naraz,
• działanie podobne do „lub” – impuls wychodzi, gdy pobudzony jest co najmniej jeden z sygnałów wejściowych.

Modelowanie dCaAP przyniosło niespodziankę: pojedynczy neuron może zachowywać się tak, jakby wykonywał bardziej złożoną operację zwaną „wyłącznym lub” (XOR). To konstrukcja bardzo ważna w cyfrowych układach logicznych – używa się jej między innymi w układach arytmetycznych i szyfrowaniu danych.

Dlaczego to takie interesujące? Dotąd sądzono, że XOR wymaga całej kaskady połączeń między komórkami. Teraz okazuje się, że jedną z takich operacji może przeprowadzić pojedynczy neuron, wykorzystując specyficzną mieszankę jonów i aktywność w dendrytach. To oznacza bardziej „gęste” i elastyczne przetwarzanie informacji w ludzkim mózgu.

Co to zmienia w rozumieniu myślenia?

Nowy typ sygnału sugeruje, że pojedyncza komórka nerwowa ma większą moc obliczeniową, niż wpisano do wielu przyjętych modeli. W praktyce może to znaczyć, że część operacji, które przypisujemy całym sieciom – takim jak rozpoznawanie złożonych wzorców czy łączenie kilku bodźców w jedno wrażenie – zachodzi o krok wcześniej, już w pojedynczych neuronach.

Im więcej dzieje się wewnątrz jednej komórki, tym bardziej uproszczone wydają się dotychczasowe schematy działania mózgu rysowane na tablicach i w podręcznikach.

To z kolei zmusza naukowców do uważniejszego przyjrzenia się gęstości połączeń i organizacji kory mózgowej. Jeśli neuron jest tak złożony, sama liczba komórek nie wystarczy, by opisać „moc” mózgu. Liczy się także repertuar możliwych trybów ich działania.

Inspiracje dla AI, medycyny i nowych komputerów

Opisanie dCaAP otwiera szereg nowych pytań – i jednocześnie kilka bardzo konkretnych szans na praktyczne zastosowania. Zainteresowane są co najmniej cztery duże obszary:

• neurobiologia: lepsze zrozumienie, jak ludzka kora łączy informacje zmysłowe, pamięć i uwagę w spójne doświadczenie,
• AI: projektowanie sieci neuronowych, które odwzorowują nie tylko połączenia między „sztucznymi neuronami”, ale też ich wewnętrzną złożoność,
• medycyna: nowe spojrzenie na choroby, w których zaburzone są dendryty i kanały jonowe, na przykład niektóre formy epilepsji i zaburzeń rozwojowych,
• informatyka sprzętowa: konstrukcja tzw. neuromorficznych układów scalonych, które wykorzystują podobne zasady jak ludzki mózg, zużywając mniej energii niż klasyczne procesory.

Jeżeli inżynierowie przeniosą logikę dCaAP do krzemowych układów, pojawi się szansa na mikroprocesory, które część zadań wykonują lokalnie, w sposób bardziej analogowy niż cyfrowy. Taka hybryda może okazać się dużo wydajniejsza tam, gdzie dziś królują sieci neuronowe – w rozpoznawaniu obrazu, dźwięku czy przewidywaniu złożonych zjawisk.

Najważniejsze pytania na kolejne lata badań

Choć sam sygnał udało się opisać stosunkowo dokładnie, wiele kwestii wciąż pozostaje otwartych. Naukowcy zadają dziś kilka kluczowych pytań:

• jak często dCaAP pojawia się w mózgu funkcjonującym na żywo, a nie tylko w warunkach laboratoryjnych,
• czy ten mechanizm występuje wyłącznie u człowieka, czy także u innych gatunków o rozwiniętej korze,
• w jakich obszarach kory jest najaktywniejszy – czy wiąże się bardziej z językiem, z ruchem, czy z pamięcią roboczą,
• jak zmienia się w czasie rozwoju mózgu i podczas starzenia.

Odpowiedzi na te pytania mogą przynieść konkretną wiedzę na temat procesów, które do tej pory wymykały się klasycznym badaniom: świadomości, kreatywności, a nawet subiektywnego odczuwania czasu. Skoro pojedynczy neuron potrafi więcej, to całe sieci takich komórek tworzą niezwykle elastyczny, dynamiczny układ.

Jak laik może to sobie wyobrazić?

Dobrym obrazem jest porównanie do firmowego biura. W starym modelu zakładano, że każdy pracownik na swoim stanowisku wykonuje jedno proste zadanie i czeka na polecenia szefa. Teraz widzimy raczej zespół specjalistów, z których każdy ma własne narzędzia, podejmuje część decyzji samodzielnie i w razie potrzeby realizuje złożone operacje „u siebie na biurku”.

Dendryty z dCaAP działają jak takie minibiura w obrębie jednej komórki nerwowej. To tam zachodzi wstępna analiza informacji. Dzięki temu dalej w sieci mózgu krąży już bardziej „obrobiony” sygnał, co może tłumaczyć, dlaczego ludzki mózg radzi sobie znakomicie z zadaniami, z którymi zwykły komputer ma ogromny problem – na przykład z natychmiastowym rozpoznaniem twarzy w tłumie czy wyczuciem ironii w czyimś głosie.

Co z tego może mieć zwykły człowiek

Na pierwszy rzut oka dCaAP brzmi jak abstrakcyjna ciekawostka z laboratoriów. Z czasem takie mechanizmy potrafią jednak przełożyć się na bardzo konkretne rzeczy: skuteczniejsze terapie zaburzeń pamięci, szybsze i oszczędniejsze systemy AI w smartfonach, lepsze metody monitorowania pracy mózgu chociażby w trakcie snu czy rehabilitacji po urazach.

Warto też pamiętać, że każde nowe narzędzie opisu aktywności neuronów pozwala dokładniej oddzielić to, co „typowe”, od tego, co wskazuje na chorobę. Im lepiej rozumiemy naturalny „język” sygnałów w dendrytach, tym wcześniej można zauważyć odchylenia i zaprojektować celowane leczenie, zamiast działać metodą prób i błędów.