Naukowcy odszyfrowują nowy „język” ludzkiego mózgu. To zmienia zasady gry

Grupa neurobiologów trafiła na nietypowy sygnał w ludzkich neuronach.

Nie pasuje on do znanych schematów i sugeruje zupełnie nowy sposób pracy mózgu.

Badanie, które początkowo miało dość rutynowy charakter, przeistoczyło się w jedną z najciekawszych prac o ludzkim mózgu ostatnich lat. W korze mózgowej znaleziono rodzaj impulsu elektrycznego, który zachowuje się inaczej niż klasyczne „iskry” między neuronami. To z kolei wskazuje, że nasze myślenie może być dużo bardziej elastyczne i złożone, niż zakładano.

Nowy rodzaj sygnału w korze mózgowej

Zespół badaczy z Niemiec i Grecji analizował fragmenty kory mózgowej pobierane podczas operacji neurochirurgicznych u pacjentów z padaczką. Chodzi o bardzo cienką, zewnętrzną warstwę mózgu, odpowiedzialną między innymi za pamięć, planowanie, język, decyzje i świadomość.

W takich próbkach naukowcy od lat mierzą aktywność elektryczną komórek. Tym razem coś się nie zgadzało ze znanymi wzorcami. Neurony, zamiast generować standardowe impulsy oparte głównie na jonach sodu, zaczęły wytwarzać fale napięcia napędzane wspólnym działaniem jonów sodu i wapnia.

Ten „koktajl jonowy” stworzył zupełnie nowy typ impulsu, który badacze określili jako dendrytyczne potencjały czynnościowe zależne od wapnia, w skrócie dCaAPs. Dendryty to rozgałęzione wypustki neuronu, które zbierają informacje od innych komórek. Do tej pory uważano je głównie za „anteny odbiorcze”. Teraz okazuje się, że na ich końcach dzieje się znacznie więcej.

Nowo zaobserwowany sygnał w ludzkich dendrytach działa jak dodatkowy poziom obliczeń, wbudowany w pojedynczą komórkę nerwową.

Aby mieć pewność, że to nie jest artefakt związany z chorobą, badacze porównali te same zjawiska w zdrowych fragmentach tkanki i przy użyciu różnych metod pomiaru. Wzór powtarzał się u różnych pacjentów i w różnych próbkach. Wszystko wskazuje na to, że mamy do czynienia z fundamentalną właściwością ludzkich neuronów.

Jak mózg „liczy”: logika ET, OU i coś jeszcze

Neurony od dawna porównuje się do prostych bramek logicznych w komputerze. W takim uproszczeniu pojedyncza komórka nerwowa działa jak mały procesor, który decyduje, czy przekazać dalej sygnał. Do opisania tej pracy używa się pojęć znanych z informatyki:

Dotychczas uznawano, że pojedynczy neuron może realizować głównie dwie pierwsze funkcje – odpowiedniki ET i OU. Bardziej złożone operacje wymagały całych sieci komórek połączonych w skomplikowany układ.

Nowa „sztuczka” neuronu: logika XOR w jednej komórce

Modelowanie matematyczne zachowania dCaAPs pokazało coś zaskakującego. Ten typ sygnału pozwala pojedynczemu neuronowi wykonywać działanie odpowiadające funkcji XOR – czyli rozróżniać sytuacje, gdy aktywny jest tylko jeden z dwóch sygnałów wejściowych, a nie oba.

Pojedyncza komórka nerwowa z dCaAPs przestaje być prostą bramką. Zaczyna zachowywać się jak mały, wielofunkcyjny moduł obliczeniowy.

Z punktu widzenia informatyki, XOR jest kluczowy do budowania pamięci, szyfrowania danych i wielu operacji logicznych. Przyjmowano, że takie funkcje w mózgu muszą powstawać na poziomie całych sieci nerwowych. Teraz okazuje się, że część tej pracy można „upchnąć” w jednej komórce.

Co to oznacza? W uproszczeniu: ten sam fragment tkanki nerwowej może realizować bardziej złożone zadania, niż prognozowano. Mózg zyskuje dodatkowy poziom swobody, a neurony stają się sprytniejsze, nie tylko liczniejsze.

Dlaczego to może zmienić nasze myślenie o myśleniu

Odkrycie dCaAPs sprawia, że dotychczasowe modele działania mózgu mogą okazać się zbyt uproszczone. Sporo symulacji komputerowych, na których opierają się teorie o pamięci, uwadze czy świadomości, zakłada bardzo prosty schemat działania pojedynczej komórki nerwowej. Nowe dane sugerują, że prawdziwy neuron ma bogatszy „zestaw funkcji”.

To z kolei wpływa na sposób, w jaki interpretujemy takie zjawiska jak:

• elastyczność uczenia się u dorosłych,
• różnice w zdolnościach poznawczych między ludźmi,
• reakcje mózgu na uszkodzenia i choroby,
• mechanizmy powstawania świadomości i podejmowania decyzji.

Jeśli pojedyncze neurony wykonują więcej pracy, część „magii” mózgu może kryć się nie tylko w skali sieci, ale też w ich mikroarchitekturze. Kora mózgowa przestaje wyglądać jak równy dywan identycznych komórek. Bardziej przypomina miasto, w którym każda „kamienica” ma trochę inny układ wnętrz.

Inspiracja dla AI, medycyny i nowej elektroniki

Nowy typ sygnału neuronów szczególnie mocno interesuje twórców AI. Dzisiejsze sieci neuronowe, nawet te bardzo zaawansowane, są prymitywne w porównaniu z tym, co robi ludzka komórka nerwowa. W modelach używanych w machine learning każda sztuczna „komórka” wykonuje bardzo prostą operację matematyczną.

Dendryty z dCaAPs pokazują inny kierunek. Zamiast tworzyć coraz większe i bardziej energochłonne sieci, można próbować projektować mniejsze, ale bogatsze w funkcje jednostki – bliższe temu, jak działa prawdziwy neuron.

Jeśli sztuczna sieć zacznie naśladować dendrytyczne sztuczki ludzkich neuronów, może stać się jednocześnie szybsza i oszczędniejsza energetycznie.

Dla medycyny taki sygnał to szansa na lepsze terapie. Choroby neurologiczne, jak padaczka, schizofrenia czy niektóre postacie depresji, wiążą się z rozregulowaniem pracy kory mózgowej. Jeśli wiemy, że dendryty mają własną „logikę”, można szukać leków i metod stymulacji celujących dokładnie w ten poziom działania neuronu, a nie tylko w całe sieci.

Informatycy i inżynierowie patrzą na dCaAPs z inną myślą: czy da się zbudować procesor, który wykorzystuje podobną zasadę? Mówimy tu o tzw. neuromorficznych układach scalonych – chipach projektowanych tak, by naśladowały architekturę mózgu. Jeśli uwzględnią nową „logikę dendrytów”, mogą wykonywać skomplikowane zadania przy bardzo niskim zużyciu energii, co ma kluczowe znaczenie np. w urządzeniach mobilnych i robotyce.

Czego jeszcze nie wiemy o tym „języku” mózgu

Mimo imponujących wyników pojawia się sporo pytań. Nowy sygnał opisano głównie na fragmentach ludzkiej tkanki badanej poza organizmem. Kolejny krok to obserwacja, jak dCaAPs zachowują się w działającym, żywym układzie nerwowym, podczas rzeczywistych zadań – na przykład rozwiązywania problemu, uczenia się nowej czynności czy zapamiętywania informacji.

Naukowcy zastanawiają się też, czy jest to specjalność człowieka, czy podobne zjawiska występują u innych gatunków. Jeśli okaże się, że ten typ sygnału jest szczególnie rozwinięty u ludzi, może częściowo tłumaczyć nasze wyjątkowe zdolności językowe i abstrakcyjne.

Trzeba również ustalić, jak w praktyce mózg „programuje” te sygnały. Czy dCaAPs pojawiają się losowo, czy da się je wzmacniać i osłabiać podobnie jak klasyczne połączenia synaptyczne? Od odpowiedzi na to zależy, czy ten mechanizm faktycznie stanowi podstawę takich zjawisk jak kreatywność, intuicja czy błyskawiczne wnioskowanie z niepełnych danych.

Jak to się ma do codziennego doświadczenia?

Dla zwykłego użytkownika mózg pozostaje czarną skrzynką: myślimy, podejmujemy decyzje, uczymy się, nie widząc, co dzieje się w neuronach. Nowy typ sygnału można sobie wyobrazić jak dodatkowe piętro w budynku. Do tej pory zakładano, że dom ma parter i piętro, a wszystkie operacje wykonywane są tam. Nagle okazuje się, że istnieje jeszcze antresola, na której toczą się własne, szybkie obliczenia.

Dobrym przykładem są sytuacje, gdy „coś czujemy”, ale trudno to uzasadnić logicznie. Mózg porównuje masę sygnałów, wyłapuje subtelne różnice, a my dostajemy jedynie gotowy sygnał: „to dobry pomysł” albo „lepiej uważaj”. Bardziej złożone możliwości pojedynczych neuronów dobrze pasują do takiej intuicyjnej, błyskawicznej obróbki danych.

Co dalej mogą z tym zrobić badacze

W kolejnych latach można spodziewać się wysypu prac, które będą próbowały wykorzystać tę wiedzę w praktyce. Laboratoria AI już testują modele sieci, w których pojedyncze sztuczne neurony otrzymują coś w rodzaju „dendrytów premium”, pozwalających na bardziej złożone przekształcenia sygnału. Firmy pracujące nad neuromorficznymi chipami szukają sposobów, by odwzorować jonowy duet sodu i wapnia za pomocą tranzystorów.

Dla przeciętnego człowieka skutki tej zmiany mogą być widoczne za kilka–kilkanaście lat w postaci inteligentniejszych asystentów głosowych, bardziej precyzyjnych implantów neurologicznych czy miniaturowych urządzeń analizujących sygnały z mózgu w czasie rzeczywistym. Niewielka zmiana w zrozumieniu jednego impulsu elektrycznego może stać się iskrą całej serii innowacji – od terapii padaczki po nowe generacje AI, które ze sposobu działania ludzkiego mózgu biorą już nie tylko inspirację, ale wręcz gotowy „kod działania”.