Zusammenfassung:
Wenn Menschen die Welt sehen, präsentieren sie die von ihren Augen empfangenen Signale nicht einfach direkt. Visuelle Informationen werden von mehreren Bereichen des Gehirns mit unterschiedlichen Funktionen verarbeitet und diese Bereiche müssen kontinuierlich Informationen austauschen, um letztendlich ein relativ einheitliches Wahrnehmungsergebnis zu erzielen. Eine neue Studie von Forschern des Cold Spring Harbor Laboratory, der University of Cambridge und des University College London ergab, dass das Gehirn durch einen neuronalen Mechanismus, der dem „Erreichen eines Konsenses“ ähnelt, nach und nach eine konsistente Interpretation derselben Informationen in verschiedenen visuellen Bereichen entwickeln kann.
Diese in „Nature Neuroscience“ veröffentlichte Studie verwendete Mäuse als Versuchspersonen und konzentrierte sich auf den primären visuellen Kortex V1 und den lateralen medialen visuellen Bereich LM. Beide Bereiche gehören zum visuellen Kortex des Gehirns, aber die Informationen, für deren Verarbeitung sie verantwortlich sind, sind unterschiedlich, und zwischen beiden bestehen bidirektionale neuronale Verbindungen, sodass es sich nicht einfach um eine einseitige Informationsübertragung von einem Bereich zum anderen handelt.
Die Forscher fanden heraus, dass die Aktivität länger anhielt, wenn die neuronalen Aktivitätsmuster in den beiden Bereichen V1 und LM miteinander übereinstimmten. Wenn die beiden Bereiche dagegen widersprüchliche Aktivitätsmuster hervorriefen, verschwanden die Unterschiede in weniger als einer Sekunde. Dies bedeutet, dass verschiedene Bereiche des Gehirns Informationen möglicherweise nicht unabhängig voneinander verarbeiten, sondern möglicherweise miteinander interagieren, um inkonsistente Informationen schrittweise abzuschwächen und gleichzeitig gegenseitig erkannte Muster neuronaler Aktivität beizubehalten.
Das Forschungsteam nennt diesen Mechanismus „Konsensbildung“. Dieser Mechanismus kann dem Gehirn helfen, Daten aus verschiedenen neuronalen Bereichen und verschiedenen Informationskanälen zu integrieren, um eine kohärente Gesamtwahrnehmung zu schaffen.
Forscher nutzen optische Täuschungen als Beispiel, um dieses Problem zu erklären. Wenn eine Person ein verschwommenes Objekt in einer dunklen Umgebung sieht, erkennt sie es möglicherweise sofort als Gesicht; Eine Orange kann unter bestimmten Lichtverhältnissen und Winkeln kurzzeitig als Apfel wahrgenommen werden. Das visuelle System ist nicht mit einer Menge immer klarer und völlig konsistenter Informationen konfrontiert, sondern erfordert eine ständige Koordination zwischen verschiedenen Interpretationen. Um diesen Koordinationsprozess zu untersuchen, trainierten die Forscher Mäuse, zwischen zwei in entgegengesetzten Winkeln geneigten visuellen Mustern zu unterscheiden, und belohnten die Mäuse dann nur für eines der Muster. Während des Experiments schalteten die Forscher die neuronale Aktivität in V1 oder LM kurzzeitig ab, während sie Änderungen im anderen visuellen Bereich aufzeichneten, nachdem der Input aus dem Partnerbereich verloren ging.
Mit diesen experimentellen Daten erstellten die Forscher außerdem ein künstliches neuronales Netzwerkmodell, das den neuronalen Schaltkreis zwischen V1 und LM darstellt. Das Modell ist in der Lage, die Aktivität in zwei Gehirnregionen unter unterschiedlichen visuellen Reizen zu simulieren und zu testen, wie sich die Verbindung zwischen den beiden Regionen auf die Dauer der neuronalen Aktivität auswirkt, wenn bestimmte Neuronen gestört werden.
Die Forscher fanden schließlich heraus, dass die bidirektionale Verbindung zwischen V1 und LM den neuronalen Aktivitätszustand der beiden Regionen dynamisch verändern kann. Wenn die beiden Parteien ähnliche Aktivitätsmuster aufweisen, bleiben die relevanten Signale bestehen; Wenn die Aktivitätsmuster der beiden Parteien inkonsistent sind, werden die Konfliktsignale schnell schwächer.
Um ein genaueres Modell zu erstellen, analysierten die Forscher neuronale Aktivitätsdaten von 7 Mäusen, darunter 194 V1-Neuronen und 228 LM-Neuronen. Das Forschungsteam nutzte diese Daten, um Schaltkreismodelle für die Gehirnregion zu erstellen und Aktivitätsänderungen unter verschiedenen Stimulations- und neuronalen Interventionsbedingungen vorherzusagen.
Forscher glauben, dass dieser Mechanismus ein seit langem bestehendes neurowissenschaftliches Problem erklären könnte: Verschiedene Bereiche im Gehirn sind hochspezialisiert und empfangen und verarbeiten jeweils unterschiedliche Arten von Informationen, aber was die Menschen letztendlich erhalten, ist eine einheitliche und kohärente Weltanschauung.
Mit anderen Worten: Das Gehirn fügt die Ergebnisse mehrerer Gehirnregionen nicht einfach zusammen, sondern ermöglicht möglicherweise verschiedenen Regionen, durch kontinuierliches wechselseitiges Feedback zwischen Gehirnregionen nach und nach eine gemeinsame Erklärung auszuhandeln. Anstatt zu sagen, dass letztendlich eine Gehirnregion die absolute Entscheidungsbefugnis hat, ist es besser zu sagen, dass mehrere Gehirnregionen sich weiterhin gegenseitig beeinflussen und schließlich einen relativ stabilen gemeinsamen Zustand bilden.
Allerdings wurden in dieser Studie bisher nur zwei visuelle Gehirnbereiche beobachtet, und die Versuchspersonen waren Mäuse. Daher können die Forscher nicht direkt beweisen, dass das menschliche Gehirn denselben Mechanismus nutzt. Das Experiment testete auch die Fähigkeit der Mäuse, verschiedene schräge visuelle Muster zu unterscheiden, und nicht die komplexen visuellen Illusionen im täglichen Leben des Menschen.
Das Forschungsteam möchte als Nächstes weiter feststellen, ob es in einem breiteren Spektrum von Bereichen der Großhirnrinde zu einer „Konsensbildung“ kommt. Wenn dieser Mechanismus nicht nur für V1 und LM gilt, sondern auch allgemein zwischen anderen Gehirnbereichen funktioniert, könnte er zu einem wichtigen theoretischen Rahmen werden, um zu erklären, wie das Gehirn komplexe Informationen integriert.
Forscher sind besonders besorgt über Informationskonflikte zwischen verschiedenen Sinnen. Wenn eine Person beispielsweise sieht, wie sich ein Objekt in eine Richtung bewegt, die nicht mit der Information übereinstimmt, die ein Geräusch liefert, das sie hört, wie entscheidet das Gehirn dann, welche Information es letztlich glaubt? Ob visuelle, auditive und andere sensorische Systeme ebenfalls über ähnliche neuronale Mechanismen koordiniert werden, muss noch weiter untersucht werden.
Wenn sich herausstellt, dass dieser Konsensbildungsmechanismus in der Großhirnrinde weit verbreitet ist, könnte er Wissenschaftlern auch helfen, einige Situationen zu verstehen, in denen neuronale Systeme keine einheitliche Erklärung finden. Wenn verschiedene Gehirnregionen nicht in der Lage sind, Informationen effektiv zu koordinieren, kann es zu Anomalien in der Wahrnehmung und Kognition kommen.
Diese Forschung könnte auch neue Ideen für künstliche Intelligenz liefern. Moderne KI-Systeme bestehen häufig aus mehreren spezialisierten Modulen, die zusammenarbeiten, und verschiedene Modelle oder Module liefern manchmal unterschiedliche oder sogar widersprüchliche Ergebnisse für denselben Input. Forscher glauben, dass der Mechanismus des Gehirns, gegenseitig konsistente Informationen zu speichern und widersprüchliche Informationen schnell abzuschwächen, künstliche Intelligenzsysteme dazu inspirieren könnte, in Zukunft effektivere Methoden zur Informationskoordinierung zu entwickeln.
Das Kernergebnis dieser Studie ist nicht, dass das Gehirn über einen einzigen Bereich verfügt, der für das „Urteil“ verantwortlich ist, sondern dass verschiedene Gehirnbereiche weiterhin über wechselseitige Verbindungen miteinander interagieren, wodurch Unterschiede in der Zeitdimension allmählich verringert und gemeinsame Aktivitätsmuster gestärkt werden, was es dem hochspezialisierten Nervensystem schließlich ermöglicht, ein relativ einheitliches Wahrnehmungsergebnis zu erzielen.
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