Почему мы не роботы (или роботы?). Как мозг превращает хаос в осмысленные движения

Мозг умеет делать вещи, которые до сих пор кажутся магией: связывать картинку, звук и запах в одну сцену, принимать решения на лету и мгновенно превращать ощущение в движение. За большую часть этих «высших» функций отвечает кора больших полушарий, но даже в ней ученые годами спорят о простом на первый взгляд вопросе: почему нейроны снова и снова воспроизводят похожие короткие вспышки активности.

Такие повторяющиеся паттерны разрядов в коре наблюдают давно, и они тесно связаны с сенсомоторной координацией, то есть с тем, как мозг переводит сигналы органов чувств в движения. Классическое объяснение опиралось на теорию аттракторов из физики и теории динамических систем: будто бы сеть «проваливается» в устойчивые состояния и возвращается к ним снова, потому что одни и те же нейроны очень плотно соединены между собой и умеют «достраивать» шаблон активности даже по неполному сигналу.

Однако исследователи из Париж-Сакле, из Института нейронаук NeuroPSI, нашли данные, которые плохо укладываются в эту привычную картину. В статье в Nature Neuroscience они утверждают, что воспроизводимые события в коре чаще возникают не из-за тесно сцепленных «клубков» нейронов, а из-за модульной организации сети, где важную роль играют особые «ядровые» нейроны, направляющие поток активности между модулями.

Команда проанализировала несколько открытых наборов данных, полученных разными методами: двухфотонной микроскопией, электрофизиологией и электронно-микроскопическими реконструкциями. В работу вошли, в частности, данные MICrONS, Allen Brain Observatory, а также наборы из лабораторий Goard, Svoboda и CortexLab. Сначала исследователи выделили повторяющиеся паттерны активности, затем сопоставили их с реальной «проводкой» нейронов и проверили, насколько сильны связи между клетками, которые регулярно «вспыхивают» вместе.

Ключевой вывод звучит почти как вызов классике: воспроизводимые паттерны не требуют того, чтобы участвующие нейроны были особенно сильно связаны друг с другом. Вместо этого авторы описывают иерархическую модульность коры и выделяют «core-нейроны» на стыках модулей. Эти клетки работают как узлы с высоким потоком информации: они не выглядят как типичные «pattern-completion» группы из аттракторных моделей, но именно через них, по мысли авторов, активность «перетекает» и принимает знакомые формы.

Чтобы проверить гипотезу, исследователи использовали вычислительные модели. В симуляциях оказалось, что для появления модулей и кратких воспроизводимых событий достаточно простого правила: вероятность связи зависит от расстояния между нейронами. То есть сеть может быть заранее «настроена» геометрией и локальной структурой так, чтобы поддерживать нужные режимы работы для сенсомоторных задач, без обязательного существования жестко связанных «команд», которые достраивают шаблоны.

Если эта интерпретация подтвердится дальнейшими экспериментами, она может повлиять на то, как ученые смотрят на развитие коры и на нарушения, где страдает сенсомоторная координация. Заодно это намекает и на более практичную вещь: возможно, новые архитектуры искусственных нейросетей стоит строить не вокруг «аттракторных островков», а вокруг модулей и «хабов», которые управляют движением информации внутри системы.