Nature Neuroscience: Выяснилось, что происходит в мозге во время планирования

Делая паузу, чтобы подумать перед принятием важного решения, мы можем представить себе возможныне результаты различных вариантов возможных в данной ситуации действий.

Хотя такое «мысленное моделирование» играет центральную роль в том, как мы планируем и принимаем решения в повседневной жизни, то, как мозг работает для достижения этой цели, ученые до сих пор не очень хорошо изучили.

Теперь международная группа ученых обнаружила нейронные механизмы, используемые при планировании. Результаты исследования, опубликованные в журнале Nature Neuroscience, свидетельствуют о том, что взаимодействие между префронтальной корой и гиппокампом мозга позволяет нам представлять себе будущие результаты, чтобы руководствоваться ими при принятии решений.

Префронтальная кора действует как «симулятор», мысленно проверяя возможные действия с помощью когнитивной карты, хранящейся в гиппокампе, — объясняет Марсело Маттар, доцент факультета психологии Нью-Йоркского университета и один из авторов статьи.

Это исследование проливает свет на нейронные и когнитивные механизмы планирования — основной компонент интеллекта как человека, так и животных. Более глубокое понимание этих мозговых механизмов может в конечном итоге улучшить лечение расстройств, влияющих на способность принимать решения.

Роль префронтальной коры, используемой в планировании и принятии решений, и гиппокампа, используемого в формировании и хранении памяти, давно установлена. Однако их конкретные обязанности в принятии обдуманных решений, то есть таких, которые требуют от нас размышлений, прежде чем действовать, менее ясны.

Чтобы прояснить нейронные механизмы планирования, Маттар и его коллеги — Кристофер Дженсен, специалист по вычислительной нейронауке из Университетского колледжа Лондона, и Гийом Эннекен, профессор вычислительной нейронауки из Кембриджского университета, — разработали вычислительную модель для прогнозирования активности мозга во время планирования. Затем они проанализировали данные, полученные от людей и лабораторных крыс, чтобы подтвердить правильность модели — рекуррентной нейронной сети (РНС), которая обучается шаблонам на основе поступающей информации.

Модель учитывала существующие знания о планировании и добавляла новые уровни сложности, включая «воображаемые действия», тем самым отражая, как принятие решений включает в себя взвешивание последствий потенциального выбора — подобно тому, как шахматист представляет себе последовательность ходов, прежде чем сделать один из них. Эти мысленные симуляции потенциального будущего, смоделированные как взаимодействие между префронтальной корой и гиппокампом, позволяют нам быстро адаптироваться к новой обстановке, например, выбрать объезд, обнаружив, что дорога перекрыта.

Ученые проверили эту вычислительную модель, используя как поведенческие, так и нейронные данные. Чтобы оценить способность модели предсказывать поведение, ученые провели новый эксперимент, в котором измеряли, как люди перемещаются по онлайн-лабиринту на экране компьютера и как долго им приходится думать перед каждым шагом. Чтобы подтвердить предсказания модели о роли гиппокампа в планировании, они проанализировали нейронные записи грызунов, перемещающихся по физическому лабиринту, сконфигурированному так же, как и в эксперименте с людьми. Давая аналогичное задание людям и крысам, исследователи смогли провести параллели между поведенческими и нейронными данными, что является особенно инновационным аспектом данного исследования.

Экспериментальные результаты совпали с вычислительной моделью, показав сложное взаимодействие между префронтальной корой и гиппокампом. В экспериментах на людях активность мозга участников отражала больше времени на размышления перед действиями при прохождении лабиринта. В экспериментах с лабораторными крысами нейронные реакции животных при прохождении лабиринта были похожи на симуляцию модели.

В целом, эта работа дает фундаментальные знания о том, как эти мозговые цепи позволяют нам думать, прежде чем действовать, чтобы принимать более правильные решения, — отмечает Маттар.

Кроме того, метод, при котором участники эксперимента, как люди, так и животные, и RNN обучались выполнять одну и ту же задачу, предлагает инновационный и основополагающий способ получения знаний о поведении.

07.06.2024