Come il cervello prevede gli input sensoriali

Il cervello elabora le informazioni dai sensi per capire il mondo che ci circonda. Fa questo facendo delle supposizioni educate su ciò che vede, sente e prova. Però, questa cosa può essere complicata perché i nostri sensi non sempre danno segnali chiari. A volte, le informazioni sono confuse o poco chiare, e questo può rendere difficile per il cervello capire le cose.

Un'idea interessante nella scienza del cervello si chiama codifica predittiva. Questo concetto suggerisce che il cervello sta sempre cercando di prevedere cosa sentirà dopo. Quando l'informazione sensoriale reale corrisponde alla previsione, tutto sembra normale. Ma quando c'è una discordanza, il cervello deve adattare la sua comprensione. Questo aggiustamento si chiama errore di previsione.

#Come funziona la codifica predittiva

Alla base della codifica predittiva c'è la capacità del cervello di creare un Modello Interno del mondo. Il cervello aggiorna continuamente questo modello per migliorare le sue previsioni. I circuiti del cervello lavorano per ridurre la differenza tra ciò che si aspetta di percepire e ciò che realmente percepisce. Quando l'input sensoriale reale non corrisponde alla previsione, il cervello deve risolvere questa differenza.

I ricercatori hanno studiato questo processo usando modelli al computer e esperimenti. Hanno trovato alcuni attori chiave in questi circuiti, inclusi diversi tipi di cellule cerebrali che aiutano a elaborare gli Errori di previsione. Queste cellule lavorano insieme per aiutare il cervello a dare senso alle informazioni in arrivo.

#Il ruolo delle diverse cellule cerebrali

Il cervello contiene molti tipi di cellule, ognuna con un compito specifico. Nella codifica predittiva, ci sono cellule eccitatorie che inviano segnali e cellule inibitorie che attenuano i segnali. L'equilibrio tra questi due tipi di cellule è fondamentale per un'elaborazione accurata.

Studi recenti hanno identificato diversi tipi specifici di cellule inibitorie che svolgono ruoli importanti nella gestione degli errori di previsione. Queste includono le cellule Parvalbumin (PV), Somatostatin (SST) e Vasoactive Intestinal Peptide (VIP). Ognuno di questi tipi di cellule contribuisce in modo diverso ai circuiti di errore di previsione, aiutando a perfezionare le risposte del cervello all'input sensoriale.

#Struttura del modello di codifica predittiva

Nel nostro lavoro, abbiamo sviluppato un modello di codifica predittiva che imita da vicino la vera struttura del cervello. Questo modello è organizzato in strati che rappresentano diversi livelli di elaborazione nel cervello. Ogni livello contiene circuiti che possono calcolare gli errori di previsione e aggiornare le rappresentazioni delle informazioni sensoriali.

Il modello include circuiti di errore di previsione positivi e negativi. Gli errori di previsione positivi si verificano quando l'input sensoriale è maggiore del previsto, mentre gli errori di previsione negativi si verificano quando la previsione è più forte dell'input sensoriale reale. Il modello aggiorna continuamente questi errori per migliorare le sue previsioni.

#Apprendimento dall'input sensoriale

Per testare il nostro modello, gli abbiamo insegnato a riconoscere le immagini usando una collezione di foto. Il modello è stato mostrato diverse immagini ripetutamente, permettendogli di apprendere le caratteristiche di queste immagini e formare rappresentazioni interne. Man mano che il modello veniva addestrato, ha imparato a minimizzare gli errori di previsione, portando a una migliore ricostruzione delle immagini.

Il modello è stato in grado di riconoscere e ricostruire immagini che non aveva mai visto prima, dimostrando la sua capacità di apprendere e adattarsi in base all'input ricevuto. Questo è un aspetto importante di come funziona il cervello, poiché ci permette di riconoscere oggetti familiari e dare senso a nuove esperienze.

#Gestire il rumore nell'input sensoriale

Nel mondo reale, gli input sensoriali sono spesso pieni di rumore. Questo rumore può provenire dall'ambiente o dai processi interni del corpo. Per vedere quanto fosse robusto il nostro modello, abbiamo introdotto rumore sia nelle immagini che nelle connessioni tra le cellule nel modello.

Il modello è riuscito a gestire un bel po' di rumore pur inferendo con precisione l'input sensoriale originale. Questo indica che il modello è resiliente e può mantenere le sue performance anche di fronte a condizioni difficili, simile a come funziona il cervello nella vita quotidiana.

#L'emergere delle oscillazioni neuronali

Un risultato interessante del nostro modello è l'emergere di attività ritmiche, conosciute come oscillazioni neuronali, durante l'elaborazione delle informazioni sensoriali. Queste oscillazioni si verificano a diverse frequenze, a seconda dei parametri impostati nel modello.

Si pensa che le oscillazioni neuronali svolgano un ruolo cruciale in come il cervello elabora le informazioni. Possono aiutare a sincronizzare l'attività tra diverse aree del cervello, facilitando la comunicazione e migliorando l'efficienza dell'elaborazione sensoriale.

#Esperimento Oddball con stimoli devianti

Per esplorare come il modello reagisce a informazioni inaspettate, abbiamo usato un paradigma oddball. In questo esperimento, è stata presentata una serie di immagini standard, con occasionali immagini devianti introdotte tra di esse. La risposta del modello a queste immagini devianti ha dimostrato un'attività neuronale aumentata, simile a quella osservata negli studi umani.

Quando il modello ha incontrato gli stimoli devianti, ha mostrato tassi di attivazione aumentati e rappresentazioni a stato stazionario diverse rispetto agli stimoli standard. Questo comportamento è indicativo della capacità del cervello di rilevare cambiamenti e adattare le sue previsioni in tempo reale.

#Il ruolo degli interneuroni nella codifica predittiva

Abbiamo anche esaminato da vicino i ruoli specifici dei diversi tipi di neuroni inibitori nel nostro modello. Silenziando ogni tipo di interneurone, potevamo osservare come la loro assenza influenzasse le performance del modello.

Quando abbiamo silenziato le cellule PV, la capacità del modello di regolare i segnali di errore di previsione è diventata compromessa. Questa mancanza di inibizione ha portato a un aumento dell'attività nei circuiti, ma non ha completamente fermato il modello dal fare previsioni. Al contrario, silenziare le cellule SST ha permesso un'attività ritmica persistente ma ha ostacolato la capacità del modello di minimizzare gli errori di previsione e ricostruire accuratamente le immagini. Infine, rimuovere le cellule VIP ha causato un arresto completo dell'attività nei circuiti di errore di previsione, dimostrando il loro ruolo cruciale nel funzionamento generale.

#Implicazioni dei nostri risultati

Il nostro lavoro suggerisce che la codifica predittiva può essere compresa in termini di principi realistici dell'architettura cerebrale. Abbiamo minimizzato le assunzioni su come funzionano questi processi e ci siamo concentrati sulle proprietà naturali dei circuiti neurali e sulla diversità dei tipi di cellule nel cervello.

Proponiamo che la codifica predittiva non richieda spiegazioni complesse, ma possa emergere naturalmente dal modo in cui è strutturato il cervello. Questa scoperta sottolinea la connessione tra la codifica predittiva e varie attività cerebrali, come le oscillazioni, che sono osservate in scenari della vita reale.

#Direzioni future per la ricerca

Sebbene il nostro modello fornisca una solida base per comprendere la codifica predittiva, ci sono molte opportunità per la ricerca futura. Possiamo affinare ulteriormente il nostro modello incorporando aspetti più dettagliati delle dinamiche neurali ed esplorando diverse regole di apprendimento.

Espandere il modello per affrontare compiti più complessi, come comprendere l'invarianza degli oggetti o rispondere a trasformazioni, sarebbe anche un prezioso passo successivo. Facendo così, possiamo arricchire la nostra comprensione di come il cervello elabora le informazioni e si adatta al suo ambiente.

#Conclusione

In sintesi, lo studio della codifica predittiva offre spunti su come il cervello elabora in modo efficiente le informazioni sensoriali e adatta i suoi modelli interni del mondo. Il nostro modello mette in evidenza l'importanza dei vari tipi di cellule e delle loro interazioni nel plasmare il modo in cui percepiamo il nostro ambiente. Attraverso la ricerca continua, continuiamo a scoprire i misteri del cervello e miglioriamo la nostra comprensione delle sue straordinarie capacità.