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# 生物学# 神経科学

私たちの脳は現実をどうやってモデル化しているの?

私たちの脳が世界を理解するためにどのようにモデルを作るかを覗いてみよう。

Paul Hoffman, F. Yazin, G. Majumdar, N. Bramley

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脳の中で現実をモデル化する脳の中で現実をモデル化するる。私たちが環境をどう理解して予測するかを探
目次

毎日、私たちはさまざまな空間、時間、社会的なやり取りを含む状況に直面してるよね。これらの経験を理解して次に何が起こるかを予測するために、脳は内部モデルを作るんだ。このモデルは、未来の予測をすることで、世界とより効果的にやり取りする手助けをしてくれる。研究者たちは、これらのモデルが脳内でどのように構造化されているかに興味を持っているんだ。

脳と内部モデル

脳の仕組みの重要な側面は、異なるタイプの情報を処理するために特化した領域があることだ。この特化は、さまざまな環境要因が効率的に処理されるために異なるアプローチを必要とするから存在するんだ。たとえば、私たちが人間関係を理解すること、場所を知ったり、時間の経過に沿って出来事がどう展開するかを知ることは、脳が特定の方法で情報を表現する能力に依存しているよ。

学習して適応するために、脳はモジュラーアプローチを使っているかもしれない。つまり、異なる経験の側面に焦点を当てた複数の別々のモデルがあるってことだ。たとえば、現在の状況、他人の信念や目標、そしてそれに応じて取れる行動などがあるんだ。

三つのコアモデル

この考えに基づいて、研究者たちは脳内に三つの相互に関連するモデルがあると提案しているよ:

  1. 状態: 現在の文脈や環境を表すもの。
  2. エージェント: 他人の信念や目標を理解することに焦点を当てている。
  3. 行動: これらの文脈を通して取れるさまざまな道に関連している。

これらのモデルは、それぞれ異なる情報源に基づいて動作しながらも相互に依存しているんだ。この別々の表現のおかげで、周りで何が起こっているかについて柔軟に予測することができる。

前頭前皮質の役割

中線前頭前皮質は、これらの異なるモデルに敏感な重要な脳の領域だ。この領域の様々な部分は、異なるタイプのアップデートに反応するようだ。例えば、腹内側前頭前皮質は状態を表すことに関連していて、他の部分はエージェントや行動を扱っている。この特化によって、複雑で常に変わる文脈に基づいて迅速かつ効果的な意思決定ができるんだ。

でも、異なるモデルを持つことは、脳がこれらの多様な情報をどう統合して、世界についての一貫した理解と経験を与えているのかという疑問を引き起こす。ここで、もう一つの領域、後頭頂皮質が登場するんだ。

統合の問題

後頭頂皮質は、これらの異なるモデルからの情報を統合する重要な役割を持っていると考えられているよ。前頭前皮質からの予測と感覚情報を組み合わせることで、後頭頂皮質は物理的および社会的環境の一貫した理解を維持する手助けをしてくれる。

予測のアップデートの重要性

私たちの経験の中には、世界の理解が変わる瞬間がある-これを予測のアップデートと呼ぶ。何か予期しないことに気づくと、脳は内部モデルを修正しようと働くんだ。これらのアップデートの際に脳がどのように反応するかを理解することは、私たちが世界をどうナビゲートするかを把握するのに重要なんだ。

研究者たちは、参加者が映画を見て、状態、エージェント、または行動に関して予測のアップデートを感じた時を報告する研究を行った。このデータを分析することで、研究者たちはこれらのアップデート中に脳の異なる領域がどのように反応したか、またこれらの反応がアップデートのタイプによって異なるかを探ることができた。

研究からの結果

  1. 明確な脳の活動: 参加者が状態、エージェント関連の信念、または行動の理解をアップデートしたとき、前頭前皮質の異なる部分がより活発に活動していた。これは、各モデルが専門分野で処理されていることを示唆している。

  2. 同期した反応: 研究はまた、予測のアップデートの瞬間に、参加者間での脳の活動が同期していることを明らかにした。これは、アップデートが映画からの刺激によって駆動されていることを示している。

  3. 神経の移行: 研究者たちは、アップデート中の脳活動の変化を追跡するためのモデルを使用した。彼らは、神経の状態の変化がしばしばアップデートの感覚に先行していることを発見し、情報を処理するダイナミクスを浮き彫りにした。

  4. 後頭頂皮質における統合: 最後に、結果は後頭頂皮質が異なるモデルからのアップデートを統合する重要な役割を果たしていることを示していて、最終的には私たちが進行中の経験を理解するのを助けている。

発見の応用

脳が情報をモデル化し統合する方法についての研究から得られた洞察は、映画を見るだけに限らないよ。研究者たちは、別の感覚モダリティを使って、つまり話された物語を聴くことで彼らの発見を再現したんだ。彼らは脳の活動パターンが一貫していることを発見し、脳が特定の感覚入力に関係なくさまざまな文脈でこれらのモデルを使用するという考えを支持している。

脳の理解への影響

脳がどのように異なるモデルを形成し統合するかを理解することは、人間の認知に重要な洞察を与えてくれる。モジュラーアプローチは、私たちの経験が断片的でなく、情報の連続的な統合によって一つにまとまっていることを示唆している。この理解は、教育や学習からメンタルヘルス、治療的介入までさまざまな分野に影響を与える可能性があるんだ。

結論

要するに、私たちの脳は周りの世界をモデル化する複雑な方法を持っている。状態、エージェント、行動に対して特化した領域を使用することで、私たちは経験を効率的にナビゲートできるんだ。後頭頂皮質はこれらの要素を統合する重要な役割を果たしていて、私たちが環境を一貫して理解できるようにしてくれる。未来の研究は、これらの発見を基にしてさらに深い洞察を提供し、脳のメカニズムと人間の経験の性質についての理解を深めることができるんだ。

オリジナルソース

タイトル: Fragmentation and Multithreading of Experience in the Default-Mode Network

概要: Reliance on internal predictive models of the world is central to many theories of human cognition. Yet it is unknown whether humans acquired multiple separate internal models, each evolved for a specific domain, or maintain a globally unified representation. Using fMRI, we show that during naturalistic experiences (during movie watching or narrative listening), adult participants selectively engage three topographically distinct midline prefrontal cortical regions, for different forms of predictions. Regions responded selectively to abstract spatial, referential (social), and temporal domains during model updates implying separate representations for each. Prediction-error-driven neural transitions in these regions, indicative of model updates, preceded subjective belief changes in a domain-specific manner. We find these parallel top-down predictions are unified and selectively integrated with sensory streams in the Precuneus, shaping participants ongoing experience. Results generalized across sensory modalities and content, suggesting humans recruit abstract, modular predictive models for both vision and language. Our results highlight a key feature of human world modeling: fragmenting information into abstract domains before global integration.

著者: Paul Hoffman, F. Yazin, G. Majumdar, N. Bramley

最終更新: 2024-10-25 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.10.24.620113

ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.10.24.620113.full.pdf

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた biorxiv に感謝します。

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