Zgomotul neural comun nu pare să limiteze capacitatea informațională a creierului
Cercetările recente sugerează că fluctuațiile neuronale comune nu impun un plafon asupra informațiilor transmise de creier.
Creierul nostru reprezintă intern lumea exterioară prin activitatea coordonată a miliardelor de neuroni. Un neuron individual răspunde în mod imprevizibil: chiar și atunci când același stimul este prezentat repetat, activitatea sa variază de la o încercare la alta. Populațiile neuronale pot compensa această variabilitate prin reprezentarea aceleași informații pe mai mulți neuroni, o strategie cunoscută sub numele de codare prin populație.
Cu toate acestea, neuronii nu fluctuează întotdeauna independent. Atunci când multe semnale neuronale cresc și scad împreună, variabilitatea lor comună – cunoscută sub numele de corelație a zgomotului – poate suprapune modelul de activitate care transportă informații despre un stimul, ceea ce ar putea limita, în cele din urmă, informația pe care populația o poate transmite. Această posibilitate a stârnit curiozitatea unei echipe internaționale de cercetători de la Universitatea Kyoto, Universitatea Harvard și Universitatea din California, Los Angeles.
Ei s-au confruntat cu o întrebare fundamentală: de ce are creierul atât de mulți neuroni dacă fluctuațiile comune impun o limită asupra informației?
Cercetătorii au reanalizat înregistrările a aproximativ 18.000 până la 21.000 de neuroni din cortexul vizual primar al fiecărui șoarece care observa stimuli vizuali subtil diferiți. Apoi, au examinat cât de multă informație despre aceste diferențe putea fi citită din grupuri de neuroni de dimensiuni tot mai mari.
Prin extragerea repetată a unor subpopulații aleatorii de dimensiuni diferite și separarea zgomotului din fiecare în modele distincte de activitate, echipa a descoperit două legi de putere care au păstrat aceeași formă după ajustarea pentru dimensiunea populației: una descriind distribuția intensității zgomotului și cealaltă modul în care fiecare model de zgomot s-a aliniat cu semnalul. Aceste legi de scalare, împreună cu constrângerile de subeșantionare, au permis echipei să prezică creșterea informației dincolo de dimensiunile populației observate.
În toate cele cinci șoareci, exponenții măsurați ai legii de putere au prezis că corelațiile zgomotului nu ar impune o limită superioară informației. Deși componentele de zgomot mai puternice tindeau să se alinieze mai strâns cu semnalul, semnalul s-a extins și pe modele de activitate mai puțin variabile. Acest lucru indică faptul că zgomotul comun încetinește creșterea informației pe măsură ce sunt adăugați mai mulți neuroni, dar nu o oprește complet.
„De trei decenii, fluctuațiile neuronale comune erau așteptate să facă informația să se satureze”, afirmă Hideaki Shimazaki de la Universitatea Kyoto. „Rezultatele noastre arată că acest lucru nu este inevitabil.”
Această cercetare dezvoltă, de asemenea, o teorie generală despre modul în care informația citibilă liniar se scalează și ar putea informa proiectarea sistemelor de calcul zgomotoase, care se confruntă cu o întrebare similară: va continua adăugarea de componente să îmbunătățească acuratețea, sau zgomotul comun va impune un plafon?
