Her karmaşık davranış, bir dizi daha basit eylemden oluşur, tıpkı bir cümlenin sözcüklere ve sözcüklerin hecelerine dönüştürülebilmesi gibi. Bu adımların nasıl bir araya getirilebileceği konusunda esneklik olsa da, hangi kombinasyonların anlamlı olup neyin olmadığını belirleyen kurallar da vardır.
Örneğin, bir odayı dolaşın. Bir kişinin adımlarının hızı değişebilir, ancak arka arkaya iki sol ayak adımı görmek olağandışı olurdu. Karmaşık davranışları tahmin etmek, bu dilbilgisini anlamayı gerektirir.
Davranış bir dil ise, Oregon Üniversitesindeki nörobilimci Luca Mazzucato dilbilgisinin kodunu çözüyor.
Mazzucato ve ekibi yeni bir çalışmada, büyük nöron kümelerindeki belirgin, koordineli aktivitenin bir sıçanın gelecekteki davranışını tahmin edebileceğini gösterdi. Beyin aktivite modellerini basit eylemlere bağlayan bir sözlük oluşturdular. Bulgu, beynin gelecekteki eylemlerin zamanlamasına nasıl karar verdiğini ve küçük eylemleri daha büyük dizilere nasıl bağladığını anlamalarına yardımcı olur.
Fareleri kafes duvarındaki bir noktaya burunlarını sokmaları ve ardından su içmek için kafesteki başka bir yere gitmeleri için eğittikleri bir deney kurdular. Fareler hemen ödül için gittilerse, küçük bir yudum aldılar; 10 veya 20 saniye bekleyebilirlerse daha fazla su alırlar. Sıçanların eylemleri nispeten sabitti, ancak her hayvan zamanlamayı seçebilirdi.
Sıçanlar etrafta koşuştururken, araştırmacılar beynin motor korteks adı verilen ve hareketlerin planlanmasıyla ilgili bir bölümündeki büyük nöron gruplarının aktivitesini izlediler.
Araştırmacılar, farelerin gelecekteki niyetlerinin, motor korteksteki büyük nöron popülasyonlarının koordineli aktivitesi ile temsil edildiğini buldu. Her eylem, motor kortekste, koordineli ve tutarlı bir şekilde davranan bir grup nöronla ayrı bir imza yarattı. Bir fare farklı bir harekete geçmeye hazırlanırken, sinirsel imza aniden değişti.
Mazzucato, “Hayvanın kafeste gerçekleştirdiği her eylem için, nöronların o beyinde hangi hesaplamaları yaptığını anlayabildik.” dedi. “Hayvanın ne yapacağını onlar yapmadan birkaç yüz milisaniye önce tahmin edebiliyorduk.”
Yani, ödül için hemen gidecek olan fareler ile daha büyük bir su içmek için bekleyen fareleri sadece beyin aktivitesine bakarak ayırt edebildiler.
Ayrıca, beyinden ilham alan yapay zekanın bir örneği olan, tekrarlayan sinir ağı adı verilen bir dizi matematiksel denklem aracılığıyla farelerin seçimlerinin değişkenliğini çoğaltabilirler. Mazzucato, “Artık bir modelimiz olduğuna göre, onu genelleştirebiliriz” dedi.
Burada ekip, yalnızca bir davranışsal değişkene, eylemlerin zamanlamasına odaklandı. Ancak gelecekte, gerçek hayatın karmaşıklığını daha yakından taklit eden senaryolarda seçim ve karar verme ile ilgili benzer soruları araştırmayı umuyorlar.
Araştırma Neuron dergisinde yayımlandı .