Un algoritm dezvăluie o mică regiune din creierul nostru cu un rol-cheie

Adaugă-ne ca sursă preferată în Google

Urmărește-ne in Discover

O mică regiune a creierului, cunoscută sub numele de aria tegmentală ventrală (VTA), are rol cheie în motivație, mai precis în modul în care procesăm recompensele.

O mică regiune din creierul nostru are un rol cheie în motivație. Ea produce dopamină, un neuromodulator care ajută la anticiparea recompenselor viitoare pe baza indiciilor contextuale. Un grup de cercetători de la universitățile din Geneva (UNIGE), Elveția, Harvard, SUA, și McGill, Canada, a demonstrat că VTA merge chiar mai departe: codifică nu doar recompensa așteptată, ci și momentul precis în care aceasta este anticipată.

• Copiii nu uită cum i-ai făcut să se simtă. Lecțiile unui psiholog despre maturitatea emoțională a…
• S-ar putea ca toate animalele, plantele și ciupercile de pe Pământ să aibă un singur strămoș…

Această descoperire, posibilă datorită unui algoritm de învățare automată, subliniază valoarea combinării Inteligenței Artificiale (AI) cu neuroștiințele.

Studiul a fost publicat în revista Nature.

O mică regiune din creierul nostru are un rol cheie în motivație

VTA este una dintre piesele centrale în circuitele cerebrale ale motivației și recompensei. Ca sursă principală de dopamină, acest grup restrâns de neuroni transmite semnalul către alte regiuni ale creierului pentru a genera o acțiune ca reacție la un stimul pozitiv.

„Inițial, VTA era considerată pur și simplu centrul recompensei în creier. Dar în anii ’90, s-a descoperit că, de fapt, nu codifică recompensa propriu-zisă, ci predicția acesteia”, explică Alexandre Pouget, profesor în Departamentul de Neuroștiințe Fundamentale al Facultății de Medicină de la UNIGE.

Experimentele realizate pe animale au arătat că, atunci când o recompensă urmează în mod constant un semnal luminos, de exemplu, VTA începe să elibereze dopamină nu în momentul primirii recompensei, ci imediat ce apare semnalul. Așadar, răspunsul codifică anticiparea recompensei, nu recompensa în sine.

Acest mecanism de învățare prin întărire (reinforcement learning), care necesită un control minim, este central pentru procesul de învățare la oameni. El stă și la baza multor algoritmi AI care învață din experiență, precum AlphaGo, primul program care a învins un campion mondial la jocul Go, menționează Medical Xpress.

Ce lucruri noi au aflat cercetătorii?

În studiul recent, echipa lui Pouget, împreună cu Naoshige Uchida (Harvard) și Paul Masset (McGill), a arătat că sistemul de codificare al VTA este și mai rafinat decât se credea. „VTA nu prevede o medie ponderată a recompenselor viitoare, ci evoluția lor în timp. Cu alte cuvinte, fiecare câștig este reprezentat separat, împreună cu momentul exact în care este așteptat”, explică cercetătorul elvețian.

„Știam deja că neuronii din VTA le acordă prioritate recompenselor apropiate în timp față de cele îndepărtate, după principiul ‘ce e în mână nu-i minciună’. Dar am descoperit că anumiți neuroni operează la scări temporale diferite: unii se concentrează pe recompensele posibile în câteva secunde, alții pe cele care pot apărea într-un minut, iar alții pe orizonturi și mai îndepărtate”, spune omul de știință.

„Această diversitate permite o codificare detaliată a timpului recompensei, oferindu-i sistemului de învățare o mare flexibilitate. Astfel, organismul poate adapta comportamentul pentru a maximiza fie recompensele imediate, fie pe cele întârziate, în funcție de scopurile și prioritățile sale”, continuă el.

Descoperirile au rezultat dintr-o colaborare strânsă dintre neuroștiință și AI. Pouget a dezvoltat un algoritm matematic care încorporează aspectele temporale ale recompensei. Între timp, cercetătorii de la Harvard au colectat date neurofiziologice detaliate privind activitatea neuronilor VTA la animale expuse la recompense. „Apoi au aplicat algoritmul pe aceste date, iar rezultatele s-au potrivit perfect cu observațiile empirice”, spune cercetătorul.

Dacă, până acum, creierul era inspirația pentru AI și algoritmi de învățare automată, aceste rezultate arată că și inversul este valabil: Inteligența Artificială devine un instrument puternic pentru a înțelege mai profund mecanismele neurofiziologice care stau la baza comportamentului uman.

Vă recomandăm să citiți și:

Cum arată sfaturile unui „nutriționist digital” pentru reducerea timpului petrecut pe telefon?

De ce unii oameni pot funcționa perfect cu doar 4 ore de somn

Testele de intoleranță alimentară: soluție sau capcană costisitoare?

Oamenii de știință au identificat soluția perfectă pentru o rețetă populară de paste