解码神经元的语言

一项新的研究揭示了神经代码中令人惊讶的变异

在乔治·奥威尔的《一九八四》的反乌托邦世界中,大洋洲政府旨在通过限制语言来实现思想控制。正如致力于用大大简化的“新语”取代英语的词汇学家赛姆所解释的那样:“难道你没有看到新语的全部目的就是缩小思想的范围吗?” 虽然赛姆自己的反思是短暂的,但他论证的优点却并非如此:一种语言的词汇和结构会影响其使用者的思想和决定。这适用于英语和希腊语、因纽特语和新语。 这也可能适用于神经代码,即大脑中神经元的基本电信号词汇。

神经代码,就像口语一样,其任务是传达各种信息。其中一些信息是生存所必需的;另一些信息则用途不那么迫切。为了适应这些不同的需求,在信息传递的丰富性和信息传递的速度或可靠性之间取得了平衡。平衡点设置在哪里取决于语境。以语言为例,在晚宴上提到电影《大白鲨》可能会引发一场范围广泛且耐心的讨论——即使令人不安——围绕这部电影的情感影响。相比之下,在海滩上观察到背鳍划破海浪,可能会引来许多海滩游客同时尖叫出一个词:“鲨鱼!” 在一种语境中,使用的语言已经针对丰富性进行了优化;在另一种语境中,则针对速度和可靠性进行了优化。

在大脑中,通常认为这种类型的平衡是劳动分工的结果。某些区域——例如扣带皮层——参与处理更高层次的情感和动机信息。其他区域,如杏仁核,则致力于保护您免受更直接的危险。换句话说,一个在晚宴上帮助你,另一个在海边帮助你。这些专门的功能通常归因于解剖结构:一个区域可能比另一个区域拥有更多或更少的神经元,而这些神经元可能会连接到不同的回路中。在任何一种情况下,人们都认为,存在的神经元使用的是具有相同基本设计的神经代码。


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神经元可以放电或保持沉默,两者随时间的组合会产生神经代码,就像莫尔斯电码中的点和划线一样。与莫尔斯电码一样,信息传输的丰富性和速度存在理论上的限制。具有一千个字符的新莫尔斯电码可以交换更丰富的信息,但其SOS信号的速度和可靠性会受到影响。神经代码在其设计中适应了这种权衡,并且人们一直认为,从神经元到神经元,从区域到区域,丰富性和速度之间的平衡是相同的。

但是,仔细观察人类扣带皮层和杏仁核中的神经元究竟在说什么揭示,它们采用了截然不同的神经代码。一个针对丰富性进行了优化,一个针对速度进行了优化——正如考虑到这些大脑区域的功能所预期的那样进行权衡。此外,对人类和猴子大脑的比较表明,在这两个研究的大脑区域中,人类神经元使用的代码都更丰富。实际上,不同的区域——以及不同动物的大脑——使用不同的神经代码。

这些发现于今年早些时候发表在《Cell》杂志上,具有广泛且可能令人震惊的意义。神经回路的功能——无论是回声定位、进食还是任何其他行为的基础——通常通过其布线图来理解。与电路图一样,许多部件被认为是可互换的——电阻器就是电阻器,开关就是开关。因此,由小鼠、猴子或人类神经元组成的电路图可能被期望执行相同的计算。这些新发现挑战了这一观点,表明即使是同一大脑两个区域中的基本构建块也可能表现得非常不同。

这就像大脑的某些区域使用英语词汇;而另一些区域则使用新语词汇。

鉴于这项研究的区域间和物种间性质,在其能够被完全采纳和推广之前,其结果将需要大量的额外佐证和支持。但至少,作者已经表明了以下几点:在人类和恒河猴中,扣带皮层中的神经元比杏仁核中的神经元使用更丰富的神经代码。杏仁核中的代码不仅更简单,而且经常观察到多个杏仁核神经元协同使用相同的代码。正如海滩上鲨鱼的例子一样,这被认为有助于快速可靠地传输有关直接威胁的信息。最后,无论区域如何,人类大脑中的神经代码都比猕猴大脑中的更丰富。总而言之,这些发现表明,神经代码在区域和物种之间存在权衡。这种权衡可能有助于塑造不同大脑和不同大脑区域的认知或计算能力。

更广泛地说,这项研究突出了许多额外的研究方向。首先,虽然许多大脑疾病和紊乱都有明显的身体表现,可以通过X射线或MRI检测到,但有些则没有。即使在没有其他损伤或损害的情况下,神经代码的变化也可能成为精神疾病的一个重要但尚未被发现的驱动因素。也许更重要的是对大规模研究追求的影响。生物学是一个严重依赖其结果可转移性的领域:生物学教科书中的一句话可能来自不同动物和不同背景的实验。了解生物学难题的哪些部分是可互换的,哪些部分不可互换的,对于知识范式的构建至关重要。

展望未来,另一个有趣的未来方向是。像作者提出的那样,使用基于神经代码的比较方法,可以对其他动物的认知能力进行更少偏见的测量——这项工作最终可能有助于保护工作。我们为什么需要这种方法?因为我们无法理解与我们自己不同的智能。但这并不意味着它们不存在。借用奥威尔的一个词,它们中的一些甚至可能是特好的。

您是一位专门研究神经科学、认知科学或心理学的科学家吗?您是否读过最近发表的同行评审论文,并且想撰写相关文章?请将建议发送给“心灵 Matters”编辑 Gareth Cook。加雷思是一位普利策奖获奖记者,是 Best American Infographics 系列编辑,可以通过 garethideas AT gmail.com 或 Twitter  联系到他

@garethideas.

Ryan P. Dalton 是一位神经科学家、作家,曾任加州大学伯克利分校米勒研究员。他的科学工作以感觉和记忆为中心,他的写作重点是思想、机器和生物技术的社会影响。可以通过 ryan.patrick.dalton@gmail.com 联系到他。

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SA Mind Vol 30 Issue 5本文最初以“解码神经元的语言”为标题发表于 SA Mind 第 30 卷第 5 期 (),第 8 页
doi:10.1038/scientificamericanmind0919-8
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