Chinesische Wissenschaftler finden Neuronen können als Minicomputer fungieren, die Entscheidungsfindung helfen

Chinesische Wissenschaftler haben Beweise dafür gefunden, dass einzelne Neuronen wie leistungsstarke Minicomputer agieren können, die flexibles Verhalten wie Entscheidungen ermöglichen.
Wissenschaftler haben kein vollständiges Verständnis davon, wie sich unser Gehirn an veränderte Kontexte anpasst, um angemessen auf sensorische Informationen zu reagieren.
Durch die Untersuchung von Mäusen erhielt das Team jedoch den ersten experimentellen Beweis dafür, dass Dendriten - verzweigte Strukturen, die an Neuronen befestigt sind - erlernte Regeln mit eingehenden sensorischen Eingaben integrieren können, um flexible Entscheidungen zu treffen.
Diese neuen Erkenntnisse über den kognitiven Prozess könnten auch dazu beitragen, anpassungsfähigere und effizientere KI-Systeme zu entwerfen, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind, sagten die Forscher.
"Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass ein einzelnes kortikales Neuron eine kognitive Berechnung für flexibles Verhalten durchführen kann", schrieb das Team in einem Papier, das am 15. Oktober in der Peer-Review-Zeitschrift Science veröffentlicht wurde.
Neuronen sind spezialisierte Nervenzellen, die die Bausteine des Gehirns und Nervensystems bilden, während Dendriten ihre verzweigten Erweiterungen sind, die eingehende elektrochemische Signale von anderen Neuronen erhalten.
In der Vergangenheit wurden einzelne Neuronen als einfache Einheiten angesehen, die als grundlegende Schalter oder Summenpunkte fungierten, wobei angenommen wurde, dass komplexe Kognition aus ihren Interaktionen in einem riesigen Netzwerk hervorging.
Die Ergebnisse des Teams der Chinesischen Akademie der Wissenschaften legen jedoch nahe, dass einzelne Neuronen weitaus komplexer sind, wobei Dendriten komplexe Berechnungen durchführen, bevor sie Informationen an den Neuronenzellkörper senden.
"Dies entspricht der Arbeit, die sonst erfordern würde, dass mehrere miteinander vernetzte Computer von einem einzigen" dendritischen "Supercomputer durchgeführt werden", sagte Xu Ninglong, Hauptautor der Studie und Forscher am Institut für Neurowissenschaften der Akademie, der offiziellen Science and Technology Daily.
Intelligentes Verhalten erfordert sowohl sensorische Eingaben als auch ein Verständnis für sich ändernde abstrakte Regeln, ein Prozess, der davon abhängt, dass sich das Gehirn des Kontexts bewusst ist, in dem es arbeitet.
Das Team illustrierte dies am Beispiel eines klingelnden Telefons, das die Leute zu Hause beantworten würden, aber in Situationen wie einem Treffen zum Schweigen bringen könnten.
"Entscheidungsfindung beinhaltet die Umwandlung von sensorischen Inputs in geeignete motorische Outputs in einer kontext- und zustandsabhängigen Weise, wobei derselbe sensorische Input je nach Umweltzustand oder Aufgabenregel auf verschiedene motorische Outputs abgebildet werden kann", schrieb das Team.
Obwohl diese Fähigkeit ein wichtiger Teil der Kognition ist, sagte das Team, dass die Art und Weise, wie einzelne Neuronen eine solche flexible Kartierung durchführen, schlecht verstanden wurde.
"Die Theorie hält seit langem fest, dass diese Dendriten verschiedene Informationsströme in einer einzelnen Zelle integrieren, aber direkte Beweise, die die dendritische Verarbeitung mit flexibler Kognition verbinden, fehlten", sagten die Forscher.
Sie fügten hinzu, dass die meisten Entscheidungsstudien jedes Neuron als einen einzigen Punkt behandelt und die dendritische Berechnung übersehen hatten.
Die Forscher konzentrierten sich auf die Rolle von kortikalen pyramidalen Neuronen, den häufigsten Signalneuronen im Großhirn, der Teil des Gehirns ist, der an komplexen sensorischen, kognitiven und motorischen Funktionen beteiligt ist.
Diese haben zwei Haupttypen von Dendriten: apikale Dendriten, die einen einzigen Stamm bilden, der sich vom Zellkörper nach oben erstreckt, und kürzere basale Dendriten, die direkt von ihrer Basis sprießen.

Um die dendritische Berechnung zu untersuchen, trainierte das Team Mäuse, um eine flexible Kategorisierungsaufgabe durchzuführen.
Die Tiere wurden in verschiedenen Frequenzen gespielt und mussten entweder einen Wasseranschluss nach links lecken, wenn ein niedrigerfrequenter Ton gespielt wurde, oder einen Hafen nach rechts für höhere Frequenzen.
Die Regeln, die bestimmen, welche Frequenzen zu jeder Kategorie gehörten, wechselten regelmäßig, und die Mäuse wurden mit Wasser belohnt, wenn sie richtig waren.
Die Mäuse hatten bildgebende Fenster an ihren Köpfen befestigt, mit denen das Team die Aktivität von apikalen Dendriten und Zellkörpern im auditiven Kortex aufzeichnete, der das Gehör steuert.
Sie unterdrückten dann die dendritische Aktivität und fanden heraus, dass die regelabhängigen Entscheidungen beeinträchtigt waren - was wiederum darauf hindeutete, dass die dendritische Aktivität in den kortikalen Neuronen aktiv flexibles Verhalten antrieb.
"Diese Ergebnisse zeigen eine einzelne Neuronen-Level-Berechnung basierend auf dendritischer Kompartimentierung und Integration, die flexible, regelbasierte Entscheidungsfindung unterstützt", schreiben sie.
Neben dem besseren Verständnis des kognitiven Prozesses kann die Entdeckung des Teams auch dazu beitragen, neue Wege zu finden, um flexiblere, gehirnähnliche KI-Systeme zu entwerfen.
"Im weiteren Sinne erweitert diese Form der In-Neuron-Berechnung die Kapazität, die kortikalen Netzwerken bei flexiblem Verhalten zur Verfügung steht, und könnte das Design effizienterer künstlicher Systeme beeinflussen", heißt es in der Studie.