不要迷失在三棵松树中:以自我为中心的环境观

不要迷失在三棵松树中:以自我为中心的环境观

运动就是生命。 这句话既可以解释为前进的动力,而不是停滞不前并实现你想要的目标,也可以解释为几乎所有生物的大部分时间都在运动中这一事实。 为了确保我们的运动和空间运动不会每次都以额头隆起和小脚趾骨折而告终,我们的大脑使用存储的环境“地图”,这些“地图”在我们运动时无意识地出现。 然而,有一种观点认为,大脑不是从外部使用这些地图,可以这么说,而是通过将人放置在这张地图上并从第一人称视角收集数据。 波士顿大学的科学家决定通过对实验室老鼠进行一系列实际实验来证明这一理论。 大脑实际上是如何在太空中导航的,涉及哪些细胞,以及这项研究对自动驾驶汽车和机器人的未来发挥什么作用? 我们从课题组的报告中了解到这一点。 去。

研究基础

因此,多年前确立的事实是,大脑中负责空间定向的主要部分是海马体。

海马体参与多种过程:情绪的形成、短期记忆向长期记忆的转化以及空间记忆的形成。 后者正是我们的大脑在正确的时刻调用的那些“地图”的来源,以便在空间中更有效地定位。 换句话说,海马体存储了大脑所有者所在空间的三维神经模型。

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海马

有一种理论认为,在实际导航和海马体地图之间有一个中间步骤 - 将这些地图转换为第一人称视图。 也就是说,一个人试图了解某物通常位于何处(如我们在真实地图上看到的那样),而是了解某物相对于他自己的位置(如谷歌地图中的“街景”功能)。

我们正在考虑的这项工作的作者强调以下几点:环境的认知地图被编码在异体中心系统的海马结构中,但运动技能(运动本身)则在自我中心系统中代表。

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UFO:未知敌人(非中心系统)和 DOOM(自我中心系统)。

以自我为中心和以自我为中心的系统之间的差异类似于第三人称视角(或侧视图、顶视图等)的游戏与第一人称视角的游戏之间的差异。 在第一种情况下,环境本身对我们很重要,在第二种情况下,我们相对于该环境的位置很重要。 因此,非中心导航计划必须转化为以自我为中心的系统才能实际实施,即空间中的运动。

研究人员认为这是背侧 纹状体 (DMS)* 在上述过程中起着至关重要的作用。

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人脑的纹状体。

纹状体* - 属于基底神经节的大脑部分; 纹状体参与肌张力、内脏器官和行为反应的调节; 由于其灰质和白质交替带的结构,纹状体也被称为“纹状体”。

DMS 展示了与空间导航相关的决策和执行动作相关的神经反应,因此应该更详细地研究大脑的这个区域。

研究结果

为了确定纹状体 (DMS) 中是否存在以自我为中心的空间信息,4 只雄性大鼠被植入了多达 16 个针对 DMS 的四极管(连接到大脑所需区域的特殊电极)。).

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图片#1:在自我中心参考系中纹状体细胞对环境边界的反应。

第1张图片的说明:а — 四极管位置点;
b ——以自我为中心的边界图;
с — 同心空间图(左侧 4 个方块)、细胞响应峰值位置相对于身体位置的颜色编码轨迹图,以及基于 EBC 细胞在不同方向和位置的响应的自我中心图(右侧 4 个方块)老鼠和墙壁之间的距离;
d - 如 1s,但对于与动物有首选距离的 EBC;
e - 如 1s,但对于两个逆 EBC;
f — 观察到的细胞的平均长度分布;
g - 使用运动方向和头部方向的 EBC 平均结果长度分布;
h — 细胞平均反应的分布(所有细胞和 EBC)。

进行了 44 项实验,其中大鼠在熟悉的空间(开放的,而不是迷宫)中随机收集散落的食物。 结果,记录了939个细胞。 从收集的数据中,识别出 31 个头部方向细胞 (HDC),但只有一小部分细胞(确切地说是 19 个)具有异中心空间相关性。 此外,这些细胞的活动受到环境周长的限制,只有在老鼠沿着测试室墙壁移动时才能观察到,这表明编码空间边界的以自我为中心的方案。

为了评估这种基于峰值细胞活动的自我中心表示的可能性,创建了自我中心边界图(1b),它说明了边界相对于大鼠运动方向的方向和距离,而不是其头部的位置(与 1g).

当室的边界相对于实验细胞占据某一位置和方向时,18% 的记录细胞(171 个中的 939 个)表现出显着的反应(1f)。 科学家称它们为自我中心边界细胞(EBC)。 自我中心边界细胞)。 实验对象中此类细胞的数量为15至70个,平均为42.75个(1c, 1d).

在以自我为中心的边界的细胞中,有些细胞的活动随着室的边界而减少。 总共有 49 个,它们被称为逆 EBC(iEBC)。 EBC 和 iEBC 中的平均细胞反应(动作电位)相当低 - 1,26 ± 0,09 Hz(1h).

EBC 细胞群对相对于测试对象的室边界的所有方向和位置都有反应,但首选方向的分布是双峰的,峰值位于动物两侧彼此相对的 180°(-68° 和 112°) ,与动物长轴的垂直线稍微偏移 22°(2d).

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图片#2:自我中心边界细胞 (EBC) 响应的首选方向和距离。

第2张图片的说明:a — 四个同时检查的 EBC 的自我中心边界图,每个图上方标有不同的首选方向;
b - 四极管的位置与细胞一致 (数字表示四极管数量);
с — 一只大鼠的所有 EBC 的首选方向的概率分布;
d — 所有大鼠 EBC 偏好方向的概率分布;
е — 所示细胞的四极位置 2f;
f - 六个同时记录的 EBC 的自我中心边界图,每个图上方标有不同的首选距离;
g — 一只大鼠的所有 EBC 的首选距离的概率分布;
h — 所有大鼠 EBC 首选距离的概率分布;
i 是所有 EBC 的首选距离和首选方向的极坐标图,空间大小由点的颜色和直径表示。

到边界的首选距离分布包含三个峰:6.4、13.5 和 25.6 cm,表明 EBC 之间存在三种不同的首选距离(2f - 2h),这对于分层导航搜索策略可能很重要。 EBC 感受野的大小随着首选距离的变化而增加(2i),这表明边界的自我中心表示的准确性随着墙壁和实验对象之间的距离的减小而增加。

首选方向和距离都缺乏清晰的地形,因为受试者相对于墙壁具有不同方向和距离的活跃 EBC 出现在同一个四极管上(2a, 2b, 2e и 2f).

研究还发现,在任何版本的测试室中,EBC 都会对空间边界(室壁)做出一致的响应。 为了确认 EBC 对腔室的局部边界而不是其远端特征做出反应,科学家们将相机的位置“旋转”了 45°,并将几面墙壁变成黑色,这与之前测试中使用的不同。

在正常测试室和旋转测试室中收集数据。 尽管测试室发生了变化,但 EBC 测试对象相对于墙壁的所有首选方向和距离保持不变。

鉴于角度的重要性,还考虑了 EBC 对这些局部环境属性进行独特编码的可能性。 通过分离角落附近的响应与墙中部附近的响应之间的差异,我们确定了对角落表现出增强响应的 EBC 细胞子集 (n = 16; 9,4%)。

因此,我们可以得出一个中间结论:EBC 细胞对测试室的周边(即测试室的墙壁及其角落)反应良好。

接下来,科学家们测试了不同版本的测试室区域中,EBC 细胞对开放空间(没有迷宫的测试场地,即只有 4 堵墙)的反应是否相同。 进行了 3 次试验,每次试验的墙体长度与之前的试验相差 50 厘米。

无论测试室的大小如何,EBC 都会以相对于测试对象的相同距离和方向对其边界做出响应。 这表明响应不随环境规模而变化。

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图片#3:EBC 细胞对空间边界的稳定响应。

第3张图片的说明:а — 正常条件下(左)和测试室旋转 45° 时(右)的以自我为中心的 EBC 图;
b — 1.25 x 1.25 m 相机(左)和 1.75 x 1.75 m 放大相机(右)的以自我为中心的 EBC 地图;
с — 以自我为中心的 EBC 地图,带有规则的黑色室壁(左)和带有图案的墙壁(右);
d - f — 首选距离(顶部)和相对于基线(底部)的首选方向变化的图表。

由于纹状体从大脑视觉皮层的几个区域接收有关环境的信息,因此科学家还测试了墙壁的外观是否会影响(3s) 腔室对 EBC 细胞反应的影响。

改变空间边界的外观对 EBC 细胞的反应或反应所需的相对于实验对象的距离和方向没有影响。

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图片#4:无论环境如何,EBC 细胞反应的一致性。

第4张图片的说明:а — EBC 在熟悉的(左)和新的(右)环境中的自我中心地图;
b — EBC 的自我中心地图,在相同的环境中获得,但有一定的时间间隔;
с — 对于新的(不熟悉的)环境,首选距离(顶部)和相对于基线(底部)的首选方向变化的图表;
d — 对于先前研究的(熟悉的)环境,首选距离(顶部)和相对于基线(底部)的首选方向变化的图表。

研究还发现,EBC 细胞的反应以及所需的相对于实验对象的方向和距离不会随时间而改变。

然而,这个“定时”测试是在同一个测试室中进行的。 还有必要检查 EBC 对已知条件和新条件的响应之间存在什么差异。 为了做到这一点,当老鼠研究他们在之前的测试中已经知道的房间时,进行了几次运行,然后是具有开放空间的新房间。

正如您可能已经猜到的,EBC 细胞响应 + 所需方向/距离在新室中保持不变(4a, 4c).

因此,EBC 响应提供了在所有类型的环境中相对于测试对象的环境边界的稳定表示,无论墙壁的外观、测试室的面积、其移动和时间如何主题在房间里度过。

为了更详细地了解这项研究的细微差别,我建议查看 科学家报告 и 附加材料 对他

结语

在这项工作中,科学家们能够在实践中证实以自我为中心的环境表征理论,这对于空间定位极其重要。 他们表明,在异中心空间表征和实际行动之间存在一个涉及纹状体中某些细胞的中间过程,称为自我中心边界细胞(EBC)。 研究还发现,EBC 与控制整个身体的运动更相关,而不仅仅是测试对象的头部。

本研究旨在确定空间定向的完整机制、其所有组成部分和变量。 科学家表示,这项工作将进一步帮助改进自动驾驶汽车和机器人的导航技术,让它们能够像我们一样理解周围的空间。 研究人员对他们的工作结果非常满意,这为继续研究大脑某些区域之间的关系以及如何进行空间导航提供了理由。

感谢您的关注,保持好奇心,祝大家度过愉快的一周! 🙂

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来源: habr.com

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