Come il cervello decide quali informazioni visive hanno senso / How the Brain Decides What Visual Information Makes Sense

 Come il cervello decide quali informazioni visive hanno senso. Il procedimento del brevetto ENEA RM2012A000637 è molto utile in questo tipo di problematica / How the Brain Decides What Visual Information Makes Sense. The process associated with ENEA patent RM2012A000637 is very useful for this type of problem.

Segnalato dal Dott. Giuseppe Cotellessa / Reported by Dr. Giuseppe Cotellessa

L'attività corrispondente persisteva tra le regioni visive, mentre i segnali contrastanti svanivano rapidamente.

Vi è mai capitato di vedere qualcosa che non quadra? Magari una forma al buio che assomiglia a un volto, od un'arancia che per un attimo sembra una mela. Gli scienziati ora hanno una nuova ipotesi su come diverse regioni del cervello possano collaborare per risolvere questi errori visivi.

In uno studio pubblicato su Nature Neuroscience , Mitra Javadzadeh, ricercatrice del Cold Spring Harbor Laboratory e membro del Cynthia R. Stebbins Research Institute, ed i suoi collaboratori dell'Università di Cambridge e dell'University College di Londra hanno studiato due regioni adiacenti della corteccia visiva. Quando le regioni erano in accordo, la loro attività condivisa durava più a lungo. Ma quando non lo erano, la discrepanza svaniva rapidamente, in una frazione di secondo. Questo cambiamento offre uno spunto di riflessione su come il cervello raggiunga un consenso per trarre conclusioni.

Le regioni cerebrali presentano blocchi specializzati che ricevono flussi distinti di informazioni dagli input sensoriali, eppure il cervello funziona comunque come un'unità integrata. "Stiamo cercando di capire come sia possibile avere un livello di specializzazione così elevato tra questi diversi blocchi, pur mantenendo sempre un risultato olistico coerente", afferma Javadzadeh.

I ricercatori hanno da tempo identificato due aree di elaborazione visiva nella neocorteccia cerebrale: la corteccia visiva primaria (V1) e l'area visiva lateromediale (LM). Quando il cervello vede e comprende qualcosa, non si tratta di un processo unidirezionale. Questi due sistemi rimangono in contatto bidirezionale tra loro.

Javadzadeh ed i suoi collaboratori hanno addestrato dei topi a distinguere tra due modelli visivi inclinati ad angoli opposti, offrendo una ricompensa solo per un orientamento. Successivamente, hanno silenziato brevemente una delle aree di elaborazione visiva – V1 o LM – nel bel mezzo di un compito. Hanno quindi osservato come una regione funzionava quando la sua controparte veniva silenziata. Utilizzando queste osservazioni registrate, hanno costruito un modello di rete neurale artificiale che rappresentava il circuito V1-LM. Sono stati quindi in grado di simulare come il circuito avrebbe risposto alla manipolazione di specifici neuroni.

Il gruppo ha scoperto che i modelli di attività non corrispondenti tra le due regioni si dissipano rapidamente, mentre i modelli in cui entrambe le aree concordano si mantengono nel tempo. "Abbiamo scoperto che, nel tempo, questo tipo di connessioni tra le aree implementa un meccanismo che chiamiamo costruzione del consenso", spiega Javadzadeh.

Sebbene lo studio si sia concentrato specificamente su due aree visive, il gruppo di Javadzadeh sta ulteriormente indagando se principi simili siano validi per l'intera neocorteccia. "Ad esempio, quando ciò che vedi è in contraddizione con ciò che senti, utilizzi ancora gli stessi meccanismi per conciliare queste due informazioni?", si chiede.

In tal caso, la costruzione dinamica del consenso potrebbe indicare una comprensione più completa del cervello stesso, compreso ciò che accade quando diverse regioni cerebrali non riescono a raggiungere un'interpretazione coerente del mondo. Gli stessi principi potrebbero anche ispirare nuovi modi di pensare a come i sistemi di intelligenza artificiale conciliano le informazioni contrastanti.

«Pur conoscendo i singoli elementi costitutivi del cervello, qual è il collante che li tiene insieme?», si chiede Javadzadeh. «Scoprirlo ci aiuterà finalmente a capire come funziona il cervello nel suo complesso.»

ENGLISH

Matching activity persisted between visual regions, while conflicting signals rapidly faded.

Have you ever seen something that doesn’t quite add up? Maybe a shape in the dark resembles a face, or an orange momentarily looks like an apple. Scientists now have a new idea about how different brain regions may work together to resolve these visual mix-ups.

In a study published in Nature Neuroscience, Cold Spring Harbor Laboratory Cynthia R. Stebbins Fellow Mitra Javadzadeh and collaborators at the University of Cambridge and University College London studied two neighboring regions of the visual cortex. When the regions agreed, their shared activity lasted longer. But when they disagreed, the mismatch quickly faded within a fraction of a second. This shift offers a glimpse into how the brain forms a consensus for reaching conclusions.

Brain regions have specialized blocks that receive distinct streams of information from sensory inputs, yet the brain still operates as a unified whole. “We are trying to understand how you can have such a high level of specialization between these different blocks, yet always have a consistent holistic outcome,” Javadzadeh says.

Researchers have long identified two visual processing areas in the brain’s neocortex: a primary visual cortex (V1) and lateromedial visual area (LM). Whenever the brain sees and comprehends something, it is not a one-way street. These two systems remain in two-way contact with each other.

Javadzadeh and her collaborators trained mice to distinguish between two visual patterns tilted at opposite angles, offering a reward for only one orientation. Next, they briefly silenced one of the visual processing areas—V1 or LM—in the middle of a task. They then observed how one region functions when its partner goes quiet. Using these recorded observations, they built an artificial neural network model representing the V1-LM circuit. They were then able to simulate how the circuit would respond when specific neurons are manipulated.

The team discovered that mismatched activity patterns between the two regions quickly dissipate, whereas patterns where both areas agree are sustained. “We find that over time, these types of connections between areas implement a mechanism we call consensus building,” Javadzadeh explains.

While the study looked specifically at two visual areas, Javadzadeh’s team is further investigating whether similar principles work across the entire neocortex. “For example, when what you see contradicts with what you hear, do you still use the same kind of mechanisms to reconcile these two?” she wonders.

If so, dynamic consensus building could point to a more comprehensive understanding of the brain itself—including what happens when different brain regions fail to reach a consistent interpretation of the world. The same principles could also inspire new ways of thinking about how AI systems reconcile conflicting information.

“While we understand individual building blocks of the brain, what is the glue that puts them together?” Javadzadeh asks. “Knowing that can finally help us understand how the brain works as a whole.”

Da:

https://www.technologynetworks.com/neuroscience/news/how-the-brain-decides-what-visual-information-makes-sense-416717?utm_campaign=NEWSLETTER_TN_Breaking%20Science%20News&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-8vPGJtqYpO48XpXt9qsJhOyye88SjDlEo9IjjHx1VwCTNSQH2d56ZpD8HkF21XjY5LK_eNQs6-Qg091ZaIJDqLwQlnwTjn-A-SEQdYFEXDZ1T7vlo&_hsmi=440123867&utm_content=440123867&utm_source=hs_email