המוח אינו זקוק למעגל עצבי חדש עבור כל מידע חדש שהוא נדרש לעבד. כך עולה ממחקר של חוקרים מהמכון הטכנולוגי של מסצ'וסטס (MIT), שמציע כי המוח עושה שימוש במעגלים עצביים גמישים וניתנים למחזור - מעין “אבני בניין קוגניטיביות” היכולות להתחבר מחדש ולמלא תפקידים שונים בהתאם לצורך.
המחקר, שנערך בשיתוף חוקרים ממכון פיקאוור ללמידה וזיכרון ב-MIT וממכון פרינסטון למדעי המוח, בחן כיצד עכברים מחזיקים מידע בזיכרון העבודה שלהם ומתרגמים אותו לפעולה. הממצאים מצביעים על כך שבמקום שכל קבוצת נוירונים תהיה אחראית לסוג מידע אחד בלבד, חלק מאוכלוסיות תאי העצב מסוגלות לבצע אותה פעולה חישובית עבור סוגי מידע שונים.
מאותם צלילים לאותה החלטה
במסגרת הניסוי, החוקרים אימנו עכברים לבצע משימת התאמה בין צלילים. העכברים שמעו צליל, נדרשו לשמור את גובהו בזיכרון לפרק זמן קצר, ולאחר מכן שמעו צליל נוסף. בשלב הבא הם היו צריכים להחליט אם מדובר באותו גובה צליל - ולפעול בהתאם.
בזמן המשימה תיעדו החוקרים את הפעילות החשמלית של אלפי נוירונים. הניתוח חשף “תת-מרחבים עצביים”: דפוסי פעילות מתואמים של קבוצות גדולות של נוירונים, הקשורים לעיבוד הגירוי החושי, לשמירתו בזיכרון ולתכנון הפעולה שתבוא לאחר ההחלטה.
בקליפת המוח הקודקודית נמצאו קבוצות תאים שנראו ייעודיות יחסית לאחסון הזיכרון החושי של הצלילים. לעומת זאת, בקליפת המוח הקדם-מצחית התגלתה גמישות בולטת יותר: אותה קבוצת נוירונים שמרה בשלב אחד את זיכרון הצליל, ובהמשך - לאחר השמעת הצליל השני - עברה לייצג את תוכנית הפעולה של העכבר.
לא מעגל נפרד לכל משימה
לדברי מחבר המחקר הראשי, יומה אוסאקו, הממצא מערער על התפיסה שלפיה המוח מקצה אוכלוסיית נוירונים נפרדת לכל סוג של מידע. “המוח לא מקדיש קבוצת נוירונים שונה לכל סוג מידע”, הסביר. “במקום זאת, הוא משתמש באותן אוכלוסיות נוירונים כדי לבצע אותה חישוביות על סוגים שונים של מידע”.
המשמעות היא שהמוח עשוי לפעול באופן יעיל וחסכוני בהרבה מכפי שנהוג היה לחשוב. במקום “לבנות” מנגנון חדש בכל פעם שנלמדת משימה חדשה, הוא יכול לשנות את אופן החיבור וההפעלה של רכיבים קיימים.
פרופ' טימותי בושמן, מהחוקרים השותפים למחקר, תיאר את המנגנון כמעין “לגו קוגניטיבי”: יחידות בסיסיות שניתן לשלב בדרכים שונות כדי ליצור התנהגויות חדשות. לפי ההשוואה הזו, הלמידה אינה מחייבת הקמה של מערכת עצבית שלמה מאפס, אלא התאמה של יחסים בין יחידות חישוביות שכבר קיימות במוח.
גם רשתות בינה מלאכותית נכנסו לתמונה
כדי לבחון את ההסבר, החוקרים השתמשו גם ברשתות עצביות מלאכותיות חוזרות, שנבנו כך שידמו את דפוסי הנתונים שנמדדו בעכברים. בסימולציות, השתקה של קבוצות נוירונים מסוימות פגעה בחישוב מסוים, אך לא שיבשה בהכרח חישובים אחרים.
התוצאה מחזקת את האפשרות שהמוח בנוי ממודולים בעלי תפקידים מוגדרים - אך כאלה שאינם מקובעים למשימה יחידה. במילים אחרות: חלקים שונים של הרשת עשויים להיות מתמחים בסוגי חישוב מסוימים, אך יכולים להיות מגויסים מחדש כאשר הקשר המשימתי משתנה.
מה זה אומר על בני אדם ועל AI?
למחקר עשויות להיות השלכות רחבות על הבנת הקוגניציה האנושית, ובפרט על הדרך שבה אנשים ובעלי חיים לומדים, מסתגלים ומשנים אסטרטגיה. אם המוח אכן משתמש במודולים חוזרים, ייתכן שלמידה מהירה אינה דורשת יצירה של ידע עצבי חדש לחלוטין - אלא ארגון מחודש של יכולות קיימות.
הכיוון הזה עשוי להיות רלוונטי גם לפיתוח מערכות בינה מלאכותית. מודלים שיידעו למחזר רכיבי חישוב בין משימות, במקום ללמוד כל יכולת בנפרד, עשויים להיות יעילים, גמישים וחסכוניים יותר במשאבי מחשוב.
השלב הבא של החוקרים יהיה לבחון את הקשר הסיבתי באופן ישיר: האם עיכוב של אותם מודולים עצביים בשלבים שונים של המשימה ישנה את התנהגות בעלי החיים? אם התשובה תהיה חיובית, ייתכן שהמחקר יספק ראיה משמעותית לכך שהמוח האנושי והחי פועל בעזרת ארגז כלים גמיש - ולא באמצעות אוסף של מעגלים נפרדים ונוקשים.
