Skocz do zawartości
Forum Kopalni Wiedzy
KopalniaWiedzy.pl

Pionierskie badania ujawniły różnice w oprogramowaniu mózgów ludzi i małp

Rekomendowane odpowiedzi

W ramach pionierskich badań prześledzono aktywność pojedynczych neuronów znajdujących się głęboko w mózgu, a dokonane odkrycia mogą wyjaśnić, skąd się bierze ludzka inteligencja i dlaczego jesteśmy podatni na choroby psychiczne.

Autorami wyjątkowych badań są Rony Paz z izraelskiego Instytutu Weizmanna, który specjalizuje się w badaniu dynamiki neuronów zaangażowanych w procesy uczenia się u makaków oraz neurochirurg Itzhak Fried z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Los Angeles.

Dzięki badaniom pojedynczych neuronów naukowcy byli w stanie, po raz pierwszy w historii, odkryć różnice pomiędzy „oprogramowaniem” ludzkiego i małpiego mózgu. Okazało się, że ludzki mózg potrafi wykorzystać stabilność sygnałów, czyli poziom im synchronizacji pomiędzy neuronami, do bardziej efektywnego przetwarzania informacji. Na łamach Cell odkrywcy sugerują, że to właśnie ta umiejętność przyczynia się zarówno do ludzkiej inteligencji, jak i do powstawania chorób psychicznych.

Badacze wykorzystali dane na temat aktywności pojedynczych neuronów, które zbierali od ludzi z epilepsją w czasie, gdy ci przechodzili zabiegi neurochirurgiczne. Przeprowadzenie takich badań jest tak trudne, że jedynie kilka klinik na świecie mogło wziąć w nich udział. Dla porównania zebrano podobne, istniejące już wcześniej dane od trzech małp oraz pozyskane je od dwóch kolejnych.

Przez ostatnich kilka dziesięcioleci naukowcy odnotowali wiele mniejszych i większych różnic w budowie mózgu człowieka i naczelnych. Teraz przeprowadzono pierwsze badania pokazujące różnice w sygnałach przebiegających w mózgu.
Istnieje wyraźna różnica w zachowaniu i psychologii pomiędzy ludźmi a innymi naczelnymi. Teraz zaobserwowaliśmy te różnice w biologii mózgu i są to niezwykle ważne badania, mówi Mark Harnett z MIT, który specjalizuje się w badaniu, w jaki sposób biofizyka neuronów wpływa na ich zdolności obliczeniowe.

Rony Paz w swoich badaniach skupia się na ciele migdałowatym, przetwarzającym podstawowe sygnały potrzebne do przetrwania, jak konieczność ucieczki przed drapieżnikiem, oraz zakręcie obręczy, który jest zaangażowany w bardziej złożone zadania, jak uczenie się.

Izraelski uczony chciał wiedzieć, czy neurony z obu wymienionych obszarów różnią się u ludzi i u małp. O pomoc poprosił Frieda, który jest twórcą techniki rejestrowania aktywności pojedynczych neuronów u ludzi z epilepsją nie reagujących na leczenie. Metoda Frida polega na wszczepieniu do mózgu pacjenta wielu miniaturowych elektrod. Pacjent pozostaje w szpitalu do czasu, aż dozna ataku epilepsji. Elektrody określają miejsce, które zapoczątkowało atak. Są one następnie usuwane, a obszar odpowiedzialny za epilepsje jest niszczony. Pacjenci w czasie pobytu w szpitalu często biorą udział w eksperymentach pozwalających na pogłębienie wiedzy o mózgu.

Paz i Fried zebrali dane o niemal 750 neuronach z ciała migdałowatego i zakrętu obręczy z mózgów pięciu małp i siedmiu ludzi. W danych poszukiwali informacji o poziomie stabilności sygnałów rozumianym jako ich synchronizacja oraz o wydajności ich przetwarzania, rozumianych jako liczba różnych wzorców aktywności.

Okazało się, że i u ludzi i u małp sygnały w ciele migdałowatym były bardziej stabilne niż w zakręcie obręczy. Jednak te w zakręcie obręczy były bardziej efektywne. U ludzi oba regiony były mniej stabilne i bardziej efektywne niż u małp. Tak więc wydaje się, że nasze mózgi poświęcają nieco stabilności na rzecz zwiększonej efektywności.

Jak mówi Paz, takie odkrycie ma sens. Jeśli sygnał jest bardziej stabilny, jest on bardziej jednoznaczny i mniej podatny na błędy. Gdy widzę tygrysa, chcę, by wszystkie neurony w moim ciele migdałowatym dały mi sygnał do szybkiej ucieczki, mówi Paz. Jednak u wyżej zorganizowanych zwierząt, jak np. u naczelnych, w mózgu wyewoluowały bardziej elastyczne obszary, które dają możliwość pojawienia się większej liczby rozwiązań na widok zbliżającego się niebezpieczeństwa.

U ludzi ta elastyczność poszła dalej niż u innych naczelnych. Jesteśmy dzięki temu bardziej inteligentni, ale i bardziej podatni na błędy w sygnałach pomiędzy neuronami, co wyjaśnia podatność ludzi na zaburzenia umysłowe.

Co interesujące, jak zauważa Robert Knight z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley, powyższe odkrycie zgadza się z już istniejącymi teoriami psychologicznymi, które mówią, że stopień synchronizacji aktywności neuronów w mózgu może być skorelowany z występowaniem psychoz i depresji. To bardzo ważne badania, gdyż większość eksperymentów neurologicznych jest prowadzonych na zwierzętach z założeniem, że podstawowe wzorce aktywności neuronów odnoszą się też do ludzi, mówi.

Christopher Petkov z Newcastle University zauważa jednak, że w kolejnych badaniach konieczne jest potwierdzenie spostrzeżeń Paza i Frieda. Bezpośrednie porównanie danych pozyskanych od ludzi i małp jest trudne, gdyż trudno jest stwierdzić, czy oba badane gatunki znajdowały się podczas zbierania danych w tym samym stanie umysłu. Paz przyznaje, że może być to problem, a długi, liczony w godzinach, czas rejestrowania danych oznacza, iż prawdopodobnie pojawiło się wiele różnic w stanie umysłu ludzi i małp. Uczony mówi jednak, że już planuje kolejne eksperymenty, w czasie których małpy i ludzie będą wykonywali podobne zadania wprowadzające je w konkretny stan, jak na przykład w niepokój.

Badania takie nie będą jednak proste. Jako, że elektrody umieszczane są u epileptyków tylko w tych obszarach, gdzie prawdopodobnie pojawiają się napady, to – jak zauważa Fried – w klinikach zdolnych do przeprowadzenia badań pojawia się w ciągu roku jedynie 10–15 odpowiednich pacjentów i trzeba ich namówić, by pozostali w szpitali i wzięli udział w nudnych eksperymentach.


« powrót do artykułu

Udostępnij tę odpowiedź


Odnośnik do odpowiedzi
Udostępnij na innych stronach

Jeśli chcesz dodać odpowiedź, zaloguj się lub zarejestruj nowe konto

Jedynie zarejestrowani użytkownicy mogą komentować zawartość tej strony.

Zarejestruj nowe konto

Załóż nowe konto. To bardzo proste!

Zarejestruj się

Zaloguj się

Posiadasz już konto? Zaloguj się poniżej.

Zaloguj się

  • Podobna zawartość

    • przez KopalniaWiedzy.pl
      Nieznane wcześniej organellum, odkryte wewnątrz ludzkich komórek, może zostać wykorzystane do leczenia ciężkich chorób dziedzicznych. Taką nadzieję mają jego odkrywcy, naukowcy z Wydziału Medycyny University of Virginia (UVA) oraz amerykańskich Narodowych Instytutów zdrowia (NIH). Nową strukturę nazwali „hemifuzomem”.
      Hemifuzom odgrywa duża rolę w sortowaniu, przetwarzaniu i pozbywaniu się niepotrzebnego materiału. To jak odkrycie nowego centrum recyklingu wewnątrz komórki. Sądzimy, że hemifuzom pomaga w zarządzaniu przetwarzaniem materiału przez komórkę i jeśli proces ten zostanie zaburzony, może to prowadzić do chorób, które wpływają na wiele układów w organizmie, mówi doktor Seham Ebrahim. Dopiero zaczynamy rozumieć, jak to nowe organellum wpisuje się w szerszy obraz chorób i zdrowia. To bardzo ekscytujące badania, gdyż odkrycie czegoś zupełnie nowego w komórce to rzadkość, dodaje uczona.
      Odkrycia dokonano dzięki doświadczeniu zespołu z UVA w tomografii krioelektronowej, która umożliwia „zamrożenie” komórki w czasie i dokładne przyjrzenie się jej. Uczeni sądzą, że hemifuzomy ułatwiają tworzenie się pęcherzyków wewnątrz komórki oraz organelli utworzonych z wielu pęcherzyków.
      Pęcherzyki są jak niewielkie ciężarówki wewnątrz komórki. Hemifuzom to rodzaj doku, w którym ciężarówki się łączą i przewożą swój ładunek. To etap pracy, o którym dotychczas nie mieliśmy pojęcia, dodaje Ebrahim. Mimo, że hemifuzomy dotychczas umykały uwadze naukowców, ich odkrywcy mówią, że w pewnych częściach komórki występują one zaskakująco powszechnie. Teraz uczeni chcą lepiej poznać ich rolę w prawidłowym funkcjonowaniu komórek. Gdy już wiemy, że hemifuzomy istnieją, możemy badać, jak zachowują się one w zdrowych komórkach, a co się dzieje, gdy coś pójdzie nie tak. To może prowadzić do opracowania strategii leczenia złożonych chorób genetycznych, cieszy się Ebrahim.
      Źródło: Hemifusomes and interacting proteolipid nanodroplets mediate multi-vesicular body formation, https://www.nature.com/articles/s41467-025-59887-9

      « powrót do artykułu
    • przez KopalniaWiedzy.pl
      Niedawno astronomowie usłyszeli głos z kosmicznych zaświatów. Potężny krótkotrwały impuls na chwilę przyćmił wszystkie źródła sygnałów radiowych. Clancy James z australijskiego Curtin University i jego zespół skanowali nieboskłon za pomocą Australian Square Kilometre Array Pathfinder (ASKAP) – zestawu 36 radioteleskopów znajdujących się w Zachodniej Australii – odebrali krótki, bardzo silny sygnał. 
      Niezwykle podekscytowani stwierdzili, być może odkryli nowy pulsar lub inny obiekt, a że źródło sygnału  wydawało się pochodzić z naszej galaktyki, stwierdzili, że nowy obiekt powinien być widoczny za pomocą teleskopów optycznych. Jednak gdy bardziej szczegółowo przeanalizowali sygnał okazało się, że jego źródło było tak blisko, iż ASKAP nie skupić na nim jednocześnie wszystkich swoich anten. A to oznaczało, że źródło sygnału musi znajdować się mniej niż 20 tysięcy kilometrów od Ziemi. Impuls trwał zaledwie 30 nanosekund i przez tę chwilę silniejszy, niż wszystko inne rejestrowane za pomocą radioteleskopów.
      Gdy Australijczycy przeanalizowali pozycję źródła sygnału i porównali ją z pozycjami wszystkich znanych satelitów okazało się, że jedynym możliwym źródłem sygnału jest Relay 2. To jeden z pierwszych satelitów w historii. Został wystrzelony w 1964 roku i służył NASA jako eksperymentalne urządzenie komunikacyjne. Agencja przestała używać Relay 2 już w 1965 roku, natomiast pokładowa elektronika satelity działała do roku 1967. Wówczas Relay 2 zamilkł i od tej pory krąży wokół Ziemi jako bezwładny kawałek metalu.
      Teraz, po niemal 60 latach satelita znowu wysłał sygnał. Jednak jego urządzenie nie działają, więc źródłem sygnału musiały być czynniki zewnętrzne. Clancy i jego koledzy sądzą, że albo na powierzchni satelity zebrały się ładunki elektrostatyczne i doszło do wyładowania, albo uderzył w niego mikrometeoryt, który wywołał pojawienie się chmury plazmy. Sygnały z obu tych wydarzeń wyglądają podobnie, więc trudno byłoby je odróżnić. Przede wszystkim ktoś musiałby chcieć przeprowadzić takie badania. Tylko po co?
      Źródło: A nanosecond-duration radio pulse originating from the defunct Relay 2 satellite, https://arxiv.org/abs/2506.11462

      « powrót do artykułu
    • przez KopalniaWiedzy.pl
      Krążący wysoko nad Antarktydą wykrywacz promieniowania kosmicznego, zarejestrował nietypowe sygnały, które wykraczają poza nasze obecne rozumienie fizyki cząstek. ANITA (Antarctic Impulsive Transient Antenna) to zespół wyspecjalizowanych anten, które za pomocą balonu wypuszczane były nad Antarktyką i przez około miesiąc krążyły na wysokości do 40 kilometrów, unoszone przez wiatry obiegające kontynent. Celem eksperymentu jest obserwowanie promieniowania kosmicznego po tym, jak dotarło do Ziemi. W trakcie badań co najmniej 2-krotnie zarejestrowano sygnały, które nie pochodzą od promieniowania odbitego przez lód, a kierunek, z którego napłynęły, nie pozwala wyjaśnić ich pochodzenia na gruncie znanych zjawisk fizycznych.
      Sygnały radiowe, które odkryliśmy, nadeszły z bardzo ostrego kąta, około 30 stopni spod powierzchni lodu, mówi profesor Stephanie Wissel. Z obliczeń wynika, że taki sygnał musiałby przejść przez tysiące kilometrów skał, z których zbudowana jest Ziemia, ale wówczas byłby niewykrywalny, gdyż zostałby przez Ziemię zaabsorbowany. To interesujący problem, bo obecnie nie potrafimy wyjaśnić, czym jest ten sygnał. Wiemy jednak, że to najprawdopodobniej nie pochodzi z neutrin, dodaje uczona.
      Neutrina to cząstki bardzo pożądane przez naukowców. Niosą ze sobą ogrom informacji. W każdej sekundzie przez nasze ciała przechodzą biliony neutrin i nie czynią nam szkody. Neutrina niemal nigdy nie wchodzą w interakcje, trudno więc je wykryć.
      Źródłem neutrin mogą być na przykład wydarzenia, do których doszło miliary lat świetlne od nas. Wykrycie takiego neutrina to dla naukowców okazja, by dowiedzieć się czegoś więcej o wydarzeniu, które było jego źródłem.
      ANITA ma wykrywać też neutrina. Została umieszczona nad Antarktyką, gdyż tam istnienie najmniejsze ryzyko zakłócenia jej pracy przez inne sygnały. Unoszony przez balon zespół anten skierowany jest w dół i rejestruje wielkie pęki atmosferyczne odbite od lodu. Wielki pęk atmosferyczny, to wywołana pojedynczą cząstką promieniowania atmosferycznego kaskada cząstek powstających w atmosferze Ziemi.
      ANITA rejestruje takie pęki odbite od lodu, naukowcy są w stanie przeanalizować sam pęk, jak i pęk odbity od lodu i na tej podstawie określić, jaka cząstka wywołała pęk. Na podstawie kąta odbicia sygnału można zaś określić jego źródło. I tutaj pojawia się problem, gdyż zarejestrowano też sygnały, których nie można prześledzić do źródła. Kąt ich odbicia jest bowiem znacznie bardziej ostry, niż przewidują istniejące modele.
      Naukowcy przeanalizowali dane z wielu przelotów, porównali je z modelami matematycznymi, przeprowadzili liczne symulacje i wykluczyli zakłócenia tła i inne źródła sygnałów. Porównali swoje dane z niezależnie zbieranymi danymi innych instrumentów naukowych, takich jak IceCube Experiment czy Pierre Auger Observatory, by sprawdzić, czy i one odebrały podobne nietypowe sygnały. Okazało się, że nie. Dlatego też Wissel i jej koledzy określają znalezione sygnały jako „nietypowe” i wykluczają, by były one spowodowane przez neutrina. Sygnały nie pasują do standardowych modeli fizyki cząstek. Być może wyjaśnieniem tkwi w mniej popularnych teoriach, z których wynika, że sygnały te mogą pochodzić od ciemnej materii, jednak brak na to dowodów.
      Obecnie naukowcy budują nowe urządzenie, PUEO. Będzie ono większe i bardziej czułe. Badacze mają nadzieję, że rzuci ono nowe światło na nietypowe sygnały. Sądzę, że przy powierzchni lodu i blisko horyzontu dochodzi do jakichś interesujących zjawisk związanych z rozprzestrzenianiem się sygnałów radiowych. Nie rozumiemy tego. Sprawdzaliśmy różne hipotezy i do niczego nie doszliśmy. To tajemnica. Bardzo się cieszę na myśl o tym, że powstaje bardziej czułe PUEO. Powinniśmy uchwycić więcej takich anomalii, dzięki czemu być może zrozumiemy, z czym mamy do czynienia, dodaje Wissel.
      Źródło: Search for the Anomalous Events Detected by ANITA Using the Pierre Auger Observatory, https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.134.121003

      « powrót do artykułu
    • przez KopalniaWiedzy.pl
      Ośrodek Broki to obszar ludzkiego mózgu odpowiedzialny za generowanie mowy, ośrodek Wernickego jest obszarem, dzięki którym rozpoznajemy głoski, wyrazy i zdania. W mózgach szympansów istnieją homologiczne struktury, odziedziczone po wspólnym przodku. Teraz odkryto w nich istnienie pęczka łukowatego, wiązki włókien, łączących u ludzi ośrodki Broki i Wernickego. Nasze odkrycie pokazuje, że architektura mózgu niezbędna do pojawienia się mowy, nie powstała u ludzi. Prawdopodobnie wyewoluowała ona z wcześniej istniejącej struktury. Pęczek łukowaty u szympansów jest zdecydowanie mniej rozbudowany niż u ludzi i być może nie umożliwia generowanie złożonego ludzkiego języka, mówi główny autor badań Yannick Becker z Instytutu im. Maxa Plancka.
      Odkrycie u szympansów struktury homologicznej do pęczka łukowatego rzuca wyzwanie obecnemu rozumieniu ewolucji języka i pokazuje, że struktury potrzebne do jego wytwarzania nie pojawiły się dopiero u rodzaju Homo.
      Autorzy badań, naukowcy z Instytutu im. Maxa Plancka, francuskiego Narodowego Centrum Badań Naukowych, Taï Chimpanzee Project na Wybrzeżu Kości Słoniowej oraz Ozouga Chimpanzee Project z Gabonu, użyli rezonansu magnetycznego z wykorzystaniem dyfuzji (dMRI) do obrazowania mózgów szympansów, które z przyczyn naturalnych zmarły w niewoli i na wolności.
      We wszystkich 20 przebadanych mózgach wyraźnie było widać pęczek łukowaty. To zaś wskazuje, że struktura ta istniała przed około 7 milionami lat u wspólnego przodka człowieka i szympansa. Uzyskane wyniki zmieniają nasze rozumienie ewolucji języka i zdolności poznawczych, mówi Angela D. Friderici, dyrektor Wydziału Neuropsychologii w Instytucie Ludzkich Nauk Poznawczych i Nauk o Mózgu im. Maxa Plancka.
      Teraz, dzięki naszemu międzynarodowemu konsorcjum badawczemu, które łączy afrykańskie rezerwaty, azyle dla zwierząt i europejskie ogrody zoologiczne możemy połączyć dane dotyczące zachowania wielkich małp w czasie ich całego życia ze strukturami w mózgu. To pozwoli nam jeszcze lepiej poznać neuronalne podstawy zdolności poznawczych człowiekowatych, dodaje Becker.

      « powrót do artykułu
    • przez KopalniaWiedzy.pl
      Naukowcy z Uniwersytetu Oksfordzkiego i Allen Institute for AI ze zdumieniem zauważyli, że wielkie modele językowe (LLM) – takie jak używane np. przez ChatGPT – generalizują wzorce językowe podobnie jak ludzie, poprzez analogie a nie ścisłe trzymanie się zasad. Badacze postanowili sprawdzić, na ile prawdziwe jest powszechnie panujące przekonanie, że LLM generują swoje wypowiedzi na podstawie obowiązujących zasad, które wydedukował z danych treningowych. Tymczasem okazało się, że – podobnie jak ludzie – modele językowe posługują się przykładami i analogiami podczas tworzenia nieznanych sobie słów.
      Badając, jak LLM generują wypowiedzi naukowcy porównali sposób tworzenia słów przez ludzi ze sposobem tworzenia ich przez model GPT-J. Zadaniem i ludzi i maszyny była zamiana przymiotników w rzeczowniki. W języku angielskim odbywa się ona przez dodanie sufiksu „-ness” lub „-ity”. I tak „happy” zamienia się w „happiness”, a „available” w „availability”. Naukowcy wymyślili 200 przymiotników, takich jak „cormasive” czy „friquish” i poprosili LLM, by zamienił je z rzeczowniki, korzystając ze wspomnianych sufiksów. Odpowiedzi uzyskane od komputera porównano z odpowiedziami otrzymanymi od ludzi oraz z przewidywaniami wiarygodnych modeli poznawczych. Jeden z tych modeli dokonuje generalizacji na podstawie zasad, drugi zaś posługuje się analogiami tworzonymi na podobieństwie do znanych przykładów.
      Okazało się, że LLM działa podobnie jak ludzie, posługuje się analogiami. Tak jak większość osób nie korzysta z zasad, a z podobieństw. Na przykład słowo „friquish” zamienił na „friquishness” na podstawie jego podobieństwa do słów takich jak „selfish”, a z „cormasive” zrobił „cormasivity”, gdyż jest podobne do wyrazów takich jak „sensitive”.
      Naukowcy przekonali się też, że dane treningowe mają znaczący wpływ na sposób tworzenie słów przez LLM. Gdy bowiem przeanalizowano jego odpowiedzi na pytania o niemal 50 000 rzeczywiście istniejących wyrazów stwierdzili, że posługując się metodami statystycznymi można z wielką precyzją przewidzieć, jakiej odpowiedzi udzieli LLM. Wyglądało to tak, jakby model językowy przechowywał w pamięci ślad każdego wyrazu, jaki napotkał podczas treningu i gdy napotykał coś nowego, zadawał sobie pytanie „Co mi to przypomina?”.
      Uczeni znaleźli też główną różnicę pomiędzy ludźmi a LLM. Ludzie tworzą sobie mentalny słownik, w którym przechowują zestawy wszystkich form danego wyrazu, jaki uważają za znaczący w swoim języku, niezależnie od tego, jak często formy te występują. Potrafimy bardzo łatwo rozpoznać – a raczej osoby anglojęzyczne potrafią rozpoznać – że wyrazy „friquish” czy „cormasive” nie są prawdziwymi słowami, jakich obecnie się używa. Radzimy sobie z takimi potencjalnymi neologizmami tworząc generalizacje na podstawie zróżnicowania słów, jakie przechowujemy w swoich słownikach mentalnych. Tymczasem LLM generalizuje wszystko, co napotkał podczas treningu. Nie tworzy grup czy też zestawów form tego samego wyrazu.
      Chociaż LLM potrafią w imponujący sposób generować wypowiedzi, okazało się, że nie myślą aż tak abstrakcyjnie jak ludzie. To prawdopodobnie dlatego potrzebują znacznie więcej danych niż ludzie by nauczyć się języka, mówi profesor Janet Pierrehumbert.

      « powrót do artykułu
  • Ostatnio przeglądający   0 użytkowników

    Brak zarejestrowanych użytkowników przeglądających tę stronę.

×
×
  • Dodaj nową pozycję...