Unsupervised nonmotor learning in the human cerebellum

अपने मस्तिष्क की कल्पना एक हलचल भरे शहर के रूप में करें जहाँ अलग-अलग मोहल्ले हैं और प्रत्येक का अपना विशिष्ट व्यवसाय चल रहा है। दशकों तक, वैज्ञानिकों ने सोचा कि मस्तिष्क का एक विशिष्ट हिस्सा, जिसे सेरिबेलम (cerebellum) (मस्तिष्क के पीछे एक छोटा, झुर्रीदार ढांचा) कहा जाता है, केवल "मोटर कंट्रोल विभाग" था। इसका एकमात्र काम यह सुनिश्चित करना था कि आप अपने ही पैरों से टकराकर न गिरें या टेनिस की गेंद को मिस न कर दें। यह एक सुपर-फास्ट कोच की तरह काम करता था: यदि इसने भविष्यवाणी की कि गेंद बाईं ओर जाएगी लेकिन वह दाईं ओर चली गई, तो सेरिबेलम उस "ओह्स" वाले पल (जिसे प्रेडिक्शन एरर/पूर्वानुमान त्रुटि कहा जाता है) को महसूस करता और अगली बार बेहतर करने के लिए तुरंत आपकी मांसपेशियों में सुधार करता।

लेकिन क्या होगा अगर यह कोच वास्तव में एक प्रतिभाशाली शिक्षक है जो दुनिया के बारे में भी सीख सकता है, तब भी जब आप हिल-डुल नहीं रहे हों? यह वह बड़ा सवाल है जिसे शोधकर्ता पूछ रहे थे। वे जानना चाहते थे कि क्या सेरिबेलम उसी "ओह्स" सिग्नल का उपयोग भाषा या सामाजिक संकेतों जैसी चीजों में पैटर्न सीखने के लिए कर सकता है, न कि केवल शारीरिक गतिविधियों के लिए। इसे समझने के लिए, हमें सांख्यिकीय शिक्षण (statistical learning) के बारे में जानना होगा। यह मस्तिष्क की वह सुपरपावर है जिससे वह बिना कोशिश किए दुनिया के छिपे हुए नियमों को पहचान लेता है। उदाहरण के लिए, यदि आप कुत्ते के भौंकने की आवाज़ सुनते हैं, तो आप उम्मीद कर सकते हैं कि जल्द ही दरवाजे पर दस्तक होगी, इसलिए नहीं कि आपने इस बारे में सोचा, बल्कि इसलिए क्योंकि आपके मस्तिष्क ने चुपचाप सीख लिया है कि "भौंकना" आमतौर पर "दस्तक" की ओर ले जाता है। यह लेख इस बात की गहराई से जांच करता है कि क्या सेरिबेलम ही इस शांत पैटर्न-मैचिंग को कर रहा है, या यह केवल एक दर्शक है जबकि मस्तिष्क के अन्य हिस्से यह काम कर रहे हैं।

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महान मस्तिष्क जासूसी कहानी: पैटर्न को कौन सीखता है?

हाल ही में एक अध्ययन में, येल यूनिवर्सिटी के वैज्ञानिकों की एक टीम ने मानव मस्तिष्क के साथ जासूस खेलने का निर्णय लिया। वे यह देखना चाहते थे कि क्या सेरिबेलम—मस्तिष्क का प्रसिद्ध "मूवमेंट कोच"—एक "पैटर्न डिटेक्टिव" के रूप में भी कार्य कर सकता है, जब लोग बस शांति से बैठे हों और कोई शारीरिक गतिविधि न कर रहे हों।

सेटअप: फ्रैक्टल अनुमान का एक खेल
शोधकर्ताओं ने 20 स्वयंसेवकों को एक एमआरआई (MRI) मशीन (एक विशाल कैमरा जो मस्तिष्क की सक्रियता की तस्वीरें लेता है) में रखा। उनसे अपने हाथ हिलाने या पहेली सुलझाने के लिए बटन दबाने के बजाय, बस एक स्क्रीन की ओर देखने को कहा गया। स्क्रीन पर, रंगीन, अमूर्त आकृतियाँ जिन्हें फ्रैक्टल्स (fractals) कहा जाता है, एक के बाद एक दिखाई दे रही थीं।

यहाँ एक चाल थी: आकृतियाँ रैंडम (यादृच्छिक) नहीं थीं। वे एक गुप्त कोड का पालन कर रही थीं। यदि एक लाल फ्रैक्टल दिखाई देता, तो उसके बाद नीले रंग के फ्रैक्टल के आने की बहुत अधिक संभावना (75% संभावना) थी। लेकिन कभी-कभी, चीज़ों को दिलचस्प बनाए रखने के लिए, इसके बाद एक हरा फ्रैक्टल आता था (25% संभावना)। स्वयंसेवकों को इस कोड के अस्तित्व के बारे में पता नहीं था। उनका एकमात्र काम एक "कवर टास्क" था: यदि कोई आकृति घूमती है, तो उन्हें एक बटन दबाना था। इससे यह सुनिश्चित हुआ कि वे जाग रहे हैं और देख रहे हैं, लेकिन इसके लिए उन्हें पैटर्न को समझने की आवश्यकता नहीं थी।

स्कैन के बाद, शोधकर्ताओं ने स्वयंसेवकों से पूछा कि क्या वे गुप्त कोड जानते थे। जवाब क्या था? किसी को भी नहीं पता था। सीखना पूरी तरह से मस्तिष्क की अचेतन परतों में ऑटोपायलट पर हुआ था।

खोज: सेरिबेलम का "अहा!" क्षण
जब स्वयंसेवक केवल आकृतियों को देख रहे थे, वैज्ञानिक मस्तिष्क की गतिविधि को देख रहे थे। वे एक विशिष्ट सिग्नल की तलाश में थे: प्रेडिक्शन एरर (पूर्वानुमान त्रुटि)। यह मस्तिष्क का तरीका है यह कहने का, "रुको, मुझे लगा था कि ऐसा होगा, लेकिन ऐसा नहीं हुआ!"

परिणाम आश्चर्यजनक थे। शोधकर्ताओं ने पाया कि सेरिबेलम इन "ओह्स" सिग्नलों के साथ चमक रहा था। हर बार जब एक दुर्लभ आकृति (जो पैटर्न को तोड़ती थी) दिखाई देती, तो सेरिबेलम प्रतिक्रिया करता। यह केवल आश्चर्य के प्रति प्रतिक्रिया नहीं कर रहा था; यह धीरे-धीरे दुनिया के अपने आंतरिक मानचित्र को अपडेट कर रहा था, थोड़ा-थोड़ा करके, हर प्रयास के साथ नियमों को सीख रहा था।

सेरिबेलम को एक स्मार्ट थर्मोस्टेट की तरह समझें। अतीत में, हम जानते थे कि यह तापमान (मूवमेंट) को समायोजित कर सकता है यदि कमरा बहुत गर्म या ठंडा हो जाए। लेकिन यह अध्ययन बताता है कि यह घर के दैनिक मौसम के पैटर्न को भी सीख सकता है। यदि घर आमतौर पर शाम 6 बजे ठंडा होता है, तो थर्मोस्टेट उस पैटर्न को सीख लेता है। यदि अचानक दोपहर 2 बजे ठंड बढ़ जाती है, तो थर्मोस्टेट कहता है, "वाह, यह अप्रत्याशित है!" और जो अभी हुआ उसके आधार पर अगले ही क्षण के लिए अपनी अपेक्षाओं को तुरंत समायोजित करता है। अध्ययन ने पाया कि सेरिबेलम दृश्यात्मक पैटर्न के साथ बिल्कुल यही करता है, लंबे समय के जलवायु की प्रतीक्षा करने के बजाय, हाल के अनुभव के आधार पर लगातार अपने पूर्वानुमानों को सूक्ष्म रूप से बदलता रहता है।

ट्विस्ट: हिप्पोकैम्पस एक अलग खेल खेलता है
शोधकर्ताओं ने हिप्पोकैम्पस की भी जाँच की, जो स्मृति और पैटर्न सीखने के लिए प्रसिद्ध मस्तिष्क क्षेत्र है। उन्हें उम्मीद थी कि यह सेरिबेलम की तरह ही काम करेगा, लेकिन उन्हें कुछ बिल्कुल अलग मिला।

जबकि सेरिबेलम एक थर्मोस्टेट की तरह छोटे, क्षण-दर-क्षण समायोजन कर रहा था, हिप्पोकैम्पस एक लाइब्रेरियन (पुस्तकालयाध्यक्ष) की तरह था। वह सेरिबेलम की तरह छोटे-छोटे आश्चर्यों की परवाह करता हुआ प्रतीत नहीं होता था। इसके बजाय, ऐसा लग रहा था कि वह देखे गए सभी नियमों का एक विशाल, पूर्ण कैटलॉग बना रहा है। यह तब मजबूती से प्रतिक्रिया करता था जब भी कोई विशिष्ट नियम टूटता था (जैसे कि एक दुर्लभ आकृति का आना), जैसे ही इसने नियमों को सीख लिया था, चाहे पूरे "नियमों की किताब" को फिर से लिखा जा रहा हो या नहीं।

इसे साबित करने के लिए, वैज्ञानिकों ने कंप्यूटर मॉडल का उपयोग किया ताकि यह सिम्युलेट किया जा सके कि ये मस्तिष्क के हिस्से कैसे सोच रहे थे। उन्होंने पाया कि सेरिबेलम की गतिविधि एक ऐसे मॉडल से मेल खाती है जो चरण-दर-चरण सीखता है (जैसे कि हर टेस्ट के बाद नोट्स लेने वाला छात्र), जबकि हिप्पोकैम्पस एक ऐसे मॉडल से मेल खाता है जो बड़ा निष्कर्ष निकालने से पहले सारा डेटा इकट्ठा होने का इंतज़ार करता है (जैसे कि केस के अंत में मामले को सुलझाने वाला जासूस)।

इसका क्या अर्थ है
यह अध्ययन बताता है कि सेरिबेलम केवल एक मूवमेंट मशीन से कहीं अधिक है। यह एक यूनिवर्सल लर्निंग इंजन प्रतीत होता है जो हमें यह समझने में मदद करता है कि दुनिया कैसे काम करती है, चाहे हम गेंद पकड़ रहे हों या बस एक फिल्म देख रहे हों। यह घटनाओं के "प्रवाह" को सीखने में विशेषज्ञता रखता है, लगातार हमारे पूर्वानुमानों की वास्तविकता के साथ जाँच करता है, और सूक्ष्म सुधार करता है।

शोधकर्ता सावधानी बरतते हुए कहते हैं कि इसका मतलब यह नहीं है कि सेरिबेलम सब कुछ करता है। यह हिप्पोकैम्पस के साथ मिलकर काम करता है, जो बड़े-स्तर की स्मृति को संभालता है। लेकिन यह खोज हमारे मस्तिष्क के प्रति हमारे दृष्टिकोण को बदल देती है: वह हिस्सा जिसे हम केवल दौड़ने और कूदने के लिए समझते थे, वास्तव में हमें हमारे दैनिक जीवन के छिपे हुए नियमों को समझने में मदद कर रहा है, भले ही हम बस शांति से बैठे हों। यह सुझाव देता है कि गलतियों से सीखने की मस्तिष्क की क्षमता कई अलग-अलग विभागों द्वारा साझा की जाने वाली एक सुपरपावर है, न कि केवल उस विभाग की जो हमारी मांसपेशियों के प्रभारी हैं।