Single neurons in the human substantia nigra encode social learning signals
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि मानव सबस्टेंशिया नाइग्रा में एकल डोपामिनर्जिक न्यूरॉन्स सामाजिक शिक्षण संकेतों को एनकोड करते हैं, विशेष रूप से कंप्यूटर की तुलना में मनुष्यों के साथ बातचीत के दौरान नॉर्म प्रेडिक्शन एरर्स (norm prediction errors) के वैलेंस को अधिक गतिविधि के साथ ट्रैक करते हैं।
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मानव मस्तिष्क अनकहे नियमों के एक जटिल जाल को समझने के लिए बना है। हम जानते हैं कि एक समूह में कुछ व्यवहार अपेक्षित होते हैं, और जब कोई उन अपेक्षाओं को तोड़ता है, तो हम उसे महसूस करते हैं। सामाजिक प्रस्ताव के अनुचित होने या किसी नियम के उल्लंघन को महसूस करने की यह क्षमता हमारे संवाद करने के तरीके का एक आधार स्तंभ है। दशकों से, वैज्ञानिकों ने समझा है कि मस्तिष्क इन नियमों को सीखने के लिए भविष्यवाणी और त्रुटि सुधार (prediction and error correction) की एक प्रणाली का उपयोग करता है। जब हम एक निश्चित परिणाम की अपेक्षा करते हैं और हमें कुछ अलग मिलता है, तो हमारा मस्तिष्क एक "भविềnदनी त्रुटि" (prediction error) दर्ज करता है, जो एक संकेत है कि हमें अपनी समझ को अपडेट करने में मदद करता है। हालांकि हम जानते हैं कि यह मस्तिष्क में होता है, लेकिन हम काफी हद तक इस विशिष्ट तंत्र के बारे में केवल अनुमान लगाते रहे हैं, क्योंकि हम मस्तिष्क की गतिविधि की धुंधली छवियों या जानवरों के अध्ययन पर निर्भर थे। एक अकेला मानव न्यूरॉन सामाजिक अपमान पर कैसे प्रतिक्रिया करता है, यह प्रश्न मस्तिष्क के गहरे केंद्र में छिपा हुआ था और अब तक पहुंच से बाहर था।
शोधकर्ताओं की एक टीम ने अब सीधे इस तंत्र को देखकर इस पर काम किया है, जिसमें उन्होंने मस्तिष्क की सर्जरी से गुजर रहे लोगों के मस्तिष्क में व्यक्तिगत न्यूरॉन्स की गतिविधि को रिकॉर्ड किया। उन्होंने 'सबस्टेंटिया नाइग्रा' (substantia nigra) नामक एक बहुत ही सूक्ष्म, गहरे हिस्से पर ध्यान केंद्रित किया, जो गति और पुरस्कार के लिए जाने जाने वाले क्षेत्र के रूप में प्रसिद्ध है। मरीजों द्वारा निष्पक्षता का खेल खेलने के दौरान एकल कोशिकाओं के विद्युत संकेतों को सुनते हुए, वैज्ञानिकों ने पाया कि ये न्यूरॉन्स केवल पैसे या गति को ट्रैक नहीं करते हैं; वे विशेष रूप से अन्य लोगों द्वारा निष्पक्ष या अनुचित व्यवहार किए जाने के अहसास को ट्रैक करते हैं। अध्ययन बताता है कि हमारा रिवॉर्ड सिस्टम (पुरस्कार प्रणाली) हमारे सामाजिक जीवन के साथ गहराई से जुड़ा हुआ है, जो तब सक्रिय होता है जब हमें किसी इंसान से उम्मीद से बेहतर प्रस्ताव मिलता है, लेकिन जब वही प्रस्ताव किसी कंप्यूटर से आता है, तो यह शांत रहता है।
यह प्रयोग माउंट सिनाई के इकान स्कूल ऑफ मेडिसिन के एक ऑपरेशन थिएटर में आयोजित किया गया था। प्रतिभागी पार्किंसन रोग के मरीज थे जो अपने लक्षणों को नियंत्रित करने के लिए एक उपकरण लगाने के लिए सर्जरी करा रहे थे। डॉक्टरों द्वारा अंतिम उपकरण लगाने से पहले, उन्होंने एक अनूठे शोध कार्य को करने के लिए समय निकाला। मरीज, जो पूरी तरह सचेत और सतर्क थे, 'अल्टीमेटम गेम' (Ultimitum Game) के एक संस्करण को खेलते थे। इस खेल में, एक साथी बीस डॉलर को बांटने का प्रस्ताव देता है। खिलाड़ी या तो उस बंटवारे को स्वीकार कर सकता है, जिससे दोनों पक्षों को पैसा मिल जाता है, या उसे अस्वीकार कर सकता है, जिससे किसी को भी कुछ नहीं मिलता। प्रस्ताव एक से नौ डॉलर के बीच थे, और पार्टनर या तो अवतारों (avatars) के रूप में अन्य लोग थे या एक कंप्यूटर प्रोग्राम।
जब मरीज अपने निर्णय ले रहे थे, तब शोधकर्ताओं ने सबस्टेंटिया नाइग्रा में व्यक्तिगत न्यूरॉन्स की विद्युत गतिविधि को रिकॉर्ड किया। उन्होंने यह देखने के लिए कि क्या यह प्रभाव सबसेंटिया नाइग्रा के प्रति विशिष्ट था या मस्तिष्क के सामान्य क्षेत्र में एक सामान्य प्रतिक्रिया थी, एक पड़ोसी क्षेत्र जिसे ग्लोबस पेलिडस (globus pallidus) कहा जाता है, में भी गतिविधि को रिकॉर्ड किया। यह समझने के लिए कि मरीज क्या सोच रहे थे, शोधकर्ताओं ने हर एक मोड़ पर "मानक भविष्यवाणी त्रुटि" (norm prediction error) का अनुमान लगाने के लिए एक कंप्यूटर मॉडल का उपयोग किया। यह इस बात का माप है कि प्रस्ताव उनकी अपेक्षा के अनुसार कितना भिन्न था। यदि किसी खिलाड़ी ने पांच डॉलर के प्रस्ताव की अपेक्षा की थी और उसे सात मिले, तो वह एक सकारात्मक त्रुटि है। यदि उसे दो मिले, तो वह एक नकारात्मक त्रुटि है। मॉडल ने यह भी ट्रैक किया कि खिलाड़ी एक इंसान के खिलाफ खेल रहा था या कंप्यूटर के खिलाफ।
परिणामों ने एक स्पष्ट और विशिष्ट पैटर्न दिखाया। जब मरीजों ने मानव अवतारों के खिलाफ खेला, तो सबसेंटिया नाइग्रा के न्यूरॉन्स प्रस्ताव की निष्पक्षता के जवाब में सक्रिय हुए। विशेष रूप से, ये कोशिकाएं तब अधिक तेजी से सक्रिय हुईं जब प्रस्ताव उम्मीद से बेहतर था और कम जब वह उम्मीद से खराब था। यह संकेत प्रस्ताव की राशि के बारे में नहीं, बल्कि उसके 'निष्पक्ष या अनुचित होने के अहसास' के बारे में था। महत्वपूर्ण रूप से, यह प्रतिक्रिया तब बहुत अधिक मजबूत थी जब पार्टनर एक इंसान था। जब उन्हीं खिलाड़ियों का सामना कंप्यूटर के सामने हुआ जिसने बिल्कुल वैसा ही प्रस्ताव दिया, तो न्यूरॉन्स ने निष्पक्षता के प्रति यह संवेदनशीलता नहीं दिखाई। ऐसा लगा जैसे कोशिकाएं सामाजिक संदर्भ के प्रति बहुत गहरी परवाह करती हैं, जो मानवीय निर्णय और मशीन की गणना के बीच अंतर करती हैं।
इसके विपरीत, पड़ोसी मस्तिष्क क्षेत्र, ग्लोबस पेलिडस के न्यूरॉन्स ने यह पैटर्न बिल्कुल नहीं दिखाया। उन्होंने न तो प्रस्ताव की निष्पक्षता को ट्रैक किया, और न ही मानव बनाम कंप्यूटर पार्टनर के प्रति अलग तरह से प्रतिक्रिया दी। यह खोज बताती है कि सामाजिक शिक्षण संकेतों को एनकोड करने की क्षमता सबसेंटिया नाइग्रा का एक विशिष्ट कार्य है, न कि पूरे क्षेत्र का एक सामान्य कार्य। इसके अलावा, शोधकर्ताओं ने जांचा कि क्या ये न्यूरॉन्स केवल मरीज के मूड (मनोदशा) के प्रति प्रतिक्रिया कर रहे थे। उन्होंने पाया कि हालांकि मरीजों को अनुचित प्रस्ताव को अस्वीकार करने के बाद बुरा महसूस हुआ, लेकिन न्यूरॉन्स ने इन मूड परिवर्तनों को ट्रैक नहीं किया। कोशिकाएं पूरी तरह से सामाजिक भविष्यवाणी त्रुटि (social prediction error) पर केंद्रित थीं—यानी, जो अपेक्षित था और जो प्राप्त हुआ, उसके बीच का अंतर।
अध्ययन ने यह भी खुलासा किया कि मरीजों की अपेक्षाएं इस आधार पर अलग-अलग थीं कि वे किसके साथ खेल रहे हैं। भले ही उन्होंने दोनों स्थितियों में अनुचित प्रस्तावों को खारिज कर दिया था, लेकिन कंप्यूटर मॉडल ने दिखाया कि वे कंप्यूटर की तुलना में मनुष्यों से उच्च प्रस्तावों की अपेक्षा करते थे। उन्होंने लोगों के लिए निष्पक्षता का एक उच्च मानक रखा था। सबसेंटिया नाइग्रा के न्यूरॉन्स ने इस विशिष्ट सामाजिक बारीकी को ट्रैक किया, और इस तरह से सक्रिय हुए जो खिलाड़ी के इस आंतरिक बोध को दर्शाता था कि एक मानव पार्टनर बनाम एक मशीन के लिए क्या उचित है। यह कार्य इस बात का सीधा दृश्य प्रदान करता है कि मानव मस्तिष्क सामाजिक नियमों को मौलिक स्तर पर कैसे संसाधित करता है, यह दिखाते हुए कि पुरस्कारों से सीखने के लिए जिम्मेदार कोशिकाएं वही हैं जो हमें मानवीय अंतःक्रिया की जटिल दुनिया को समझने में मदद करती हैं।
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