Multi-scale place fields provide a predictive basis for hierarchical control
यह शोध पत्र फैक्टरइज़्ड हिरार्किकल सक्सेसर रिप्रेजेंटेशन (fHSR) प्रस्तुत करता है, जो एक भविष्य कहने वाला मानचित्र है जो कुशल पदानुक्रमित नियंत्रण को हिप्पोकैम्पल प्लेस सेल्स के बहु-स्तरीय स्थानिक संगठन के साथ एकीकृत करता है, और बड़े वातावरणों में उनकी विशेषताओं की सफलतापूर्वक व्याख्या करने के साथ-साथ जनसंख्या फायरिंग दरों में एक नवीन आकार-स्वतंत्र स्थानिक आवधिकता की भविष्यवाणी करता है।
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मस्तिष्क के हिप्पोकैम्पस को अक्सर स्मृति के केंद्र के रूप में वर्णित किया जाता है, लेकिन दशकों से, तंत्रिका वैज्ञानिकों ने इसे एक संज्ञानात्मक मानचित्र (कॉग्निटिव मैप) के रूप में भी देखा है, एक मानसिक जीपीएस जो जानवरों को उनके संसार में नेविगेट करने की अनुमति देता है। प्रयोगशाला के नियंत्रित, छोटे कमरों में, यह मानचित्र सरल दिखाई देता है: 'प्लेस सेल्स' (स्थान कोशिकाएं) नामक व्यक्तिगत मस्तिष्क कोशिकाएं, केवल तभी सक्रिय होती हैं जब कोई जानवर एक विशिष्ट स्थान पर होता है, जिससे किसी स्थान के लिए एक एकल, व्यवस्थित "ऑन" स्विच बन जाता है। हालांकि, वास्तविक दुनिया विशाल और जटिल है। जब चूहे सैकड़ों मीटर तक दौड़ते हैं या चमगादड़ अपने विश्राम स्थलों और भोजन के मैदानों के बीच दर्जनों किलोमीटर तक उड़ते हैं, तो ये समान मस्तिष्क कोशिकाएं बहुत अलग व्यवहार करती हैं। एक एकल स्विच के बजाय, वे परिदृश्य में कई, अनियमित विस्फोटों (बर्स्ट्स) में सक्रिय होती हैं, जिससे गतिविधि का एक अराजक दिखने वाला पैटर्न बनता है जिसे नेविगेशन के पारंपरिक सिद्धांतों ने समझाने में संघर्ष किया है।
प्रयोगशाला की सुव्यवस्थित तस्वीर और प्रकृति की अव्यवस्थित वास्तविकता के बीच यह विसंगति वैज्ञानिकों को यह सोचने पर मजबूर कर रही है कि क्या बड़े स्थानों में मस्तिष्क का मानचित्र टूट जाता है या हमारी यह समझ अधूरी है कि यह कैसे काम करता है। एक प्रचलित सिद्धांत ने सुझाव दिया था कि मस्तिष्क एक भविष्य कहनेवाला (प्रेडिक्टिव) मानचित्र बनाता है, जो अनिवार्य रूप से यह गणना करता है कि एक जानवर वर्तमान स्थिति के आधार पर भविष्य में कहाँ समाप्त होने की संभावना है। जबकि यह विचार छोटे कमरों के लिए अच्छा काम करता था, यह बड़े वातावरण में देखे जाने वाले जटिल, बहु-स्पॉट फायरिंग पैटर्न की व्याख्या करने में विफल रहा। शोधकर्ताओं को यह पूछना पड़ा कि क्या यह अनियमितता केवल यादृच्छिक शोर (रैंडम नॉइज़) थी या क्या यह इस बात में एक विशिष्ट, छिपे हुए उद्देश्य के रूप में काम करती है कि मस्तिष्क कैसे योजना बनाता है और दुनिया में आगे बढ़ता है।
कंप्यूटेशनल न्यूरोसाइंटिस्टों की एक टीम द्वारा किए गए एक नए अध्ययन का प्रस्ताव है कि यह अनियमितता कोई दोष नहीं, बल्कि एक अत्यधिक कुशल नेविगेशन प्रणाली की एक विशेषता है। शोधकर्ताओं ने 'फैक्टराइज्ड हायरार्किकल सक्सेसर रिप्रेजेंटेशन' (factorised hierarchical successor representation) नामक एक नया गणितीय मॉडल विकसित किया। सरल शब्दों में, यह मॉडल बताता है कि मस्तिष्क केवल एक समय में एक कदम की योजना नहीं बनाता है। इसके बजाय, यह गति को उप-लक्ष्यों (सब-गोल्स) के एक पदानुक्रम (हायरार्की) में व्यवस्थित करता है, जैसे कि "गलियारे के अंत तक जाओ" या "दरवाजे पर मुड़ो।" एक लंबी यात्रा को इन प्रबंधनीय टुकड़ों में तोड़कर, मस्तिष्क हर एक कदम के विवरण में खोए बिना विशाल दूरियों तक कुशलतापूर्वक योजना बना सकता है।
टीम ने दिखाया कि जब एक कंप्यूटर एजेंट इस पदानुक्रमित दृष्टिकोण का उपयोग करके सीखता है, तो वह स्वाभाविक रूप से एक ऐसा मानचित्र विकसित करता है जो वास्तविक जानवरों में देखी गई मस्तिष्क गतिविधि के बिल्कुल समान दिखता है। अपने सिमुलेशन में, मॉडल ने ऐसी प्लेस सेल्स बनाईं जो कई स्थानों पर सक्रिय हुईं, और पर्यावरण के बड़ा होने के साथ ही इन स्थानों की संख्या और उनका आकार अनुमानित तरीके से बदलता गया। यह डेटा से मेल खाता है जो 48 मीटर लंबी पटरियों पर दौड़ने वाले चूहों और 200 मीटर तक की दूरी तय करने वाले मिस्र के फ्रूट बैट्स (Egyptian fruit bats) से एकत्र किया गया था। मॉडल ने इन जानवरों में पाए गए विशिष्ट सांख्यिकीय पैटर्न को सफलतापूर्वक पुनरुत्पादित किया, जिसमें यह तथ्य भी शामिल है कि कुछ कोशिकाएं कई स्थानों पर सक्रिय होती हैं जबकि अन्य कुछ ही स्थानों पर, और इन फायरिंग स्पॉट्स के बीच की दूरी एक विशिष्ट, गैर-यादृच्छिक वितरण का पालन करती है।
महत्वपूर्ण रूप से, शोधकर्ताओं ने परीक्षण किया कि क्या इस पदानुक्रमित संरचना ने वास्तविक लाभ प्रदान किया। उन्होंने पाया कि इस पद्धति का उपयोग करने वाले एजेंट पुराने, सरल मॉडलों का उपयोग करने वाले एजेंटों की तुलना में, विशेष रूप से बड़े वातावरण में, नए मार्गों को सीखने और नए लक्ष्यों तक पहुँचने में बहुत तेजी से सक्षम थे। पदानुक्रमित दृष्टिकोण ने मस्तिष्क को एक स्थिति में सीखी गई चीज़ को सामान्य बनाने और उसे दूसरी स्थिति में लागू करने की अनुमति दी, जो लचीली बुद्धिमत्ता का एक प्रमुख गुण है। मॉडल ने यह भी भविष्यवाणी की कि मस्तिष्क की जनसंख्या गतिविधि (population activity) स्थान के पार एक सूक्ष्म, दोहराव वाली लय दिखाएगी, एक ऐसा पैटर्न जिसे शोधकर्ताओं ने चूहे और चमगादड़ के न्यूरॉन्स के वास्तविक फायरिंग रेट का विश्लेषण करके पुष्ट किया। यह लय ट्रैक कितना लंबा था चाहे जो भी हो, सुसंगत बनी रही, जो यह सुझाव देती है कि यह स्थान को विभाजित करने के तरीके का एक मौलिक गुण है।
अध्ययन ने इस विचार को भी खारिज कर दिया कि ये जटिल फायरिंग पैटर्न केवल यादृच्छिक जैविक शोर का परिणाम हैं। जब शोधकर्ताओं ने यादृच्छिक कार्यों पर आधारित एक मॉडल का उपयोग करके मस्तिष्क गतिविधि का अनुकरण किया, तो यह वास्तविक पशु डेटा में पाए जाने वाले विशिष्ट दोहराव वाले रिदम और अद्वितीय ज्यामितीय संरचना को उत्पन्न करने में विफल रहा। इसके विपरीत, पदानुक्रमित मॉडल ने अपने डिजाइन के परिणाम के रूप में इन विशेषताओं को स्वाभाविक रूप से उत्पन्न किया। यह सुझाव देता है कि प्लेस सेल्स की अनियमित, बहु-स्पॉट फायरिंग सीधे तौर पर बड़े, जटिल वातावरण को संभालने के लिए उप-लक्ष्यों में व्यवहार को व्यवस्थित करने का परिणाम है।
जानवरों के चलने के तरीके को उनके मस्तिष्क कोशिकाओं के सक्रिय होने के तरीके से जोड़कर, यह कार्य एक एकीकृत स्पष्टीकरण प्रदान करता है कि कैसे मस्तिष्क अपने नेविगेशन कौशल को एक छोटे कमरे से लेकर एक विशाल परिदृश्य तक बढ़ाता है। यह संकेत देता है कि मस्तिष्क का मानचित्र दुनिया की एक स्थिर तस्वीर नहीं है, बल्कि एक गतिशील, बहु-स्तरीय प्रणाली है जो योजना और दक्षता के लिए अनुकूलित है। निष्कर्ष बताते हैं कि जंगली, जटिल दुनिया में नेविगेट करने की मस्तिष्क की क्षमता यात्रा को छोटे, प्रबंधनीय टुकड़ों में तोड़ने पर निर्भर करती है, एक ऐसी रणनीति जो जो देखने में अराजक शोर लगता है, उसे अस्तित्व के लिए एक सटीक और शक्तिशाली उपकरण में बदल देती है।
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