Spatial organization of faces and bodies in single neurons
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि इन्फेरोटेम्पोरल कॉर्टेक्स न्यूरॉन्स चेहरों और शरीरों को ट्रांसलेशन-इनवेरिएंट टेम्पलेट्स के रूप में नहीं, बल्कि स्थानिक रूप से स्थानीयकृत उपइकाइयों (subunits) के माध्यम से एनकोड करते हैं जो चेहरे की विशेषताओं की ज्यामितीय व्यवस्था को संरक्षित करते हैं, जिससे वस्तु की पहचान और कॉन्फिगुरल प्रोसेसिंग दोनों को समर्थन मिलता है।
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मानव मस्तिष्क पहचान करने में एक उस्ताद है। यह भीड़ में एक दोस्त का चेहरा, जंगल में एक परिचित पेड़, या पार्किंग स्थल में एक विशिष्ट कार को पहचान सकता है, चाहे वे वस्तुएं हमारी दृष्टि में कहीं भी दिखाई दें या वे कितनी बड़ी लगें। दशकों तक, उच्च-स्तरीय दृष्टि का अध्ययन करने वाले वैज्ञानिकों ने, जिसे इन्फेरोटेम्पोरल कॉर्टेक्स (inferotemporal cortex) के रूप में जाना जाता है, यह माना कि यहाँ के न्यूरॉन्स पूर्णतः, स्थिति-अपरिवर्तनीय (position-invariant) टेम्प्लेट की तरह कार्य करते हैं। प्रचलित विचार यह था कि एक बार जब किसी न्यूरॉन ने सीख लिया कि चेहरा कैसा दिखता है, तो वह तब सक्रिय हो जाएगा जब वह चेहरा दिखाई देगा, चाहे वह आपकी दृष्टि के केंद्र में हो, किनारे पर हो, या उल्टा हो। इस सिद्धांत ने सुझाव दिया कि मस्तिष्क के दृश्य प्रसंस्करण (visual processing) के अंतिम चरण ने पहचान पर ध्यान केंद्रित करने के लिए स्थान के सभी जटिल विवरणों को सुव्यवस्थित कर दिया है।
हालाँकि, चेहरे को पहचानना एक सूक्ष्म कार्य है। यह न केवल अंगों, जैसे आँखें या मुँह को देखने पर निर्भर करता है, बल्कि इस बात पर भी निर्भर करता है कि वे एक-दूसरे के सापेक्ष ठीक कैसे व्यवस्थित हैं। यदि आप चेहरे के लक्षणों को अस्त-व्यस्त कर देते हैं, तो वह अपरिचित हो जाता है, भले ही उसका हर एक हिस्सा वहीं मौजूद हो। "क्या" वस्तु है और "कहाँ" स्थित है, इस बीच का यह तनाव शोधकर्ताओं के लिए लंबे समय से एक पहेली बना हुआ है। यदि मस्तिष्क वस्तुओं को पहचानने के लिए वास्तव में स्थान को अनदेखा करता है, तो वह उस सटीक ज्यामिति को कैसे सुरक्षित रखता है जो एक चेहरे को चेहरा बनाती है? हार्वर्ड मेडिकल स्कूल और यूनिवर्सिटी ऑफ पेंसिल्वेनिया का एक नया अध्ययन पुराने दृष्टिकोण को चुनौती देता है, यह सुझाव देते हुए कि मस्तिष्क की चेहरा-पहचान वाली कोशिकाएं स्थान के प्रति अंधी नहीं हैं, बल्कि इसके प्रति गहराई से संवेदनशील हैं, जो चेहरे के स्थानिक मानचित्र (spatial map) को स्वयं न्यूरॉन के भीतर सुरक्षित रखती हैं।
इसकी जांच करने के लिए, शोधकर्ताओं ने मैकाक बंदरों (macaque monkeys) का सहारा लिया, जिनका दृश्य तंत्र हमारे अपने तंत्र के समान ही उल्लेखनीय है। उन्होंने बंदरों के मस्तिष्क में, विशेष रूप से उन क्षेत्रों को लक्षित करते हुए, छोटे इलेक्ट्रोड एरे लगाए, जिन्हें "फेस पैच" (face patches) के रूप में जाना जाता है, जहाँ न्यूरॉन चेहरों के लिए अत्यधिक चयनात्मक होते हैं। टीम ने फिर प्रयोगों की एक श्रृंखला आयोजित की ताकि यह देखा जा सके कि बंदरों के छवियों को देखते समय न्यूरॉन कैसे प्रतिक्रिया करते हैं। पहले प्रयोग में, उन्होंने बंदरों को सीधे खड़े चेहरे की तस्वीरें दिखाईं और ठीक वही तस्वीरें उल्टी करके दिखाईं। उन्होंने इन छवियों को बंदरों के दृश्य क्षेत्र में विभिन्न स्थानों पर फ्लैश किया, उन्हें एक ग्रिड पैटर्न में घुमाया। यदि न्यूरॉन वास्तव में स्थिति-अपरिवर्तनीय थे, तो उनकी संवेदनशीलता का केंद्र चेहरे के सीधा या उल्टा होने के बावजूद समान रहना चाहिए था।
परिणाम चौंकाने वाले थे। जब शोधकर्ताओं ने इन न्यूरॉन्स की संवेदनशीलता का मानचित्रण किया, तो उन्होंने पाया कि न्यूरॉन का केंद्र ध्यान चेहरे के ओरिएंटेशन (orientation) के आधार पर बदल गया। विशेष रूप से, जब बंदरों ने एक उल्टा चेहरा देखा, तो न्यूरॉन्स ऐसा लग रहा था जैसे वे चेहरे के सीधे होने की तुलना में दृश्य क्षेत्र में ऊपर की ओर देख रहे हों। यह बदलाव यादृच्छिक (random) नहीं था; यह एक सुसंगत, मापने योग्य हलचल थी। शोधकर्ताओं ने महसूस किया कि ऐसा इसलिए नहीं था क्योंकि न्यूरॉन उलटे होने के कारण भ्रमित थे, बल्कि इसलिए क्योंकि वे एक विशिष्ट विशेषता पर ध्यान केंद्रित कर रहे थे: आँखें। एक सीधे चेहरे में, आँखें ऊपर होती हैं। एक उल्टे चेहरे में, आँखें नीचे होती हैं। न्यूरॉन्स सबसे अधिक तब सक्रिय हो रहे थे जब आँखें न्यूरॉन की अपनी स्थिति के सापेक्ष एक विशिष्ट स्थान पर पहुँच रही थीं। जब चेहरा पलटा गया, तो आँखें हिल गईं, और न्यूरॉन का "स्वीट स्पॉट" (sweet spot) उनके साथ चलता हुआ प्रतीत हुआ। इससे पता चला कि न्यूरॉन पूरे चेहरे को एक एकल, अपरिवर्तनीय आकार के रूप में नहीं देख रहे थे, बल्कि वे चेहरे के हिस्सों के विशिष्ट स्थान को ट्रैक कर रहे थे।
इसकी और अधिक जांच करने के लिए, टीम ने बंदरों को चेहरे और शरीर के अलग-अलग हिस्से दिखाए, जैसे कि केवल एक आँख, केवल एक मुँह, एक पूरा चेहरा, या एक पूरा शरीर, जिन्हें विभिन्न स्थानों पर फ्लैश किया गया। उन्होंने पाया कि न्यूरॉन्स के जवाब देने का एक स्पष्ट, व्यवस्थित पैटर्न था। जो न्यूरॉन्स आँखों के प्रति पसंद रखते थे, वे दृश्य क्षेत्र के ऊपरी भाग में आँखों के होने पर अधिक सक्रिय होते थे। जो न्यूरॉन्स मुँह या शरीर के प्रति पसंद रखते थे, वे उन विशेषताओं के निचले हिस्से में होने पर अधिक सक्रिय थे। इसने न्यूरॉन के रिसेप्टिव फील्ड (receptive field) के भीतर एक प्रकार का आंतरिक मानचित्र बना दिया, जहाँ ऊपर का हिस्सा आँखों के लिए और नीचे का हिस्सा मुँह या शरीर के लिए आरक्षित था। यह ऐसा था मानो न्यूरॉन के भीतर चेहरे का एक लघु, स्थानिक रूप से व्यवस्थित मॉडल मौजूद हो, न कि केवल "चेहरेपन" का एक सामान्य डिटेक्टर।
शोधकर्ताओं ने फिर एक कदम आगे बढ़ते हुए बंदरों को हजारों प्राकृतिक तस्वीरें दिखाईं, जिनमें परिदृश्य से लेकर पोर्ट्रेट तक शामिल थे, और एक परिष्कृत कंप्यूटर मॉडल का उपयोग किया ताकि यह डिकोड किया जा सके कि न्यूरॉन्स वास्तव में क्या देख रहे हैं। इस मॉडल ने न्यूरॉन की प्रतिक्रिया को छोटे, विशिष्ट घटकों में विभाजित कर दिया। यह केवल एक कारण नहीं खोजता कि एक न्यूरॉन क्यों सक्रिय हुआ, बल्कि मॉडल ने खुलासा किया कि प्रत्येक न्यूरॉन वास्तव में कई छोटे, विशिष्ट डिटेक्टरों का संयोजन था जो मिलकर काम कर रहे थे। न्यूरॉन का एक हिस्सा ऊपरी दृश्य क्षेत्र में आँखों को खोजने के लिए अनुकूलित हो सकता है, जबकि दूसरा हिस्सा निचले क्षेत्र में हाथों या शरीर को देखता है। ये घटक विशिष्ट और स्थानिक रूप से अलग थे, जिससे पुष्टि हुई कि न्यूरॉन की संवेदनशीलता एक समान चादर नहीं बल्कि विशिष्ट विशेषता-स्थान युग्मों (feature-location pairs) का एक मोज़ेक (mosaic) थी।
ये निष्कर्ष उच्च-स्तरीय दृष्टि के बारे में हमारी समझ को मौलिक रूप से बदलते हैं। अध्ययन से पता चलता है कि मस्तिष्क जटिल वस्तुओं को पहचानने के लिए स्थानिक जानकारी को त्यागता नहीं है। इसके बजाय, यह जो देखता है उसकी ज्यामिति को सुरक्षित रखता है। फेस पैच के न्यूरॉन केवल 'ट्रांसलेशन-इनवेरिएंट' टेम्प्लेट नहीं हैं जो वस्तु कहाँ है इसे अनदेखा करते हैं; वे स्थानिक रूप से स्थानीयकृत विशेषता डिटेक्टर (spatially localized feature detectors) हैं जो भागों के बीच संबंध बनाए रखते हैं। इसका अर्थ है कि मस्तिष्क की समग्र रूप से चेहरे को पहचानने की क्षमता संभवतः कई न्यूरॉन्स की संयुक्त गतिविधि से उभरती है, जिनमें से प्रत्येक स्थानिक पहेली का एक टुकड़ा रखता है। मस्तिष्क को "क्या" जानने के लिए "कहाँ" को फेंकने की आवश्यकता नहीं है; वह दोनों को बनाए रखता है, और उस सहज धारणा को बनाने के लिए उन्हें आपस में बुनता है जिसे हम प्रतिदिन अनुभव करते हैं। यह कार्य बताता है कि जटिल वस्तुओं को पहचानने की मस्तिष्क की रणनीति पहले की तुलना में कहीं अधिक जटिल और स्थानिक रूप से सटीक है, जो एक संरचित, मानचित्र जैसी व्यवस्था पर निर्भर करती है जो उन आकृतियों को प्रतिबिंबित करती है जिन्हें वह समझने का प्रयास करती है।
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