Ludzki mózg używa skomplikowanej statystyki

Ewolucja przystosowała ludzki mózg do skomplikowanych obliczeń i dzięki temu - do rozumienia świata – twierdzą naukowcy. Do takich wniosków doszli po stworzeniu matematycznego modelu, opisującego pracę ośrodków wzroku.

Zespół z University of Sydney, University of Queensland i University of Cambridge, obserwując pracę mózgów ochotników, opracował matematyczny model, który opisuje sposób, w jaki mózg przetwarza bodźce wzrokowe.

Wyniki potwierdziły wcześniejsze przypuszczenia, że mózg korzysta ze statystycznej metody znanej jako wnioskowanie bayesowskie, zwanej też statystyką bayesowską.

To metoda, która łączy wcześniej zdobyte informacje z nowymi, aby wyciągać wnioski na temat nowych, nieznanych sytuacji.

Mówiąc obrazowo, jeśli np. ktoś wie, jak wygląda pies, to kiedy spotka niewidziane wcześniej podobne zwierzę, z futrem i czterema łapami, może wywnioskować, że to również jest pies.

To właśnie ta metoda – twierdzą badacze – pozwala ludziom tak doskonale radzić sobie na świecie, w przeciwieństwie do maszyn, które mają problemy nawet z internetowymi testami sprawdzającymi, czy z daną stroną łączy się człowiek, czy komputer (CAPTCHA).

„Pomimo koncepcyjnego uroku statystyki bayesowskiej i jej mocy, działanie mózgu w dużej mierze pozostaje tajemnicą” – mówi dr Reuben Rideaux, jeden z głównych autorów pracy, która ukazała się w periodyku „Nature Communications”.

„Nasze badanie rzuca nowe światło na tę tajemnicę. Odkryliśmy, że podstawowa struktura połączeń w układzie wzrokowym mózgu jest tak zbudowana, że pozwala na przeprowadzanie wnioskowania bayesowskiego na informacjach odbieranych z narządów zmysłów. W odkryciu istotne jest to, że potwierdza ono naturalną budowę mózgu, która pozwala na zaawansowane przetwarzanie danych. Umożliwia nam ono skuteczną interpretację otaczającego nas świata” – tłumaczy ekspert.

Według badaczy odkrycie nie tylko potwierdza wcześniejsze teorie dotyczące wykorzystania przez mózg wnioskowania w stylu bayesowskim, ale także otwiera drzwi do nowych badań i innowacji, w których naturalna zdolność mózgu do wnioskowania bayesowskiego może być wykorzystana w praktycznych zastosowaniach.

„Nasze badanie, choć głównie skupione na percepcji wzrokowej, ma szersze implikacje dla całego spektrum neurobiologii i psychologii” – podkreśla dr Rideaux.

„Poprzez zrozumienie fundamentalnych mechanizmów, jakie mózg wykorzystuje do przetwarzania i interpretowania danych sensorycznych, możemy otworzyć drogę do nowych dokonań w dziedzinach tak różnych, jak sztuczna inteligencja - gdzie naśladowanie tych funkcji mózgu może rewolucjonizować uczenie maszynowe, czy neurologia kliniczna - potencjalnie oferując nowe strategie interwencji terapeutycznych w przyszłości” – dodaje specjalista.

Więcej informacji na stronie https://www.nature.com/articles/s41467-023-41027-w (PAP)

Marek Matacz