大脑如何在运动中解读运动

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早上好，我是脑叔，一个爱聊脑的家伙。

想象一下，你正坐在火车上。你向窗外望去，看到旁边轨道上另一列火车似乎正在行驶。但是，是你的火车停了下来而另一列火车在行驶，还是你在移动而另一列火车停了下来？

同样的感官体验——看到一列火车——却能产生两种截然不同的感知，让你感觉自己在运动，或者感觉自己静止不动而周围有物体在移动。

人脑不断地面对着这种模糊的感觉输入。为了消除这种模糊性并正确感知世界，我们的大脑会运用一种被称为因果推理的过程。

因果推理是学习、推理和决策的关键，但研究人员目前对参与这一过程的神经元知之甚少。

在发表于《eLife》期刊的一篇新论文中，罗切斯特大学的研究人员，包括乔治·伊士曼脑与认知科学教授格雷格·德安吉利斯（Greg DeAngelis）及其在成均馆大学和纽约大学的同事，描述了一种参与因果推理的新型神经机制，该机制有助于大脑在自身运动过程中检测物体的运动。

“虽然此前人们对大脑如何处理视觉运动已有诸多了解，但大多数神经元实验室研究都忽略了自身运动带来的复杂性，”德安吉利斯说。“在自然条件下，大脑识别物体在世界中的运动方式要困难得多。”

现在想象一下，一头静止不动、蹲伏着等待猎物的狮子；对狮子来说，发现一只移动的瞪羚轻而易举。就像静止的狮子一样，当观察者静止不动时，她很容易察觉到周围物体的运动，因为周围物体的运动会直接映射到视网膜上的运动。然而，当观察者自身也在移动时，由于她相对于场景中物体的位置变化，她的眼睛会接收到视网膜上所有位置的运动信息。这导致了一种复杂的运动模式，使得大脑更难区分物体是在运动还是静止；在这种情况下，大脑必须区分观察者自身产生的图像运动和周围其他物体产生的图像运动。

研究人员在大脑中发现了一种具有特定反应特性组合的神经元，这种神经元非常适合用于区分自身运动和其他物体的运动。

“虽然大脑可能使用多种技巧来解决这个问题，但这种新机制的优势在于它可以并行地在视野的每个局部区域执行，因此可能比更全局的处理速度更快，”德安吉利斯说道。 “这种机制或许也适用于自动驾驶汽车，它们同样需要快速检测移动物体。”

2020 年，罗切斯特大学等多个机构的研究人员，获得了 1220 万美元的拨款，用于研究大脑如何利用因果推理来区分自身运动和物体运动。

“这项NIH脑计划奖是脑与认知科学系历史上获得的最大科研奖项，”罗切斯特大学脑与认知科学系主任兼教授杜耶·塔丁（Duje Tadin）在2020年表示，“它旨在解决一个关键问题：我们的大脑如何解读感官收集的信息。这项研究建立在脑与认知科学系长期以来的优势之上，即运用计算方法来理解行为及其潜在的神经机制。”

揭开复杂的神经元回路

德安吉利斯（DeAngelis）指出，因果推理涉及复杂的神经元回路和其他感觉机制，而这些机制尚未被广泛理解，因为“感觉知觉在大多数情况下运作良好，所以我们理所当然地认为这是一个计算难题。”

实际上，感觉信号是嘈杂且不完整的。此外，世界上可能发生许多事件，这些事件都会产生类似的感官输入模式。

想象一下，一束光点在视网膜上移动。同样的视觉输入可能源于多种情况：它可能是由物体在移动而观察者保持静止引起的，例如一个人站在窗边观察一辆闪着灯的救护车；它可能是由移动的观察者观察静止的物体引起的，例如跑步者从远处注意到路灯；或者它可能是由物体运动、自身运动和深度等多种因素组合引起的。

大脑面临着一个难题：它必须推断出最有可能导致接收到的特定感官信号模式的原因。然后，它才能对情况做出判断，并计划采取相应的行动。

基于这些最新成果，并运用数据科学、实验室实验、计算机模型和认知理论，德安吉利斯、哈夫纳及其同事将继续致力于精确定位参与这一过程的单个神经元和神经元群。他们的目标是揭示大脑如何通过处理感觉刺激的大脑区域与负责决策和行动计划的大脑区域之间的相互作用，生成一致的现实认知。

开发疗法和人工智能

了解大脑如何运用因果推理来区分自身运动和物体运动，可能有助于设计人工智能和自动驾驶设备。

“理解大脑如何推断自身运动和物体运动，或许能为改进飞机和自动驾驶汽车的现有自动驾驶算法提供灵感，”哈夫纳说道。例如，飞机的电路必须考虑到飞机在空中的自身运动，同时还要避开周围出现的其他移动飞机。

About the au thor: Lindsey Valich

参考文献：

https://www.rochester.edu/newscenter/rochester-leads-novel-research-project-on-how-the-brain-interprets-motion/

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