В нейронауке нейронная настройка относится к предполагаемому свойству клеток мозга , посредством которого они избирательно представляют определенный тип сенсорной , ассоциативной , двигательной или когнитивной информации. Было высказано предположение, что некоторые нейронные реакции оптимально настроены на определенные шаблоны через опыт . [1] Нейронная настройка может быть сильной и резкой, как это наблюдается в первичной зрительной коре (область V1) (но см. Carandini et al 2005 [2] ), или слабой и широкой, как это наблюдается в нейронных ансамблях . Предполагается, что отдельные нейроны одновременно настроены на несколько модальностей, таких как зрительная , слуховая и обонятельная . Нейроны, предположительно настроенные на разные сигналы, часто предполагаются для интеграции информации из разных источников. В вычислительных моделях, называемых нейронными сетями , такая интеграция является основным принципом работы. Лучшие примеры нейронной настройки можно наблюдать в зрительной, слуховой, обонятельной, соматосенсорной системах и системах памяти , хотя из-за небольшого количества протестированных стимулов общность утверждений о нейронной настройке все еще остается открытым вопросом.
Принятые модели настройки нейронов предполагают, что нейроны реагируют в разной степени в зависимости от сходства между оптимальным стимулом нейрона и заданным стимулом. [3] (Теллер (1984), однако, поставил под сомнение «детекторный» взгляд на нейроны по логическим соображениям) [4] Первое серьезное доказательство настройки нейронов в зрительной системе было предоставлено Хьюбелом и Визелем в 1959 году. [5] Они обнаружили, что ориентированные щели света были наиболее эффективными (из очень небольшого набора протестированных) стимулами для « простых клеток » нейронов стриарной коры. [6] Другие нейроны, « сложные клетки », лучше всего реагировали на линии определенной ориентации, движущиеся в определенном направлении. [5] В целом, было обнаружено, что нейроны V1 избирательно настроены на определенные ориентации, размеры, положения и формы. [5] Хьюбел и Визель получили Нобелевскую премию по физиологии и медицине в 1981 году за свои открытия, касающиеся обработки информации в зрительной системе. [7] (Совсем недавно Карандини и др. (2005) указали, что различие между «простыми» и «сложными» клетками может быть недействительным, отметив, что «простые и сложные клетки могут вообще не образовывать дихотомию». [2] )
В то время как эти простые клетки в V1 реагируют на ориентированные полосы через небольшие рецептивные поля , оптимальный визуальный стимул становится все более сложным по мере продвижения к передней части мозга. [8] Нейроны в области V4 избирательно настроены на разные длины волн, оттенки и насыщенности цвета. [9] Средняя височная или область V5 специально настроена на скорость и направление движущихся стимулов. [9] На вершине вентрального потока, называемой нижневисочной корой , нейроны стали настроенными на сложные стимулы, такие как лица. [8] Специфическая настройка промежуточных нейронов в вентральном потоке менее ясна, поскольку диапазон разнообразия форм, которые могут быть использованы для зондирования, почти бесконечен. [10]
В передней части вентрального потока различные области, по-видимому, настроены избирательно для идентификации частей тела ( экстрастриарная область тела ), лиц ( веретенообразная область лица ) (согласно недавней статье Адамсона и Трояни (2018) области веретенообразной области лица одинаково реагируют на «еду»), [11] движущиеся тела ( задняя верхняя височная борозда ) или даже сцены ( область парагиппокампального места ). [9] Настройка нейронов в этих областях требует тонкой дискриминации среди сложных узоров в каждой соответствующей категории для распознавания объектов . [10] Недавние открытия показывают, что эта тонкая дискриминация является функцией опыта и индивидуального уровня категоризации со стимулами. В частности, работа была проделана Готье и др . (2001), чтобы показать активацию веретенообразной области лица (FFA) у птиц у экспертов по птицам и автомобилей у экспертов по автомобилям по сравнению с противоположными стимулами. [12] Готье и др . (2002) также использовали новый класс объектов, называемых «Greebles» , и обучили людей распознавать их на индивидуальных уровнях. [13] После обучения FFA был настроен на различение этого класса объектов, а также лиц. [13] Курран и др . (2002) аналогичным образом обучили людей менее структурированному классу объектов, называемых «blobs», и продемонстрировали избирательную активацию FFA для них. [14] В целом, нейроны можно настроить на избирательное различение определенных наборов стимулов, которые регулярно встречаются в мире.
Нейроны в других системах также становятся избирательно настроенными на стимулы. В слуховой системе разные нейроны могут избирательно реагировать на частоту (высоту тона), амплитуду (громкость) и/или сложность (уникальность) звуков. [9] В обонятельной системе нейроны могут быть настроены на определенные виды запахов. [9] Во вкусовой системе разные нейроны могут избирательно реагировать на различные компоненты пищи: сладкий, кислый, соленый и горький. [9] В соматосенсорной системе нейроны могут быть избирательно настроены на различные типы давления, температуры, положения тела и боли. [9] Эта настройка в соматосенсорной системе также обеспечивает обратную связь с двигательной системой, так что она может избирательно настраивать нейроны для реагирования определенным образом на заданные стимулы. [9] Наконец, кодирование и хранение информации как в краткосрочной, так и в долгосрочной памяти требует настройки нейронов сложным образом, чтобы информация могла быть впоследствии извлечена. [9]