हमें बहुत कुछ पता है, लेकिन पर्याप्त नहीं है, इस बारे में कि कॉग्ज सभी एक साथ फिट हैं। पियुषगिरि रेवगर, सीसी द्वारा नेकां एन डी

फैसले जटिलता की एक विशाल रेंज का विस्तार करते हैं वास्तव में सरल हैं: क्या मुझे अपने सेब के साथ एक सेब या एक टुकड़ा चाहिए? फिर अधिक जटिल लोग हैं: मुझे कौन से कार खरीदनी चाहिए, या मुझे कैरियर चुनना चाहिए?

मेरे जैसे तंत्रिका विज्ञान ने मस्तिष्क के कुछ अलग-अलग हिस्सों की पहचान की है जो इन जैसे निर्णय लेने में योगदान करते हैं। अलग - अलग क्षेत्र प्रक्रिया ध्वनियां, जगहें या उचित पूर्व ज्ञान। लेकिन ये समझना कि ये खिलाड़ी कैसे एक साथ काम करते हैं, एक टीम के रूप में अभी भी एक चुनौती है, न केवल निर्णय लेने की समझ में है, बल्कि न्यूरोसाइंस के पूरे क्षेत्र के लिए।

कारण का एक हिस्सा यह है कि अब तक, तंत्रिका विज्ञान ने एक पारंपरिक विज्ञान अनुसंधान मॉडल में संचालित किया है: व्यक्तिगत प्रयोगशालाएं स्वयं काम करती हैं, आमतौर पर एक या कुछ मस्तिष्क क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करती हैं। इससे किसी भी शोधकर्ता के लिए एक और प्रयोगशाला द्वारा एकत्रित किए गए डेटा की व्याख्या करना चुनौतीपूर्ण हो जाता है, क्योंकि हम प्रयोगों को कैसे चलाते हैं, इसके बारे में हम सभी के बीच थोड़ा अंतर है।

न्यूरोसाइजिस्ट जो निर्णय लेने का अध्ययन करते हैं, जानवरों के खेलने के लिए सभी तरह के विभिन्न खेलों को स्थापित करते हैं, उदाहरण के लिए, और जब हम मस्तिष्क में चलते हैं, तो हम डेटा एकत्र करते हैं जब हर कोई एक अलग प्रयोगात्मक सेटअप और कार्यप्रणाली है, तो हम यह निर्धारित नहीं कर सकते हैं कि क्या किसी अन्य प्रयोगशाला से परिणाम कुछ दिलचस्प है जो वास्तव में मस्तिष्क में चल रहा है या केवल उपकरण मतभेदों का एक उप-उत्पाद है।

ब्रायन पहल, जो ओबामा प्रशासन को 2013 में लॉन्च किया गया था, उस तरह के सहयोग को प्रोत्साहित करना शुरू कर देता है कि तंत्रिका विज्ञान की जरूरत है मुझे लगता है कि यह अभी तक पर्याप्त नहीं गया है। इसलिए मैंने एक परियोजना की सह-स्थापना की, जिसे कहा जाता है अंतर्राष्ट्रीय मस्तिष्क प्रयोगशाला - विभिन्न संस्थानों में कई प्रयोगशालाओं से बना एक आभासी मेगा-प्रयोगशाला - यह दिखाने के लिए कि "अकेले हम तेजी से जाते हैं, साथ में हम दूर जाते हैं" तंत्रिका विज्ञान के लिए सच मानते हैं पहला सवाल जो सहयोग से निपट रहा है, वह मस्तिष्क से निर्णय लेने पर केंद्रित है।

मस्तिष्क का निर्णय दल

व्यक्तिगत तंत्रिका विज्ञान प्रयोगशालाओं ने पहले से ही बहुत कुछ खुलासा किया है कि निर्णय लेने के लिए विशेष मस्तिष्क के क्षेत्रों में कितना योगदान होता है।

कहो कि आप दोपहर के भोजन के साथ जाने के लिए एक सेब या केक का टुकड़ा चुन रहे हैं सबसे पहले, आपको यह जानना होगा कि सेब और केक दो विकल्प हैं। इसके लिए मस्तिष्क क्षेत्रों से कार्रवाई की आवश्यकता होती है जो संवेदी जानकारी संसाधित करती हैं - आपकी आंखें सेब की उज्ज्वल लाल त्वचा को देखते हैं, जबकि आपकी नाक केक की मीठी गंध में होती है

वे संवेदी क्षेत्रों अक्सर हम से संबद्ध क्षेत्रों को कहते हैं। शोधकर्ताओं ने परंपरागत रूप से सोचा है कि वे एक भूमिका निभाते हैं जानकारी के विभिन्न टुकड़े डालने साथ में। आँखों, कानों और इतने पर की जानकारी को सम्मिलित करके, एसोसिएशन के क्षेत्रों में अधिक सुसंगत, बड़े चित्र दृश्य दुनिया में क्या हो रहा है

और दूसरे पर एक कार्रवाई क्यों चुनती है? यह मस्तिष्क के लिए एक प्रश्न है इनाम सर्किटरी, जिसमें महत्वपूर्ण है विभिन्न विकल्पों के मूल्य का वजन। आप जानते हैं कि केक अब मधुर स्वादिष्ट स्वाद लेगा, लेकिन जब आप व्यायामशाला में जा रहे हैं, तो आपको पछतावा होगा।

फिर, ललाट कॉर्टेक्स है, जो कि एक खेलना माना जाता है स्वैच्छिक कार्रवाई को नियंत्रित करने में भूमिका। शोध से पता चलता है कि यह एक विशेष कार्रवाई करने के लिए शामिल है जब एक बार पर्याप्त आने वाली जानकारी आ गई है। यह मस्तिष्क का हिस्सा है जो कि आपको बता सकता है कि केक का टुकड़ा इतना अच्छा खुशबू आ रहा है कि यह सभी कैलोरी के लायक है।

निर्णय लेने के लिए ये अलग-अलग मस्तिष्क क्षेत्रों को आम तौर पर कैसे काम करते हैं, यह समझने में मदद मिल सकती है कि रोगग्रस्त दिमाग में क्या होता है। ऑटिज़्म, स्किज़ोफ्रेनिया और पार्किंसंस रोग जैसी विकारों वाले रोगी अक्सर असामान्य तरीके से संवेदी जानकारी का उपयोग करते हैं, खासकर अगर यह जटिल और अनिश्चित है निर्णय लेने पर अनुसंधान, रोगों के दुरुपयोग और लत जैसे अन्य विकारों के साथ रोगियों के उपचार को सूचित कर सकता है। वास्तव में, लत शायद एक प्रमुख उदाहरण है कैसे निर्णय लेने बहुत गलत हो सकता है

दुनिया भर में एक प्रयोगशाला सहयोगी फैला हुआ है

फिलहाल, न्यूरोसाइजिस्ट्स मस्तिष्क के विशेष क्षेत्रों में क्या होता है, जब इसके बारे में फैसले लेते हैं, तो करीब-करीब स्नैपशॉट ले रहे हैं। लेकिन वे एक-दूसरे के साथ समन्वय नहीं कर रहे हैं, इसलिए इन करीबी टुकड़े एक साथ फिट नहीं होते हैं, जिससे हमें निर्णय लेने की बड़ी तस्वीर देने की जरूरत है।

यही कारण है कि हमारे एक दल ने इंटरनेशनल ब्रेन लैबोरेटरी बनाने के लिए इसमें शामिल हो गया। इंटरनेशनल नेरूइनफॉरमैटिक समन्वय सुविधा, वेलकम ट्रस्ट, और सिमंस फाउंडेशन (यह भी वार्तालाप अमेरिका का एक धनधारी) से समर्थन के साथ, हम एक बड़े पैमाने पर प्रयोग को डिज़ाइन करके उस बड़ी तस्वीर बनाने का लक्ष्य रखते हैं जो कई अध्ययन करने के लिए सटीक दृष्टिकोण का उपयोग करता है विभिन्न मस्तिष्क क्षेत्रों क्योंकि मस्तिष्क बहुत जटिल है, हमें कई विभिन्न प्रयोगशालाओं की विशेषज्ञता की आवश्यकता है जो प्रत्येक विशेष रूप से मस्तिष्क क्षेत्रों में विशेषज्ञ होते हैं। लेकिन हमें उन्हें उसी दृष्टिकोण का समन्वय और उपयोग करने की आवश्यकता है ताकि हम एक साथ तस्वीर के सभी अलग-अलग टुकड़े डाल सकें।

हम 21 वैज्ञानिकों की एक टीम को एक साथ ला रहे हैं जो निर्णय लेने के लिए एक मस्तिष्क में अरबों न्यूरॉन्स के साथ मिलकर काम करने के लिए बहुत बारीकी से काम करेंगे। लगभग एक दर्जन अलग-अलग प्रयोगशालाएं, एक ही प्रयोग में लगे जानवरों में न्यूरॉन की गतिविधि को मापकर प्रत्येक बड़े प्रयोग का हिस्सा बनाती हैं। हमारी टीम के सदस्यों प्रत्येक जानवर के मस्तिष्क में सैकड़ों न्यूरॉन्स से गतिविधि रिकॉर्ड करेंगे। हम हजारों न्यूरॉनल रिकॉर्डिंग एकत्र करेंगे जो हम एक साथ विश्लेषण कर सकते हैं।

इसे सरल रखें

वास्तविक-विश्व निर्णय में, आप कई विभिन्न सूचनाओं के संयोजन कर रहे हैं - आपके संवेदी सिग्नल, जो आपके फायदे के बारे में आंतरिक जानकारी है, जो जोखिम भरा है। लेकिन एक प्रयोगशाला के संदर्भ में इसे लागू करना बहुत कठिन है

हम एक माउस की प्राकृतिक चढ़ाई अनुभव को पुनः बनाने की उम्मीद कर रहे हैं। वास्तविक जीवन में, कई अलग-अलग पथ एक जानवर ले सकते हैं क्योंकि यह दुनिया को किसी चीज़ की तलाश में तलाशता है। यह खाना ढूंढना चाहता है, क्योंकि भोजन फायदेमंद है यह आने वाले संवेदी संकेतों का उपयोग करता है, जैसे, "ओह, मैं वहां एक क्रिकेट देखता हूं!" एक जानवर उस इनाम की स्मृति के साथ गठबंधन कर सकता है, जैसे, "मुझे पता है कि इस क्षेत्र में रसीला बेरी झाड़ियों हैं, मुझे कल से याद है, इसलिए मैं 'वहाँ चलेगा।' या, '' मैं जानता हूं कि यहाँ पिछली बार एक बिल्ली थी, इसलिए मैं उस क्षेत्र से बेहतर से बचूंगा। ''

पहले पास में, हम अंतरराष्ट्रीय मस्तिष्क प्रयोगशाला के लिए प्रयोग कर रहे सेटअप बिल्कुल ही बिल्कुल प्राकृतिक नहीं दिखते हैं। माउस का एक छोटा उपकरण है जो इसका उपयोग निर्णय लेने के लिए करता है - यह वास्तव में लेगो सेट से एक पहिया है उदाहरण के लिए, यह सीख सकता है कि जब यह एक ऊर्ध्वाधर झंझरी की छवि देखता है और जब तक छवि केंद्रित नहीं होती तब तक व्हील बदल जाती है, यह एक इनाम मिलता है यदि आपको लगता है कि पर्यावरण के बारे में क्या खोजना है - पुरस्कार ढूंढने की कोशिश कर रहा है, संवेदी संकेतों और पूर्व ज्ञान का उपयोग कर - यह सरल लेगो पहिया गतिविधि अपने सार को कैप्चर करता है

हमें वास्तव में एक व्यवहार होने के बीच व्यापार बंद होने के बारे में सोचना पड़ना था जो हमें दिलचस्प तंत्रिका कम्प्यूटेशंस में अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए काफी जटिल था, और यह एक बहुत सरल था कि यह कई अलग-अलग प्रयोगात्मक प्रयोगशालाओं में उसी तरह लागू किया जा सकता है। जो संतुलन हमने उठाया वह एक निर्णय लेने वाला कार्य था जो सरल शुरू होता है और अधिक से अधिक जटिल होता है क्योंकि एक अलग-अलग जानवर प्रशिक्षण के विभिन्न चरणों को प्राप्त करते हैं।

यहां तक ​​कि सरलतम, बहुत ही प्रारंभिक चरण में भी हम देख रहे हैं, जहां पशु स्वैच्छिक आंदोलन कर रहे हैं, वे तय कर रहे हैं कि इनाम काटने के लिए आंदोलन कब करना है। मुझे यकीन है कि हम बहुत आगे जा सकते हैं, लेकिन यहां तक ​​कि जहां तक ​​हम मिलते हैं, मस्तिष्क के सभी हिस्सों से तंत्रिका मापें इस तरह के सरल व्यवहार के दौरान बहुत दिलचस्प हो जाएंगी। हम नहीं जानते कि मस्तिष्क में यह कैसे होता है कि आप एक विशेष कार्रवाई कब लेते हैं और उस क्रिया को कैसे निष्पादित करें। जानवरों के स्वभाव से पहले ही क्या हुआ और इनाम प्राप्त करने का निर्णय लेने से पहले मस्तिष्क के सभी हिस्सों से न्यूरल मापन होने का एक बड़ा कदम आगे होगा।

लेखक के बारे में

ऐनी चर्चलैंड, तंत्रिका विज्ञान के एसोसिएट प्रोफेसर, कोल्ड स्प्रिंग हार्बर प्रयोगशाला

यह आलेख मूलतः पर प्रकाशित हुआ था वार्तालाप। को पढ़िए मूल लेख.

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