人間脳と人工ネットワークにおける順序処理のためのニューラルチューニング：収束パターン

科学分野:

• 神経科学
• 認知科学
• 比較心理学

背景:

• 順序性、つまりシーケンス内のアイテムのランクの知覚は、種を超えて共有される基本的な認知スキルです。
• この能力は、記号システムに依存しない意思決定、採餌、社会的組織化などの行動に不可欠です。
• 以前の研究では数量処理の神経基盤が示唆されていましたが、順序性知覚のメカニズムはあまり理解されていませんでした。

研究 の 目的:

• 人間の脳における非記号的順序性の知覚を支える神経メカニズムを調査すること。
• ニューロンが特定のランクに選択的に応答するニューラルチューニングが順序性の処理の基礎であるという仮説を検証すること。
• 人工ニューラルネットワークに同様の順序性処理メカニズムが存在するかどうかを調査すること。

主な方法:

• 人間の参加者における超高磁場7テスラ機能的磁気共鳴画像法（fMRI）を利用しました。
• 順序位置にチューニングされた神経集団を同定するために、集団受容野（pRF）モデリングを適用しました。
• 階層的畳み込みニューラルネットワークを視覚タスクでトレーニングし、順序性チューニングの自発的出現を観察しました。

主要な成果:

• 頭頂葉および運動前野皮質における非記号的順序位置にチューニングされた神経集団を同定しました。
• チューニング幅の増加と上位の順序ランクにおける皮質領域の減少を観察し、精度低下を示唆しました。
• これらの神経応答は記号的な順序性には一般化せず、畳み込みニューラルネットワークでも同様のチューニングが現れることを発見しました。

結論:

• 頭頂葉および運動前野皮質におけるニューラルチューニング特性は、非記号的順序性の知覚をサポートします。
• この発見は、順序性の処理が、他の数量表現と同様に、固有の神経処理機能に依存していることを示唆しています。
• 人工ニューラルネットワークにおける同様のチューニングの出現は、ランク処理のための基本的な計算原理を示唆しています。