सार:
जब मनुष्य दुनिया को देखता है, तो वह अपनी आँखों से प्राप्त संकेतों को सीधे प्रस्तुत नहीं करता है। दृश्य जानकारी को विभिन्न कार्यों के साथ मस्तिष्क के कई क्षेत्रों द्वारा संसाधित किया जाता है, और अंततः अपेक्षाकृत एकीकृत धारणा परिणाम बनाने के लिए इन क्षेत्रों को लगातार जानकारी का आदान-प्रदान करना चाहिए। कोल्ड स्प्रिंग हार्बर प्रयोगशाला, कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय और यूनिवर्सिटी कॉलेज लंदन के शोधकर्ताओं द्वारा किए गए एक नए अध्ययन में पाया गया कि मस्तिष्क धीरे-धीरे "सर्वसम्मति तक पहुंचने" के समान तंत्रिका तंत्र के माध्यम से विभिन्न दृश्य क्षेत्रों में एक ही जानकारी की लगातार व्याख्या कर सकता है।
"नेचर न्यूरोसाइंस" में प्रकाशित इस अध्ययन में चूहों को प्रायोगिक विषयों के रूप में इस्तेमाल किया गया, प्राथमिक दृश्य प्रांतस्था V1 और पार्श्व औसत दृश्य क्षेत्र एलएम पर ध्यान केंद्रित किया गया। दोनों क्षेत्र मस्तिष्क के दृश्य कॉर्टेक्स से संबंधित हैं, लेकिन जिस जानकारी के प्रसंस्करण के लिए वे जिम्मेदार हैं, वह अलग-अलग है, और दोनों के बीच द्विदिश तंत्रिका संबंध हैं, इसलिए यह केवल एक क्षेत्र से दूसरे क्षेत्र तक जानकारी का एकतरफा संचरण नहीं है।
शोधकर्ताओं ने पाया कि जब दो क्षेत्रों, V1 और LM में तंत्रिका गतिविधि पैटर्न एक-दूसरे के अनुरूप थे, तो गतिविधि लंबे समय तक चलती थी; जबकि जब दोनों क्षेत्रों में परस्पर विरोधी गतिविधि पैटर्न उत्पन्न हुए, तो मतभेद एक सेकंड से भी कम समय में दूर हो गए। इसका मतलब यह है कि मस्तिष्क के विभिन्न क्षेत्र स्वतंत्र रूप से जानकारी को संसाधित नहीं कर सकते हैं, लेकिन तंत्रिका गतिविधि के पारस्परिक रूप से मान्यता प्राप्त पैटर्न को बनाए रखते हुए असंगत जानकारी को धीरे-धीरे कमजोर करने के लिए एक-दूसरे के साथ बातचीत कर सकते हैं।
शोध टीम इस तंत्र को "आम सहमति निर्माण" कहती है। यह तंत्र मस्तिष्क को एक सुसंगत समग्र धारणा बनाने के लिए विभिन्न तंत्रिका क्षेत्रों और विभिन्न सूचना चैनलों से डेटा को एकीकृत करने में मदद कर सकता है।
शोधकर्ता इस समस्या को समझाने के लिए एक उदाहरण के रूप में ऑप्टिकल भ्रम का उपयोग करते हैं। जब कोई व्यक्ति धुंधले वातावरण में कोई धुंधली वस्तु देखता है, तो वह तुरंत उसे चेहरे के रूप में पहचान सकता है; कुछ रोशनी और कोणों में एक संतरे को संक्षेप में एक सेब के रूप में देखा जा सकता है। दृश्य प्रणाली को हमेशा स्पष्ट और पूरी तरह से सुसंगत जानकारी के सेट का सामना नहीं करना पड़ता है, लेकिन विभिन्न व्याख्याओं के बीच निरंतर समन्वय की आवश्यकता होती है। इस समन्वय प्रक्रिया का अध्ययन करने के लिए, शोधकर्ताओं ने चूहों को विपरीत कोणों पर झुके हुए दो दृश्य पैटर्न के बीच भेदभाव करने के लिए प्रशिक्षित किया और फिर केवल एक पैटर्न के लिए चूहों को पुरस्कृत किया। प्रयोग के दौरान, शोधकर्ताओं ने साझेदार क्षेत्र से इनपुट खोने के बाद अन्य दृश्य क्षेत्र में परिवर्तन रिकॉर्ड करते समय V1 या LM में तंत्रिका गतिविधि को कुछ समय के लिए बंद कर दिया।
इन प्रयोगात्मक डेटा के साथ, शोधकर्ताओं ने V1 और LM के बीच तंत्रिका सर्किट का प्रतिनिधित्व करने वाला एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क मॉडल स्थापित किया। मॉडल विभिन्न दृश्य उत्तेजनाओं के तहत दो मस्तिष्क क्षेत्रों में गतिविधि का अनुकरण करने में सक्षम है और परीक्षण करता है कि जब विशिष्ट न्यूरॉन्स में हस्तक्षेप होता है तो दोनों क्षेत्रों के बीच का संबंध तंत्रिका गतिविधि की अवधि को कैसे प्रभावित करता है।
शोधकर्ताओं ने अंततः पता लगाया कि V1 और LM के बीच द्विदिशात्मक संबंध दो क्षेत्रों की तंत्रिका गतिविधि स्थिति को गतिशील रूप से बदल सकता है। जब दोनों पक्षों के गतिविधि पैटर्न समान होंगे, तो प्रासंगिक संकेत कायम रहेंगे; जब दोनों पक्षों की गतिविधि के पैटर्न असंगत होंगे, तो संघर्ष के संकेत जल्दी ही कमजोर हो जाएंगे।
अधिक सटीक मॉडल बनाने के लिए, शोधकर्ताओं ने 7 चूहों से तंत्रिका गतिविधि डेटा का विश्लेषण किया, जिसमें 194 वी1 न्यूरॉन्स और 228 एलएम न्यूरॉन्स शामिल थे। अनुसंधान टीम ने मस्तिष्क क्षेत्र सर्किट मॉडल बनाने और विभिन्न उत्तेजना और तंत्रिका हस्तक्षेप स्थितियों के तहत गतिविधि में बदलाव की भविष्यवाणी करने के लिए इन डेटा का उपयोग किया।
शोधकर्ताओं का मानना है कि यह तंत्र लंबे समय से चली आ रही तंत्रिका विज्ञान समस्या की व्याख्या कर सकता है: मस्तिष्क में विभिन्न क्षेत्र अत्यधिक विशिष्ट हैं और प्रत्येक अलग-अलग प्रकार की जानकारी प्राप्त करते हैं और संसाधित करते हैं, लेकिन लोग अंततः एक एकीकृत और सुसंगत विश्वदृष्टि प्राप्त करते हैं।
दूसरे शब्दों में, मस्तिष्क केवल कई मस्तिष्क क्षेत्रों के परिणामों को एक साथ नहीं जोड़ता है, बल्कि विभिन्न क्षेत्रों को मस्तिष्क क्षेत्रों के बीच निरंतर दो-तरफा प्रतिक्रिया के माध्यम से एक सामान्य स्पष्टीकरण पर धीरे-धीरे "बातचीत" करने की अनुमति दे सकता है। यह कहने के बजाय कि एक मस्तिष्क क्षेत्र में अंततः पूर्ण निर्णय लेने की शक्ति होती है, यह कहना बेहतर होगा कि कई मस्तिष्क क्षेत्र एक-दूसरे को प्रभावित करते रहते हैं और अंततः एक अपेक्षाकृत स्थिर सामान्य स्थिति बनाते हैं।
हालाँकि, इस अध्ययन में अब तक केवल दो दृश्य मस्तिष्क क्षेत्रों का अवलोकन किया गया है, और प्रयोगात्मक विषय चूहे थे। इसलिए, शोधकर्ता सीधे तौर पर यह साबित नहीं कर सकते कि मानव मस्तिष्क उसी तंत्र का उपयोग करता है। प्रयोग में मनुष्यों के दैनिक जीवन में जटिल दृश्य भ्रमों के बजाय चूहों के विभिन्न तिरछे दृश्य पैटर्न के भेदभाव का भी परीक्षण किया गया।
शोध टीम आगे यह निर्धारित करने की उम्मीद करती है कि क्या "आम सहमति निर्माण" सेरेब्रल कॉर्टेक्स क्षेत्रों की एक विस्तृत श्रृंखला में मौजूद है। यदि यह तंत्र न केवल V1 और LM पर लागू होता है, बल्कि आम तौर पर मस्तिष्क के अन्य क्षेत्रों के बीच भी काम करता है, तो यह समझाने के लिए एक महत्वपूर्ण सैद्धांतिक ढांचा बन सकता है कि मस्तिष्क जटिल जानकारी को कैसे एकीकृत करता है।
शोधकर्ता विशेष रूप से विभिन्न इंद्रियों के बीच सूचना संघर्ष के बारे में चिंतित हैं। उदाहरण के लिए, जब कोई व्यक्ति किसी वस्तु को ऐसी दिशा में चलते हुए देखता है जो उसके द्वारा सुनी गई ध्वनि द्वारा प्रदान की गई जानकारी से असंगत है, तो मस्तिष्क यह कैसे तय करता है कि जानकारी के किस टुकड़े पर अंततः विश्वास किया जाए? क्या दृश्य, श्रवण और अन्य संवेदी प्रणालियाँ भी समान तंत्रिका तंत्र के माध्यम से समन्वित होती हैं, इसका अभी और अध्ययन किया जाना बाकी है।
यदि यह सर्वसम्मति-निर्माण तंत्र सेरेब्रल कॉर्टेक्स में व्यापक हो जाता है, तो यह वैज्ञानिकों को कुछ स्थितियों को समझने में भी मदद कर सकता है जिसमें तंत्रिका तंत्र एक एकीकृत स्पष्टीकरण बनाने में विफल रहते हैं। जब विभिन्न मस्तिष्क क्षेत्र जानकारी को प्रभावी ढंग से समन्वयित करने में विफल हो जाते हैं, तो धारणा और अनुभूति में असामान्यताएं उत्पन्न हो सकती हैं।
यह शोध कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए नए विचार भी प्रदान कर सकता है। आधुनिक एआई सिस्टम में अक्सर एक साथ काम करने वाले कई विशेष मॉड्यूल शामिल होते हैं, और विभिन्न मॉडल या मॉड्यूल कभी-कभी एक ही इनपुट के लिए अलग-अलग या विरोधाभासी परिणाम भी उत्पन्न करते हैं। शोधकर्ताओं का मानना है कि परस्पर सुसंगत जानकारी को बनाए रखने और परस्पर विरोधी जानकारी को जल्दी से कमजोर करने की मस्तिष्क की प्रणाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों को भविष्य में अधिक प्रभावी सूचना समन्वय विधियों को डिजाइन करने के लिए प्रेरित कर सकती है।
इस अध्ययन का मुख्य निष्कर्ष यह नहीं है कि मस्तिष्क में "निर्णय" के लिए एक ही क्षेत्र जिम्मेदार है, बल्कि मस्तिष्क के विभिन्न क्षेत्र दो-तरफा कनेक्शन के माध्यम से एक-दूसरे के साथ बातचीत करना जारी रखते हैं, धीरे-धीरे समय के आयाम में अंतर को कम करते हैं और सामान्य गतिविधि पैटर्न को मजबूत करते हैं, जिससे अत्यधिक विशिष्ट तंत्रिका तंत्र को अंततः अपेक्षाकृत एकीकृत धारणा परिणाम बनाने की अनुमति मिलती है।
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