Forskere opdager “nyt sprog” i den menneskelige hjerne – kan forandre AI

Et nyt signal i menneskelige neuroner: hvad forskerne har opdaget

Neurobiologer har beskrevet en helt ny måde, hvorpå neuroner kommunikerer med hinanden – noget der minder om et ekstra "beregningssprog" i hjernen.

En undersøgelse udført på den menneskelige hjernebark tyder på, at en enkelt neuron kan udføre langt mere komplekse logiske operationer, end vi hidtil har troet. Det kan fundamentalt ændre vores forståelse af tænkning, bevidsthed og udviklingen af kunstig intelligens.

Hvad opdagede forskerne egentlig?

En gruppe forskere fra Tyskland og Grækenland analyserede stykker af hjernebark, der blev fjernet under operationer på epilepsipatienter. Sådanne indgreb udføres rutinemæssigt, og det væv, der alligevel skulle fjernes, kan undersøges sikkert under mikroskop og tilsluttes udstyr, der måler elektrisk aktivitet.

Under disse analyser opstod noget uventet. I stedet for de "klassiske" impulser, vi kender fra neurologilærebøger, dukkede der spændingsbølger med en anderledes karakter op i visse celler. Kilden viste sig at være neuronernes udløbere – dendritterne – og selve signalet havde egenskaber, der lå et sted imellem de hidtil kendte aktivitetstyper.

Den nye type elektrisk impuls i dendritterne hos menneskelige neuroner fungerer som en ekstra kodelinje, der udvider den beregningsmæssige kapacitet i en enkelt nervecelle.

Forskerne kaldte disse bølger for "calciumafhængige dendritiske aktionspotentialer" (forkortet dCaAP). Det lyder teknisk, men kernen er enkel: neuronen råder over endnu en driftsmodus, som ikke tidligere er blevet beskrevet hos mennesker.

Ikke kun natrium: ionernes overraskende samspil i hjernen

De fleste lærebøger forklarer, at impulser i neuroner primært udløses af en indstrømning af natriumioner, mens deres udstrømning hjælper med at dæmpe signalet. Her viste situationen sig at være langt mere kompliceret – og det var præcis det, der fangede forskerteamets opmærksomhed.

I dCaAP indgår en specifik blanding af to centrale grundstoffer: natrium og calcium. Denne kombination ændrer formen og varigheden af spændingsbølgen i dendritterne. For hjernen betyder det en ny måde at behandle information på, hvilket er særligt betydningsfuldt i de ydre lag af hjernebarken – de lag, der er ansvarlige for de højere kognitive funktioner.

Forskerne sikrede sig også, at den observerede effekt ikke udelukkende skyldtes den underliggende sygdom, for eksempel tilstedeværelsen af en tumor. Signalet optrådte konsekvent i forskellige prøver og under forskellige betingelser, hvilket tyder på, at vi har at gøre med en universel mekanisme i den menneskelige hjernebark – ikke en laboratorieanomalitet.

Dendritterne som små computere inde i cellen

Dendritter præsenteres ofte som neuronens "antenner", der blot modtager signaler. I praksis er de meget mere end det: de er små, lokale computere, som foreløbigt analyserer data, inden de når frem til cellens "kerne" og videre ud i netværket.

Dendritterne er ikke passive kabler. De er aktive strukturer, der selv træffer en del af beslutningerne om, hvorvidt information er værd at videresende.

Den nye impulsstype passer perfekt ind i dette billede. Det ser ud til, at den menneskelige neuron kan udføre operationer i sine dendritter, som man tidligere tilskrev hele netværk af celler. Dette fund har enorm betydning for de hjernmodeller, som moderne videnskab benytter sig af.

En tredje "logik" i hjernen: OG, ELLER – og noget mere

Hidtil har man ofte beskrevet neuronaktivitet ved hjælp af simple logiske skemaer, som vi kender fra datalogi. Det forenklede billede så sådan ud: cellen "træffer en beslutning" om, hvorvidt den skal sende en impuls, afhængigt af hvor mange indgangssignaler der når frem til den.

Man taler typisk om to adfærdstyper, der sammenlignes med grundlæggende logiske porte:

• OG-funktion – impulsen sendes ud, når to bestemte indgange aktiveres samtidigt.
• ELLER-funktion – impulsen sendes ud, når mindst ét af indgangssignalerne er aktivt.

Modelleringen af dCaAP bragte en overraskelse med sig: en enkelt neuron kan opføre sig, som om den udfører en mere kompleks operation kaldet "eksklusiv eller" (XOR). Det er en konstruktion, der er meget vigtig i digitale logiske kredsløb – den bruges blandt andet i aritmetiske kredsløb og til datakryptering.

Hvorfor er det så interessant? Hidtil antog man, at XOR krævede en hel kaskade af forbindelser mellem celler. Nu viser det sig, at en enkelt neuron kan udføre en sådan operation ved hjælp af en specifik ionblanding og aktivitet i dendritterne. Det betyder en mere "tæt" og fleksibel informationsbehandling i den menneskelige hjerne.

Hvad ændrer dette i vores forståelse af tænkning?

Den nye signaltype antyder, at en enkelt nervecelle besidder større beregningsmæssig kraft, end mange accepterede modeller hidtil har beskrevet. I praksis kan det betyde, at en del af de operationer, vi tilskriver hele netværk – såsom genkendelse af komplekse mønstre eller sammensætning af flere stimuli til én oplevelse – faktisk sker et skridt tidligere, allerede inde i de enkelte neuroner.

Jo mere der foregår inden for én enkelt celle, desto mere forenklede fremstår de hidtidige skemaer for hjernens funktion, som tegnes på tavler og i lærebøger.

Det tvinger forskerne til at se nærmere på forbindelsestætheden og organiseringen af hjernebarken. Hvis neuronen er så kompleks, er antallet af celler alene ikke tilstrækkeligt til at beskrive hjernens "kraft". Det, der også tæller, er repertoiret af mulige driftsmodi.

Inspiration til AI, medicin og fremtidens computere

Beskrivelsen af dCaAP åbner en række nye spørgsmål – og giver samtidig konkrete muligheder for praktiske anvendelser. Mindst fire store områder er interesserede:

• Neurobiologi: bedre forståelse af, hvordan den menneskelige hjernebark forbinder sanseinformation, hukommelse og opmærksomhed til en sammenhængende oplevelse.
• Kunstig intelligens: design af neurale netværk, der afspejler ikke kun forbindelserne mellem "kunstige neuroner", men også deres indre kompleksitet.
• Medicin: et nyt perspektiv på sygdomme, hvor dendritter og ionkanaler er forstyrrede – for eksempel visse former for epilepsi og udviklingsmæssige forstyrrelser.
• Hardware-datalogi: konstruktion af såkaldte neuromorfiske integrerede kredsløb, der anvender lignende principper som den menneskelige hjerne og bruger langt mindre energi end klassiske processorer.

Hvis ingeniører overfører dCaAP-logikken til siliciumkredsløb, opstår der en mulighed for mikroprocessorer, der løser en del opgaver lokalt på en mere analog end digital måde. En sådan hybrid kan vise sig langt mere effektiv på de områder, hvor neurale netværk i dag dominerer – billedgenkendelse, lydbehandling og forudsigelse af komplekse fænomener.

De vigtigste spørgsmål til de kommende års forskning

Selvom selve signalet er blevet beskrevet relativt præcist, er mange spørgsmål stadig åbne. Forskerne stiller i dag disse centrale spørgsmål:

• Hvor hyppigt optræder dCaAP i en levende hjerne frem for kun under laboratorieforhold?
• Er denne mekanisme unik for mennesket, eller findes den også hos andre arter med en veludviklet hjernebark?
• I hvilke områder af hjernebarken er den mest aktiv – hænger den mere sammen med sprog, bevægelse eller arbejdshukommelse?
• Hvordan ændrer den sig i løbet af hjernens udvikling og under aldring?

Svarene på disse spørgsmål kan give konkret viden om processer, der hidtil har unddraget sig klassisk forskning: bevidsthed, kreativitet og endda den subjektive oplevelse af tid. Eftersom en enkelt neuron kan mere, end vi troede, danner hele netværk af sådanne celler et utroligt fleksibelt og dynamisk system.

Hvordan kan en almindelig person forstå det?

En god analogi er et kontormiljø. I den gamle model antog man, at hver medarbejder på sin arbejdsstation udførte én simpel opgave og ventede på chefens ordre. Nu ser vi snarere et team af specialister, hvor hver enkelt har sine egne værktøjer, træffer en del beslutninger selvstændigt og om nødvendigt udfører komplekse operationer "på sit eget skrivebord".

Dendritter med dCaAP fungerer som sådanne mini-kontorer inden for én enkelt nervecelle. Det er her, den foreløbige analyse af information finder sted. Takket være det cirkulerer der længere ude i hjernens netværk et allerede mere "bearbejdet" signal. Det kan forklare, hvorfor den menneskelige hjerne klarer opgaver fremragende, som en almindelig computer har enorme problemer med – for eksempel øjeblikkelig genkendelse af et ansigt i en menneskemængde eller fornemmelsen af ironi i en persons stemme.

Hvad kan det betyde for den almindelige borger?

Ved første øjekast lyder dCaAP som en abstrakt kuriositet fra et laboratorium. Med tiden kan sådanne mekanismer imidlertid omsættes til meget konkrete resultater: mere effektive behandlinger af hukommelsesforstyrrelser, hurtigere og mere energibesparende AI-systemer i smartphones samt bedre metoder til at overvåge hjernens aktivitet – eksempelvis under søvn eller rehabilitering efter skader.

Det er også værd at huske, at ethvert nyt redskab til at beskrive neuronaktivitet giver mulighed for mere præcist at skelne det "typiske" fra det, der indikerer sygdom. Jo bedre vi forstår det naturlige "sprog" i dendritterne, desto tidligere kan afvigelser opdages – og behandlingen kan målrettes frem for at ske ved prøve og fejl.