大脑如何解释运动时的动作
想象你坐在火车上。你向窗外望去，看到相邻轨道上的另一列火车似乎在移动。但是，你的火车是在另一列火车开动时停下的，还是在另一列火车停下时你在开动?
同样的感官体验——观看火车——可以产生两种截然不同的感觉，让你要么感觉自己在运动，要么感觉物体在你周围运动时你是静止的。
人类的大脑经常面临这种模糊的感官输入。为了消除歧义，正确地感知世界，我们的大脑采用了一种被称为因果推理的过程。
因果推理是学习、推理和决策的关键，但研究人员目前对参与这一过程的神经元知之甚少。
在杂志上发表的一篇新论文中eLife包括大脑和认知科学George Eastman教授Greg DeAngelis和他在成均馆大学(Sungkyunkwan University)和纽约大学(New York University)的同事在内的罗切斯特大学(University of Rochester)的研究人员描述了一种与因果推理有关的新颖神经机制，它可以帮助大脑大脑在自我运动过程中检测物体运动。
这项研究为大脑如何解释提供了新的见解感觉信息并可能应用于设计人工智能设备和开发治疗方法脑部疾病．
“虽然之前已经了解了很多关于大脑如何处理的知识视觉运动在美国，大多数对神经元的实验室研究都忽略了自我运动带来的复杂性，”DeAngelis说。“在自然条件下，识别物体在世界上的运动方式对大脑来说更具挑战性。”
现在想象一下，一只安静的狮子蹲伏着，等待着发现猎物;狮子很容易发现移动的瞪羚。就像静止的狮子一样，当观察者静止时，她很容易察觉到世界上的物体什么时候在运动，因为世界上的运动直接映射到视网膜上的运动。然而，当观察者也在移动时，她的眼睛在视网膜上的任何地方都在运动，因为她相对于场景中的物体移动。这导致了一种复杂的运动模式，使大脑更难检测到物体何时在世界上运动，何时静止;在这种情况下，大脑必须区分来自观察者自身的图像运动和自身周围其他物体的图像运动。
研究人员在大脑中发现了一种具有特殊反应特性组合的神经元，这使得该神经元非常适合参与区分自我运动和其他物体运动的任务。
DeAngelis说:“虽然大脑可能会使用多种方法来解决这个问题，但这种新机制的优点是它可以在视野的每个局部区域并行执行，因此可能比更多的全局过程执行得更快。”“这种机制可能也适用于自动驾驶汽车，它们也需要快速检测移动物体。”
解开神经元的复杂回路
DeAngelis说，因果推理涉及一个复杂的神经元电路和其他尚未被广泛理解的感觉机制，因为“感觉知觉在大多数时候都很有效，所以我们理所当然地认为这是一个计算问题有多困难。”
事实上，感官信号是有噪声和不完整的。此外，世界上还有许多可能发生的事件会产生类似的感官输入模式。
假设有一束光穿过视网膜眼睛。同样的视觉输入可能是多种情况下的结果:它可能是由世界上移动的物体引起的，而观看者保持静止，例如一个人站在窗户前静止不动，观察一辆闪烁着灯光的移动的救护车;它可能是由一个移动的观察者看到一个静止的物体引起的，例如一个跑步者从远处注意到一个灯柱;或者它可能是由物体运动、自我运动和深度的许多不同组合引起的。
大脑有一个难题要解决:它必须推断出什么最有可能导致它所接收到的感官信号的特定模式。然后，它可以对形势作出结论，并计划适当的应对行动。
基于这些最新的结果，利用数据科学、实验室实验、计算机模型和认知理论，DeAngelis、Haefner和他们的同事将继续工作，精确定位单个神经元和神经元群神经元都参与了这个过程。他们的目标是确定大脑如何通过处理感官刺激的部分和做出决定和计划行动的部分之间的相互作用，产生对现实的一致看法。
开发疗法和人工智能
认识到大脑如何利用因果推理将自我运动与物体运动分开，可能有助于设计人工智能和自动驾驶装置。
“理解大脑如何推断自我运动和物体的运动可能会为改进飞机和自动驾驶汽车上的自动驾驶设备的现有算法提供灵感，”海夫纳说。例如，飞机的电路必须考虑到飞机的自身运动在空中飞行的同时，也要避免其他移动的飞机出现在它周围。
此外，这项研究还可能在开发神经障碍的治疗和疗法方面有重要的应用，如自闭症和精神分裂症，在这些情况下，随机推理被认为是受损的。
DeAngelis说:“虽然这个项目是基础科学，专注于理解因果推理的基本机制，但这些知识最终应该适用于这些疾病的治疗。”
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