Codarea neuronală este transformarea semnalelor de mediu și a semnalelor interne ale corpului în reprezentări ale acestor semnale sub formă de modele de activitate neuronală pentru a crea un model de realitate în vederea adaptării și a desfășurării acțiunilor cu scop, a menține integritatea și funcționarea normală a corpului.
Deoarece formarea unui model de realitate și controlul corpului pe baza acestuia este sarcina principală a sistemului nervos , decodificarea codului neuronal poate fi numită un subiect central în neuroștiință . Dacă ajungem la o înțelegere a esenței codului neuronal, atunci munca interioară a conștiinței în abaterile normale și patologice ne va deveni disponibilă. Soluția acestei probleme este poate cea mai importantă direcție în științele umane, deoarece cursul tuturor proceselor de viață ale corpului nostru depinde de activitatea creierului.
Creierul este cea mai mare realizare în evoluția tehnologiilor informaționale naturale în ceea ce privește viteza și eficiența. De aici rezultă că dintre toate schemele de codare, cel mai probabil candidat pentru un cod neural este cel care produce informații (modele de cod) cel mai eficient.
Toate modelele moderne consideră potențialul de acțiune (spike) al unui neuron ca un element fundamental al limbajului creierului. Cu toate acestea, problema abordării acestui fenomen este fundamentală. Deși potențialele reale de acțiune sunt procese oscilatorii continue și diferă ca perioadă, amplitudine și forma portretului de fază, modelele de vârf le tratează ca evenimente discrete identice.
Astfel de teorii pot fi împărțite în două clase: codificarea ratei medii de vârf și codarea temporală. Ei formulează întrebarea astfel: fie informațiile sunt conținute în numărul de vârfuri dintr-o anumită fereastră de timp, fie în locația lor exactă pe axa timpului. În orice caz, toate sunt versiuni diferite ale numărării trenurilor cu vârfuri .
Unele dintre aceste modele contrazic eficiența și viteza reală a creierului. Unele acoperă doar o parte din fenomenele observate și nu pot explica altele. Aceste modele există de zeci de ani, dar nu au dus la decodarea codului neuronal. Poate că motivul este abordarea incorectă a esenței procesului de codificare neuronală. Recent, au apărut modele care răspund la întrebări care sunt de nerezolvat în cadrul paradigmelor care tratează potențialele de acțiune ale neuronilor ca vârfuri identice.
Abordarea standard în studierea codului neuronal este de a căuta o legătură între semnalul de intrare și răspunsul neuronilor, precum și procesul invers de recuperare a semnalului din activitatea observată a neuronilor. Cu toate acestea, fără un model al codului în sine, o astfel de analiză este ca și cum ai încerca să citești sau să scrii un text fără a cunoaște gramatica. Există un fel de cerc vicios când trebuie să-l cunoști pentru a citi codul și, pentru a-l recunoaște, trebuie să-l citești.
Totuși, orice proces de descifrare a unui cod necunoscut se bazează pe căutarea anumitor modele și pe identificarea conexiunii acestora cu mesajul codificat. Cu alte cuvinte, pentru a citi codul neuronal, trebuie să găsiți o corespondență între modelele parametrilor semnalului și modelele activității neuronilor.
Orice semnal mediu este un proces energetic oscilator cu o anumită amplitudine , frecvență și dezvoltare a fazei în timp. Acestea sunt cele două axe principale de măsurare a semnalului: spațială și temporală. În consecință, codul neuronal trebuie să aibă și caracteristici spațiale și temporale care creează un model al semnalului codificat.
Pe măsură ce vă deplasați de-a lungul ierarhiei lanțului tehnologic al sistemului nervos de la senzorii de la periferie la structurile integratoare ale cortexului cerebral, activitatea neuronilor este din ce în ce mai puțin conectată cu semnalul original. Acesta este un proces natural, deoarece neuronii nu reflectă semnale, ci le codifică, adică creează reprezentări. Conștiința nu este o oglindă a realității, ci o simulare a realității. Cu toate acestea, reprezentarea ar trebui să conțină toți axe de măsurare a acelorași parametri. Astfel, codul neuronal trebuie pur și simplu să fie o structură multidimensională complexă. În același timp, saturația informațiilor ar trebui să fie combinată cu eficiența și viteza.
Aceste cerințe reflectă modelele de codare propuse? Această întrebare ar trebui să fie un „test de turnesol” pentru testarea adecvării lor la procesele reale din sistemul nervos.
Codarea ratei de generare a potențialului de acțiune este o ipoteză care sugerează că informațiile despre semnal sunt conținute în frecvența de declanșare a neuronului. A apărut după experimentele lui Adrian și Zotterman în 1926. [1] În acest experiment simplu au fost atârnate de mușchi diferite greutăți. Pe măsură ce greutatea a crescut, a crescut și numărul de impulsuri ale neuronilor care inervează mușchiul. Autorii au concluzionat că potențialele de acțiune sunt evenimente discrete și că frecvența lor, mai degrabă decât parametrii individuali, este baza comunicării neuronale.
Ideea era atrăgătoare prin simplitatea ei. În ciuda complexității tehnice a înregistrării vârfurilor, aceasta a fost o sarcină fezabilă chiar și la nivelul capacităților echipamentelor din secolul trecut. Dar simplitatea aparentă este înșelătoare, deoarece apar multe întrebări.
Chiar și la nivelul periferiei (senzori și efectori), frecvența de excitație crește, de regulă, neliniar odată cu creșterea intensității stimulului. [2] Nu există o relație directă între rata de vârf și semnal. În plus, succesiunea potențialelor de acțiune variază de la încercare la încercare. Prin urmare, diverși algoritmi arbitrari de mediere sunt utilizați pentru a determina viteza. Termenul „rată de tragere” în sine are mai multe definiții diferite care se referă la diferite proceduri de mediere, cum ar fi valoarea medie în timp sau valoarea medie în mai multe repetări ale experimentului. Chiar dacă rămânem fideli ideii codului ca viteză medie, metodele de mediere utilizate pot să nu corespundă deloc algoritmului pe care neuronii înșiși îl folosesc.
Mai este o problemă. Dacă vrem să facem o medie a ceva, trebuie să știm intervalul de timp în care luăm un set de eșantioane pentru a calcula. Dacă analizăm un semnal care se repetă cu o periodicitate strictă, atunci nu ne va fi dificil să stabilim timpul perioadei sale și să calculăm valoarea medie. Dar un astfel de semnal periodic nu poate crea informații. Deloc surprinzător, neuronii nu arată o asemenea monotonie în vârfurile lor.
Dar dacă schimbarea nu este strict periodică, atunci alegerea ferestrei de mediere devine decisivă. Baza de mediere determină rezultatul final. Chiar dacă acceptăm ipoteza că neuronii produc cod cu o rată medie de aprindere, trebuie să înțelegem că neuronii vor calcula această medie relativ la lungimea ciclului pe care o cunosc. Dar apoi trebuie să definim acest ritm. Cu toate acestea, experimentatorii măsoară numărul de vârfuri în raport cu ferestrele de timp alese în mod arbitrar. Valorile tipice sunt T = 100ms sau T = 500ms, dar durata poate fi și mai lungă sau mai scurtă. [3] Cerința principală este ca cel puțin câteva vârfuri să apară în fereastra de timp pentru a obține valori medii.
Apare un cerc vicios: nu știm dacă codul este într-adevăr așa și nu știm cum să-l confirmăm sau să-l infirmăm, pentru că nu cunoaștem ciclul sistemului. Ca rezultat, putem face o medie la infinit arbitrar, dar acest lucru nu va funcționa.
Dar există o altă problemă, care este conținută în însăși ideea unui astfel de cod. Poate un cod format din vârfuri identice să ofere bogăția de informații observate, viteza și eficiența sistemului nervos? Răspunsul la această întrebare, din păcate pentru adepții unei astfel de paradigme, este negativ. Un astfel de cod poate fi numit cod de tempo. Totuși, variația tempoului nu conține suficiente informații pentru a reprezenta un semnal complex cu mai mulți parametri. În plus, există o dilemă: cum să codificați un semnal rapid dacă trebuie să acumulați suficiente vârfuri pentru a obține o medie și a extrage orice informație din această variabilă.
Dinamica unui număr imens de semnale de mediu este măsurată în milisecunde, iar în timpul acestor milisecunde, neuronii se pot declanșa doar o dată sau de două ori. Cu atât de multe vârfuri, este imposibil să codificați semnalul cu viteza lor medie. Dar există și semnale mai rapide. De exemplu, un liliac este capabil de ecolocație cu rezoluție de microsecunde. [4] Astfel, fereastra de timp de măsurare a semnalului se află într-un singur vârf. Acest lucru contrazice complet paradigma vitezei medii.
Un astfel de cod este ineficient din toate punctele de vedere. Nu este foarte informativ și prea lent. Necesită crearea multor vârfuri pentru a codifica parametri simpli, adică este foarte scump din punct de vedere energetic. De aceea nu corespunde realității modului în care funcționează creierul. Cu toate acestea, acest model este încă utilizat pe scară largă nu numai în experimente, ci și în modelele de rețele neuronale. Drept urmare, în ultimele decenii, s-a acumulat o cantitate imensă de date, dar nu ne apropie mai mult de modul de descifrare a semnificației codului.
Cod temporalUrmătorul candidat este o codificare în care informațiile sunt conținute în locația exactă a vârfurilor și a intervalelor inter-spike pe axa timpului. Deoarece acest model tratează din nou potențialele de acțiune ca aceleași evenimente discrete, această versiune a codului poate fi numită un ritm 1-0. Codificarea temporală permite secvenței 000111000111 să însemne ceva diferit de 001100110011, chiar dacă rata medie de declanșare pentru ambele secvențe este aceeași. Un astfel de model a fost următoarea idee evidentă și o alternativă la varianta ineficientă și lentă a codului de viteză medie. [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11]
Presupunerea că codul neuronal este binar mai degrabă decât doar vârfuri crește foarte mult capacitatea codului și adaugă credibilitate modelului. Dar aceeași întrebare se ridică în corelarea capacității informaționale a codului și a vitezei reale a creierului, care reușește să codifice un semnal complex multi-parametru în cadrul unuia sau două vârfuri. Creierul nu are timp să construiască un lanț binar lung care ar putea conține toate informațiile. Prin aceasta, diferă fundamental de sistemele digitale artificiale. Cu toată viteza enormă a procesoarelor lor, care este cu ordine de mărime mai mare decât frecvențele creierului , ei nu pot fi comparați cu ea în performanță, viteză și eficiență energetică. Problema este că trebuie să gestioneze coduri binare lungi .
În plus, se pune din nou problema tactului sistemului. Două zerouri de cod reprezintă o pauză de două ori mai lungă decât un zero. Dar cum putem determina că pauza interspike înseamnă două zerouri sau unul dacă nu cunoaștem scara de timp a sistemului studiat? Măsurarea unei pauze cu un ceas extern ne oferă o mulțime de date, dar nu spune nimic despre câte zerouri sunt în acea pauză și cum să le relaționăm cu unitățile de vârf. Cu alte cuvinte, nu putem determina dacă activitatea neuronilor înseamnă 0001 sau 001.
Pentru o analiză calitativă reală, este necesară normalizarea datelor sistemului după timpul propriu, după frecvențele sale. Apoi ne putem exprima analiza în orice unitate de măsură. Găsirea acestei frecvențe fundamentale ca bază pentru normalizare este probabil de o importanță capitală atunci când se încearcă descifrarea codului creierului indiferent de modelul de cod pe care îl testăm, deoarece parametrul de timp rămâne în orice caz.
Unii cercetători cred că există atât un tempo, cât și un cod temporal, iar între aceste coduri există neuroni translator. [12] Această idee, desigur, împacă cele două concepte, dar nu rezolvă problemele inerente ambelor.
Codificarea fazei SpikeAceastă versiune a codului își propune să elimine blocajele modelelor anterioare. Ea arată că numărarea vârfurilor necesită legarea la un anumit marcaj temporal și sugerează o căutare a unui astfel de cadru de referință în frecvențele creierului. [13] [14]
Experimentele arată că neuronii codifică semnale de mediu, corelând timpul de activare cu faza oscilațiilor curente ale rețelei neuronale. [15] Astfel, se formează o anumită secvență de vârfuri, corelate cu scara generală de timp a rețelei. Punctul fundamental este definirea frecvenței purtătoare, care ar putea fi numită cu încredere sistemul de referință.
Cercetătorii consideră un astfel de model ca o adăugare la codul ratei de incendiu. [16] Ei continuă să considere vârfurile ca impulsuri identice și văd informații doar în modelul ritmic al activării neuronilor.
Codul populațieiExistă versiuni ale codului care spun că activitatea neuronilor individuali nu conține nicio informație și sensul trebuie căutat în tiparele activității combinate. În astfel de modele, se consideră că neuronii se declanșează într-o ordine aleatorie cu o distribuție Poisson și un astfel de haos creează ordine sub forma unui cod de populație. [17] În același timp, modelul nu spune nimic despre mecanismul de funcționare și regulile unui astfel de cod.
Metodele fine de măsurare folosind electrozi implantați și un studiu detaliat al structurii temporale a vârfurilor în sine și a intervalelor interspike arată că nu are caracterul unei distribuții Poisson, iar fiecare dintre atributele stimulului modifică nu numai numărul absolut de vârfuri, ci și de asemenea modelul lor temporal. [18] În ciuda variabilității uriașe a activității neuronale, secvențele spike sunt foarte precise. Această acuratețe este necesară pentru transmiterea informațiilor folosind un cod de înaltă rezoluție. Aparentul aleatoriu al activării provine dintr-o înțelegere greșită a esenței codului.
Un astfel de model poate fi numit o reacție la faptul că decenii de încercări de a descifra codul neuronal prin numărarea vârfurilor și căutarea sensului în viteza sau structura temporală a secvențelor lor nu au dus la un rezultat.
În ansamblu, versiunea populației a codului indică pe bună dreptate că reprezentările semnalelor sunt rezultatul activității multor neuroni. Fiecare neuron își ia locul în procesul de formare a semnificațiilor și are o specializare ca filtru pentru transformarea anumitor parametri de semnal. Cu toate acestea, se pune întrebarea cum modelele de activitate ale fiecărui neuron sunt combinate într-o reprezentare comună a semnalului cu toți parametrii și cum reprezentările semnalelor individuale se îmbină într-un model unic și coerent de realitate, păstrându-și în același timp individualitatea. În neuroștiință, aceasta se numește „problema de conexiune” (eng - binding problem ).
Unele modele de cod de populație descriu acest proces matematic ca suma vectorilor tuturor neuronilor implicați în codificarea unui semnal dat. Codificarea vectorială este un exemplu de mediere simplă. Există modele matematice mai complexe care folosesc conceptele teoriei probabilităților. [19] [20] Cu toate acestea, o problemă comună a unor astfel de modele este lipsa unei explicații a mecanismului fizic care ar putea implementa unitatea observată a modelului de realitate creat de creier, păstrând în același timp individualitatea reprezentărilor semnalului.
Codarea corelațieiAcest model de codare afirmă că corelațiile dintre potențialele de acțiune dintr-un lanț de vârfuri pot transporta informații suplimentare dincolo de simpla sincronizare a vârfurilor. De exemplu, experimentele arată că un semnal sonor de o anumită frecvență determină o creștere a numărului de vârfuri corelate în cortexul auditiv și nu afectează frecvența medie a vârfurilor. [21] Evident, raportul dintre potențialele de acțiune unul față de celălalt poartă informații în procesul de codificare general. Această idee poate fi numită o mișcare de la codul de viteză medie către un model mai adecvat, care vorbește despre saturația informațională a tiparelor spațio-temporale ale activității neuronilor. Cu toate acestea, nu poate fi numit un model independent și format al codului neuronal.
raritatea coduluiConceptul de raritate a codului neuronal se poate referi la raritatea în timp sau la raritatea unei populații active de neuroni. Cu toate acestea, acesta nu poate fi numit un model de cod, deoarece este pur și simplu o afirmație că „neuronii tind să fie rari, atât în sensul unui număr mic de neuroni activi la un anumit moment în timp, cât și în sensul că un neuron individual poate trage destul de rar pentru un anumit timp.” [22]
Sparitatea de codare a fost observată experimental în multe sisteme, inclusiv viziune [23] , auz [24] , atingere [25] și miros. [26] Acest fapt subliniază încă o dată inadecvarea modelului de viteză medie, deoarece implică necesitatea unui număr mare de vârfuri pentru a obține chiar și un set mic de informații.
Care sunt sarcinile neuronilor în procesarea semnalelor din mediul extern și intern? În primul rând, neuronii trebuie să producă cod eficient din punct de vedere informațional. În al doilea rând, neuronii trebuie să creeze un cod eficient din punct de vedere energetic. Aceste cerințe conduc la raritatea codului în sensul unui număr mic de elemente într-o fereastră de timp rapidă și a unui set mic de elemente de cod de bază care pot codifica informații complexe cu combinațiile lor. De aici rezultă concluzia că fiecare element ar trebui să fie bogat în informații. Cu alte cuvinte, codul neuronal trebuie să combine dispersitatea și saturația. Acestea nu se exclud reciproc, ci cerințe complementare.
Rezumatul modelelor de vârfuri neuronaleApare întrebarea: poate un vârf de neuron să fie saturat informațional dacă este un eveniment discret care nu are caracteristici interne? În această formulare, întrebarea devine retorică și răspunsul la ea este evident negativ. Din păcate, toate modelele de mai sus se bazează pe presupunerea că potențialele de acțiune ale neuronilor sunt aceleași. Dar apare următoarea întrebare: este chiar așa? Mai mult, se pune întrebarea: potențialele de acțiune sunt vârfuri?
Imaginea standard a activității neuronilor arată ca niște vârfuri așezate cu densități diferite de-a lungul axei timpului:
Poate că potențialele de acțiune sunt într-adevăr asemenea bastoane chiar? Nu chiar. Deci sunt simplificate în studii pentru a le face convenabile pentru model. Dar aceasta nu este prima și probabil nici ultima dată în știință când realitatea este adaptată la teorie, iar modelul nu este schimbat atunci când contrazice realitatea.
„Spike-ul este adăugat manual în scopuri estetice și pentru a păcăli cititorul, făcându-l să creadă că neuronul produce un vârf... Se presupune că toate vârfurile sunt aceleași ca mărime și durată... Cu toate deficiențele sale, integrarea- shoot model este un sacrificiu acceptabil pentru matematician, care vrea să demonstreze teoreme și să obțină formule analitice. Cu toate acestea, un astfel de model poate fi pur și simplu o pierdere de timp.” [27]
Într-adevăr, de-a lungul deceniilor, în cadrul acestei abordări au fost scrise sute de mii de publicații științifice și au fost create sute de teorii și modele ale codului neuronal bazate pe idealizarea și desenarea unor vârfuri identice. Poate că aceasta este într-adevăr o pierdere de timp, deoarece astfel de modele nu corespund realității și duc la fundături de nerezolvat.
Pentru a înțelege dacă această imagine reflectă realitatea sau nu, trebuie să ne întoarcem la nivelul temporal al neuronului însuși. Dacă creșteți rezoluția de-a lungul axei timpului, veți vedea că neuronii nu trag vârfuri ascuțite, ci vibrează în valuri moi.
După decenii de analiză a unităților discrete în care există într-adevăr unde, revenim din nou la întrebarea: „Care este structura codului neuronal care permite niveluri atât de ridicate de transfer de informații? ... Avem nevoie de o teorie a unor astfel de calcule... Natura a construit o mașină de calcul cu o precizie și o adaptabilitate uimitoare... Povestea a început, mai mult sau mai puțin, odată cu descoperirea lui Hadrian că vârfurile sunt unitățile din care trebuie construită percepția noastră. . Ajungem la concluzia că fiecare dintre aceste unități aduce o contribuție certă și măsurabilă la această percepție. Fiecare vârf, care este atât de des mediat împreună cu vecinii săi, merită mai mult respect.” [28]
Ipoteza codului neural simfonic sugerează că codul neural nu este digital, ci analog-digital. [29] Aceasta înseamnă că activitatea neuronului conține parametrii fiecărui potențial de acțiune ca o componentă analogică (undă) a vârfului, care este, de asemenea, o unitate discretă a codului.
Această teorie folosește o analogie cu un cod muzical (notație muzicală). În acest sens, fiecare potențial de acțiune neuron este o notă a muzicii creierului, adică. are caracteristici individuale ale formei de undă (perioadă, amplitudine, portret de fază). Notele individuale alcătuiesc un model de activitate al unui neuron dat cu o organizare spațio-temporală clară care permite integrarea în muzica generală a creierului cu melodiile sale (modelul de frecvență), ritmurile (modelul de fază) și armoniile (existența simultană a modele diferite). Saturația informațională a fiecărei note (potențial de acțiune) și a fiecărei pauze (potențial de odihnă) este foarte mare. Astfel, informațiile complexe pot fi conținute într-un lanț de foarte puține secvențe de vârf/pauză și chiar într-un singur vârf. Datorită acestui fapt, întregul sistem în ansamblu are o putere de procesare, eficiență și viteză extraordinare.
Într-un fel, acest model combină multe ipoteze anterioare. Acesta arată că rata de generare a vârfurilor are loc în structura generală a codului. Dar, ca și în muzică, tempo nu are un sens independent. Modelul subliniază importanța structurii temporale (ritmice), care poartă o mare încărcătură informațională. Acesta este, desigur, un model de codificare de fază, deoarece dinamica de activare/dezactivare și structura internă a portretului de fază al fiecărui potențial de acțiune fac posibilă codificarea semnalelor chiar și în fereastra de timp de defazare a unui ciclu de activare. Acesta este un model de cod de populație care vede neuronii nu ca componente lipsite de minte sau zgomotoase ale unui sistem care creează cumva prin magie ordine din haos, ci ca membri ai unei orchestre a creierului de miliarde de muzicieni cântând o simfonie unificată în care fiecare parte are propriul său sens. . Aceasta este, desigur, o codificare de corelație, deoarece fiecare parte este situată în contextul întregii structuri. Acesta este, de asemenea, un model de cod rar, deoarece o simfonie poate consta din combinații potențial infinite ale unui set mic de note de bază (elemente de cod), iar un număr mic de muzicieni (neuroni) pot lua parte la crearea unei combinații complexe. În același timp, acesta este un model de codare bogat, deoarece fiecare notă are o încărcare mare de informații.
Utilizarea terminologiei muzicale nu este o metaforă, ci o analogie fizică. Fizica procesului de codificare neuronală se bazează pe fenomene vibraționale și ondulatorii, la fel ca și crearea sunetelor pe care le numim muzică. Schimbarea cardinală de paradigmă este că neuronul este considerat nu ca un producător de fotografii identice, ci ca un oscilator cu un portret de fază complex. Un astfel de model aduce un omagiu fiecărui potențial de acțiune. Toată logistica fină de organizare și cinetică a proceselor la nivel intracelular și intercelular este menită să creeze parametrii oscilațiilor neuronilor. Modelul oferă o descriere detaliată fizică, matematică și tehnologică a procesului de codificare neuronală, care explică eficiența informațională, temporală și energetică a creierului.
Mai mult, abordarea procesului de codificare în ceea ce privește interacțiunea oscilatoarelor cu diferiți parametri ne permite să aruncăm o privire complet diferită asupra problemei conexiunii și să arătăm mecanismul fizic real al cuplării frecvenței și fazelor, care creează o singură simfonie a conștiinței ca o structură armonică păstrând în același timp caracteristicile individuale ale fiecărei reprezentări. [30] Un astfel de model ne permite, de asemenea, să vedem patologiile care sunt considerate în prezent a fi „tulburări mintale” misterioase (cum ar fi autismul și schizofrenia ) ca deficiențe specifice în codificarea semnalelor lumii și crearea unui model adaptativ al realității. [31]
Trebuie să acordăm respectul cuvenit potențialelor individuale de acțiune și tuturor dinamicilor subtile ale tiparelor spațio-temporale ale activității neuronale care se află în centrul procesului de codificare. Pe de o parte, ne scoate din rătăcirile nesfârșite ale labirintului și ne oferă „ firul Ariadnei ” pentru a ieși în lumină. Pe de altă parte, acest lucru are implicații care nu sunt banale din două motive. În primul rând, este împotriva teoriilor dominante și necesită o schimbare de paradigmă, ceea ce nu este ușor. În al doilea rând, spațiul parametrilor de descriere crește brusc. „În mod clar, nu este posibil să treceți de la numărul de vârfuri la o analiză „completă”. [28] Cercetătorii nu sunt pregătiți să „sare”. Este mult mai convenabil să rămâneți în modul normal de numărare a vârfurilor care a fost folosit de aproape o sută de ani.
A spune că a fost o pierdere de timp este greșit, pentru că în cercetarea științifică orice rezultat, chiar și negativ, contează. Descifrarea oricărui cod este un drum lung cu fundături. Dar singura cale de ieșire este să realizezi că aceasta este o fundătură și să schimbi traseul. Într-un fel sau altul, multe tehnologii pentru studierea creierului au fost dezvoltate pe parcurs. Instrumentele tradiționale (de exemplu , EEG , MEG , fMRI ) nu sunt potrivite pentru descifrarea codului, deoarece nu au în prezent rezoluția spațiu-temporală necesară și nu măsoară activitatea neuronală în mod direct. Alte tehnologii (de exemplu , rețele de microelectrozi , metoda de fixare a potențialului local ) sunt mai potrivite pentru această sarcină, dar au dezavantajele lor. Unele tehnologii noi, cum ar fi optogenetica , fac posibilă măsurarea și chiar controlul activității neuronilor individuali. [32] [33]
O schimbare de paradigmă de mult așteptată are implicații conceptuale și tehnologice complexe pentru procesul de cercetare experimentală. Codul neuronal s-a dovedit a nu fi atât de simplu pe cât credeam, pentru că lumea pe care o codifică nu este simplă. Creierul este complex, dar asta înseamnă că se poate analiza singur. Mintea noastră este capabilă să-și descifreze propriul cod. Pentru a face acest lucru, el trebuie să creeze modelul corect care să arate calea de ieșire din „labirint”. Dacă se produce o descoperire conceptuală, tehnologia va urma.
Descifrarea codului neuronal este o sarcină la scară largă în complexitatea și semnificația sa. Este dificil să supraestimăm perspectivele pe care ni le va deschide capacitatea de a citi și scrie cod neuronal. Acestea privesc nu numai tratamentul tulburarilor psihice si neurologice, ci al tuturor afectiunilor organismului, de la cele trei principale (cardiovasculare, cancer si diabet) pana la mai putin grave, dar care afecteaza totusi calitatea vietii. De asemenea, va deschide o nouă perspectivă pentru dezvoltarea tehnologiilor de inteligență artificială și integrarea acestora cu tehnologiile creierului natural.