Wissenschaftler helfen, die bemerkenswerte Fähigkeit des visuellen Systems zu erklären, komplexe Objekte zu erkennen

Wissenschaftler erklären die bemerkenswerte Fähigkeit des visuellen Systems, komplexe Objekte zu erkennen

Zwei Salk-Studien ebnen den Weg für eine bessere Objekterkennung in Computern und zukünftige Therapien für Sehstörungen.

LA JOLLA, CA—Wie ist es möglich, dass ein menschliches Auge Buchstaben erkennt, die in verrückten Richtungen verdreht und geschlungen sind, wie die in dem kleinen Sicherheitstest, den Internetnutzer oft auf Websites erhalten?

Für uns scheint es einfach zu sein – das menschliche Gehirn erledigt es einfach. Aber die scheinbare Einfachheit dieser Aufgabe ist eine Illusion. Die Aufgabe ist tatsächlich so komplex, dass niemand bis jetzt ein Computerprogramm schreiben konnte, das diese verzerrten Buchstaben genauso übersetzt, wie es neuronale Netze tun können. Deshalb wird dieser Test, der CAPTCHA genannt wird, verwendet, um eine menschliche Antwort von Computerbots zu unterscheiden, die versuchen, sensible Informationen zu stehlen.

Nun hat sich ein Team von Neurowissenschaftlern am Salk Institute for Biological Studies der Herausforderung gestellt, zu untersuchen, wie das Gehirn diese bemerkenswerte Aufgabe bewältigt. Zwei Studien, die innerhalb weniger Tage voneinander veröffentlicht wurden, zeigen, wie komplex die visuelle Aufgabe der Entschlüsselung eines CAPTCHAs oder eines beliebigen Bildes, das aus einfachen und komplexen Elementen besteht, tatsächlich für das Gehirn ist.

Die Ergebnisse der beiden Studien, die am 19. Juni 2013 veröffentlicht wurden, in Neuron und 24. Juni 2013, in der Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), zwei wichtige Schritte im Verständnis des Sehens machen und das, was als etablierte Wissenschaft galt, neu schreiben. Die Ergebnisse zeigen, dass das, was Neurowissenschaftler über ein Puzzleteil zu wissen glaubten, zu einfach war, um wahr zu sein.

Von links: John Reynolds, Anirvan Nandy und Tatyana Sharpee

Bild: Mit freundlicher Genehmigung des Salk Institute for Biological Studies

Ihre tiefgreifende und detaillierte Forschung – die Aufzeichnungen von Hunderten von Neuronen umfasst – könnte auch zukünftige klinische und praktische Auswirkungen haben, sagen die leitenden Co-Autoren der Studie, Neurowissenschaftler vom Salk Institute. Tatyana Sharpee und John Reynolds.

“Zu verstehen, wie das Gehirn ein visuelles Bild erzeugt, kann Menschen helfen, deren Gehirne auf vielfältige Weise Fehlfunktionen aufweisen – wie zum Beispiel Menschen, die ihre Sehkraft verloren haben”, sagt Sharpee, außerordentlicher Professor am Labor für computergestützte Neurobiologie. Eine Möglichkeit, dieses Problem zu lösen, besteht darin, herauszufinden, wie das Gehirn – nicht das Auge, sondern die Hirnrinde – Informationen über die Welt verarbeitet. Wenn man diesen Code hat, kann man Neuronen in der Hirnrinde direkt stimulieren und den Menschen so das Sehen ermöglichen.“

Reynolds, ein Professor im Labor für Systemneurobiologie, sagt ein indirekter Vorteil des Verständnisses der Funktionsweise des Gehirns sei die Möglichkeit, Computersysteme zu bauen, die wie Menschen agieren können.

“Der Grund dafür, dass Maschinen in ihrer Fähigkeit, Dinge in unserer Umwelt zu erkennen, begrenzt sind, ist, dass wir nicht wirklich verstehen, wie das Gehirn dies so gut tut”, sagt er.

Die Wissenschaftler betonen, dass dies langfristige Ziele sind, denen sie Schritt für Schritt nachjagen.

Teile in Ganze integrieren

In diesen Studien versuchten Salk-Neurobiologen herauszufinden, wie ein Teil des visuellen Kortex, bekannt als Areal V4, zwischen verschiedenen visuellen Reizen unterscheiden kann, auch wenn sich die Reize im Raum bewegen. V4 ist für einen Zwischenschritt in der neuronalen Verarbeitung von Bildern verantwortlich.

“Neuronen im visuellen System sind empfindlich für Raumbereiche – sie sind wie kleine Fenster zur Welt”, sagt Reynolds. “In den frühesten Verarbeitungsstadien sind diese Fenster – bekannt als rezeptive Felder – klein. Sie haben nur Zugriff auf Informationen innerhalb eines begrenzten Raumbereichs. Jedes dieser Neuronen sendet Gehirnsignale, die den Inhalt eines kleinen Raumbereichs kodieren – sie reagieren auf winzige, einfache Elemente eines Objekts wie eine im Raum orientierte Kante oder ein kleines Farbfeld.”

Neuronen in V4 haben ein größeres rezeptives Feld, das auch komplexere Formen wie Konturen berechnen kann. Dies erreichen sie, indem sie Eingaben aus früheren visuellen Bereichen des Kortex integrieren – das heißt, aus Bereichen, die näher an der Retina liegen. Diese früheren Bereiche haben kleine rezeptive Felder und senden Informationen an Verarbeitungsregionen höherer Stufen, die es uns ermöglichen, komplexe Bilder wie Gesichter zu sehen.

Beide neuen Studien untersuchten die Frage der Translationsinvarianz - die Fähigkeit eines Neurons, denselben Reiz innerhalb seines rezeptiven Feldes zu erkennen, unabhängig davon, wo er sich im Raum befindet, wo er zufällig in das rezeptive Feld fällt.

Die Neuron Das Papier untersuchte Translationsinvarianz, indem es die Reaktion von 93 einzelnen Neuronen in V4 auf Bilder von Linien und Formen wie Kurven analysierte, während die PNAS Die Studie untersuchte die Reaktionen von V4-Neuronen auf natürliche Szenen voller komplexer Konturen.

Dogma im Feld ist.

“Das allgemein akzeptierte Verständnis ist, dass einzelne Neuronen darauf abgestimmt sind, denselben Reiz zu erkennen, egal wo er sich in ihrem rezeptiven Feld befand”, sagt Sharpee.

Zum Beispiel könnte ein Neuron auf einen Teil der Kurve der Zahl 5 in einem CAPTCHA-Bild reagieren, unabhängig davon, wie die 5 in seinem rezeptiven Feld positioniert ist. Forscher glaubten, dass die neuronale Translationsinvarianz – die Fähigkeit, jeden Reiz zu erkennen, unabhängig davon, wo er sich im Raum befindet – zunimmt, wenn sich ein Bild in der visuellen Verarbeitungshierarchie nach oben bewegt.

“Aber beide Studien zeigen, dass mehr dahintersteckt”, sagt sie. “Es gibt einen Kompromiss zwischen der Komplexität des Reizes und dem Grad, zu dem die Zelle ihn erkennen kann, wenn er sich von Ort zu Ort bewegt.”

Ein tieferes Geheimnis, das gelöst werden muss

Die Forscher des Salk-Instituts fanden heraus, dass Neuronen, die auf kompliziertere Formen reagieren – wie die Krümmung in einer 5 oder in einem Stein – eine verringerte Translationsinvarianz aufwiesen. “Sie benötigen, dass die komplizierte Krümmung in einem eingeschränkteren Bereich liegt, damit sie diese erkennen und ihre Bedeutung verstehen können”, sagt Reynolds. “Zellen, die diese komplexe Form bevorzugen, haben noch nicht die Fähigkeit, diese Form überall zu erkennen.”

Andererseits sind Neuronen im V4, die auf einfachere Formen abgestimmt sind, wie eine gerade Linie in der Zahl 5, stärker translationsinvariant. “Es ist ihnen egal, wo sich die Reize, auf die sie abgestimmt sind, befinden, solange sie sich innerhalb ihres rezeptiven Feldes befinden”, sagt Sharpee.

“Frühere Studien zur Objekterkennung gingen davon aus, dass neuronale Reaktionen in späteren Stadien der visuellen Verarbeitung unabhängig von grundlegenden visuellen Transformationen des Objektbildes gleich bleiben. Unsere Studie beleuchtet, wo diese Annahme zusammenbricht und schlägt einfache Mechanismen vor, die zur Objektspezifität führen könnten”, sagt Jude Mitchell, ein Salk-Wissenschaftler, der leitender Autor der Neuron Papier.

“Es ist wichtig, dass die Ergebnisse der beiden Studien miteinander kompatibel sind, dass das, was wir bei der Untersuchung von Linien und Kurven in einem ersten Experiment finden, mit dem übereinstimmt, was wir sehen, wenn das Gehirn die reale Welt erlebt”, sagt Sharpee, der für die Entwicklung einer Computermethode zur Extraktion neuronaler Reaktionen aus natürlichen Bildern bekannt ist.

“Dies zeigt uns, dass es hier ein tieferes Rätsel gibt, das es zu lösen gilt”, sagt Reynolds. “Wir haben nicht herausgefunden, wie Translationsinvarianz erreicht wird. Was wir getan haben, ist, einen Teil des Mechanismus für die Integration von Teilen in ein Ganzes zu entschlüsseln.”

Minjoon Kouh, ein ehemaliger Postdoc am Salk Institute, nahm an der PNAS Studie. Der Salk-Postdoktorand Anirvan Nandy und der leitende Wissenschaftler Jude Mitchell vom Salk Systems Neurobiology Laboratory waren Mitautoren des Neuron Papier.

Beide Studien wurden mit Zuschüssen von der finanziert Nationale Gesundheitsinstitute (R01EY019493), das McKnight-Stipendium und das Ray Thomas Edwards und W. M. Keck Foundations. Darüber hinaus, die PNAS Die Studie erhielt ein Stipendium von den Searle Funds. Neuron Studie wurde zusätzlich durch Stipendien von der finanziert Alfred P. Sloan Foundation, die National Institutes of Health (EY0113802), die Gatsby Charitable Foundation und die Swartz Foundation, und ein Pioneer Fund-Postdoc-Stipendium.

Über das Salk Institute for Biological Studies:
Das Salk Institute for Biological Studies ist eine der weltweit führenden Institutionen für Grundlagenforschung, an der international renommierte Fakultätsmitglieder grundlegende Fragen der Biowissenschaften in einem einzigartigen, kollaborativen und kreativen Umfeld untersuchen. Mit dem Fokus auf Entdeckungen und die Ausbildung zukünftiger Forschergenerationen leisten Salk-Wissenschaftler bahnbrechende Beiträge zu unserem Verständnis von Krebs, Alterung, Alzheimer, Diabetes und Infektionskrankheiten durch die Untersuchung von Neurowissenschaften, Genetik, Zell- und Pflanzenbiologie sowie verwandten Disziplinen.

Die Leistungen der Fakultät wurden mit zahlreichen Auszeichnungen gewürdigt, darunter Nobelpreise und Mitgliedschaften in der National Academy of Sciences. Das 1960 vom Polio-Impfstoff-Pionier Dr. Jonas Salk gegründete Institut ist eine unabhängige gemeinnützige Organisation und ein architektonisches Wahrzeichen.