Investigando o papel das correlações de ruído na aprendizagem

Os cérebros dos mamíferos representam informações usando códigos populacionais distribuídos que oferecem uma série de vantagens, desde robustez até alta capacidade representacional. No entanto, para neurônios de leitura a jusante, tais códigos representam formidáveis ​​problemas de aprendizagem de alta dimensão, já que um grande número de conexões sinápticas deve ser ajustado durante a aprendizagem em busca de uma leitura adequada. Nosso recente trabalho teórico levantou a hipótese de que esses problemas de aprendizagem de alta dimensão podem ser simplificados por vieses indutivos implementados por meio de correlações de ruído independentes de estímulo que expressam o grau em que um par de neurônios covaria em suas flutuações de tentativa para tentativa. Embora as correlações de ruído tenham sido tradicionalmente vistas como restrições à capacidade representacional, nosso trabalho recente demonstra que elas restringem simultaneamente a aprendizagem da leitura. Em alguns casos biologicamente relevantes, eles poderiam, teoricamente, acelerar a aprendizagem, moldando a geometria do espaço neural subjacente para focar o gradiente de aprendizagem em dimensões relevantes para a tarefa. No entanto, este papel hipotético das correlações de ruído na formação da aprendizagem ainda não foi testado empiricamente. Aqui, os investigadores elaboram uma estrutura experimental para testar o papel previsto das correlações de ruído, conforme medido através da covariação em padrões de atividade BOLD multivoxel de fMRI para um determinado estímulo, na aprendizagem em contextos familiares e novos. Em contextos familiares, correlações de ruído úteis podem ser induzidas por entradas de cima para baixo do córtex pré-frontal que sinalizam dimensões relevantes da tarefa. Assim, a força das correlações de ruído nas dimensões relevantes para a tarefa preveria uma aprendizagem mais rápida sobre características relevantes para a tarefa. Por outro lado, em novos contextos, quando as dimensões relevantes da tarefa são desconhecidas, as correlações de ruído podem forçar gradientes para dimensões irrelevantes para a tarefa e, assim, prejudicar a aprendizagem. Portanto, a supressão das correlações de ruído, que pode ser alcançada através da sinalização neuromoduladora, pode acelerar a aprendizagem, reduzindo o viés no início da aprendizagem ou após uma mudança no estímulo relevante para a tarefa. Em todos os nossos objetivos, os investigadores desenvolvem um plano para testar as previsões mais básicas do nosso modelo computacional usando fMRI para caracterizar a geometria das correlações de ruído e pupilometria como um proxy para sinalização neuromoduladora em seres humanos. A investigação planeada proporcionará o primeiro teste empírico do papel das correlações do ruído na aprendizagem.