Beyniniz hareket ettiğinizde tahminler üretir

Yaptığımız eylemlerin olası sonuçlarını tahmin ediyoruz. Hakim kontrol eylemi modelleri, bu tahminlerin beklenen sonuçların algısal işlenmesini “iptal etmek” için kullanıldığını gösteriyor. Bununla birlikte, eylemin dışında geliştirilen normsal Bayesik duyusal biliş modelleri, iptal edilmek yerine, beklenen duyusal sinyallerin daha fazla doğrulukla (keskinleştirilmiş) temsil edildiğini öne sürüyor.

Tahmin sinyallerinin “iptal” ve “keskinleştirme” modelleri altındaki duyusal nöronların popülasyonlarını nasıl etkilediğine dair şematik bir örnek.

Eylem, çevremizdeki dünyayı etkilememizin tek yolu. Yüzyıldan uzun bir süredir etkili eylemin, duyusal sonuçlarının tahmin edilmesine bağlı olduğu takdir edilmiştir. Beklenen sonuçlara dayalı eylemler seçiyoruz ve sapma duyusal girdisi ile karşılaştığımızda hızlı düzeltici hareketler üretmek için bu tahminleri kullanabiliyoruz. Son on yıllarda geliştirilen etkili eylem kontrol modelleri, bu tahminlerin, beklenen eylem sonuçlarının algılanan sürecini bastırmak veya “iptal etmek” için kullanıldığını öne sürmektedir. Yani, motor sistemindeki bir “ileri model” in, beklenen duyusal birimlerde aktiviteyi baskıladığı varsayılmaktadır; bu, ajanların öngörülebilir hisleri göz ardı etmesine izin verir ve bu nedenle, yeni eylemler öğrenmek veya planlamak için önemli olabilecek beklenmedik sonuçlara maksimum derecede duyarlı kalmaktadır. Böyle bir iptal mekanizması, neden kendini gıdıklamakta zorlandığına dair bir açıklama sunabilir ve bu durumun, ajans anlayışımızı oluştururken ve psikiyatrik hastalıktaki sapmasını açıklamakta önemli bir rol oynadığı düşünülmektedir. Bu fikir, tahmin edilebilir dokunsallığı bildiren nörogörüntüleme çalışmalarından geniş bir destek almıştır ve eylemin sonuçları, duyusal beyin bölgelerindeki azalmış aktivite ile ilişkilidir.

Bununla birlikte, iptal modellerinin temel ilkesi - tahmin edilen eylem girdilerinin duyusal işleyişinin bastırıldığı - daha geniş duyusal biliş literatüründe geliştirilen yordayıcı işlem modelleriyle önemli ölçüde çelişmektedir. Bayes algılama biçimleri, tipik olarak, doğuştan gelen bir duyusal dünyada gözlemcilerin gözlemci tahminlerine kendi ön beklentilerini dahil etmeleri için uyarlanabilir olduğunu vurgular. Mekanistik olarak, bu birleşme duyusal kanallar üzerindeki ağırlıkları değiştirerek ve beklenmedik girişlere göreceli olarak beklenen hacmini etkin bir şekilde ‘çevirerek gerçekleştirilir. Bu “keskinleştirme” modellerinin, algılayıcıların, örneğin, gri tonlama muzlarının sarı olarak algılanmasını bekledikleri uyaranları algılamaya yönelttiği bir dizi algısal fenomeni açıkladığı düşünülmektedir14. Bu hesaplar altında, duyusal beyin alanlarındaki aktivitenin, ilke olarak, beklenen girdiler için bastırılabileceği hipotezi vardır15,16, fakat baskılama, iptal hesabı tarafından tahmin edilene benzemeyecektir. Spesifik olarak, aktivitenin, sadece iptal girdileri tarafından varsayıldığı gibi, bu girdilere yönelik olarak ayarlanan birimlerden ziyade, beklenen girdilerden uzakta ayarlanmış birimlerde bastırılması gerekir.

Bugüne kadar, benzer analiz teknikleri, hareketle öngörülen duyusal sinyallere uygulanmamıştır. Bu nedenle, sensorimotor tahminlerinin, eylem literatüründe geniş ölçüde varsayıldığı gibi, beklenen etki sonuçları ile ilişkili duyusal aktiviteyi bastırmak için ya da bunun yerine bu tür gösterimleri keskinleştirmeye çalışıp çalışmadığı belirsizliğini korumaktadır. Fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) kullanarak nöral aktiviteyi kaydederken, insan katılımcıların el hareketlerini (parmak kaçırmaları) gerçekleştirmesini ve aynı zamanda bir avatar elinin uyumlu (aynı parmak) veya uyuşmayan (farklı parmak) hareketlerini gözlemlemesini zorunlu kılarak bu olasılıklar arasında karar kıldık. Bu uyum manipülasyonu, uyumlu eylem sonuçlarının, miras kalan evrimsel beklentilere veya kendi eylemlerimizi kontrol etme konusundaki kapsamlı deneyimimize dayanan, uyumsuz olanlardan daha fazla beklendiği gerçeğinden yararlanmaktadır. Gözlemlenen hareketlerin dikkatle ilgisi, katılımcıların bloklar arasındaki görevini değiştirmek suretiyle ortogonal olarak manipüle edildi.

İptal hesabında, beklenen uyaranlara ayarlanan birimlerin bastırılması, gözlenen el hareketleri hakkındaki bilgi miktarını azaltacak, uyumlu çalışmalarda sınıflandırıcı performansını bozacak ve uyumlu uyaranlara ayarlanmış birimlerde azaltılmış aktivasyon yaratacaktır. Tersine, eğer tahmin popülasyonları beklenen sonuçlara göre keskinleştirirse, popülasyon cevapları uyumlu çalışmalarda gözlemlenen el hareketleri hakkında daha fazla bilgi içerecektir ve uyumlu uyarandan uzakta ayarlanmış birimlerde aktivasyon azalacaktır. İkinci ve geç görsel beyin alanlarındaki bu ikinci modeli, eylem temelinde yaptığımız tahminlerin aslında gerçekte belirsiz bir duyusal dünyada eylemlerimizin doğru algılanmasını kolaylaştıran duyusal temsilleri keskinleştirdiğini öne sürüyoruz.