يتم ضبط الدماغ البشري بدقة ليس فقط للتعرف على أصوات معينة ، ولكن أيضًا لتحديد الاتجاه الذي أتت منه. من خلال مقارنة الاختلافات في الأصوات التي تصل إلى الأذن اليمنى واليسرى ، يمكن للدماغ تقدير موقع كلب ينبح ، أو صفير محرك سيارة إطفاء ، أو سيارة تقترب.
طور علماء الأعصاب في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا الآن نموذجًا حاسوبيًا يمكنه أيضًا أداء هذه المهمة المعقدة. النموذج ، الذي يتكون من عدة شبكات عصبية تلافيفية ، لا يؤدي المهمة كما يقوم بها البشر فحسب ، بل إنه يكافح أيضًا بنفس الطرق التي يقوم بها البشر.
يقول جوش ماكديرموت ، الأستاذ المشارك في علوم الدماغ والمعرفة وعضو في معهد ماكغفرن لأبحاث الدماغ التابع لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا: "لدينا الآن نموذج يمكنه في الواقع تحديد مكان الأصوات في العالم الحقيقي". "وعندما تعاملنا مع النموذج كمشارك تجريبي بشري وقمنا بمحاكاة هذه المجموعة الكبيرة من التجارب التي اختبر الناس عليها البشر في الماضي ، ما اكتشفناه مرارًا وتكرارًا هو أن النموذج يلخص النتائج التي تراها في البشر."
تشير نتائج الدراسة الجديدة أيضًا إلى أن قدرة البشر على إدراك الموقع تتكيف مع التحديات المحددة لبيئتنا ، كما يقول ماكديرموت ، وهو أيضًا عضو في مركز الأدمغة والعقول والآلات التابع لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.
ماكديرموت هو المؤلف الرئيسي للورقة ، التي تظهر اليوم في Nature Human Behavior. المؤلف الأول للورقة هو طالب الدراسات العليا في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا أندرو فرانكل.
نمذجة تحديد الإتجاه أو التوطين
عندما نسمع صوتًا مثل صافرة القطار ، تصل الموجات الصوتية إلى الأذنين اليمنى واليسرى في أوقات وشدة مختلفة قليلاً ، اعتمادًا على الاتجاه الذي يأتي منه الصوت . تُخصَص أجزاء من الدماغ المتوسط لمقارنة هذه الاختلافات الطفيفة للمساعدة في تقدير الاتجاه الذي أتى منه الصوت ، وهي مهمة تُعرف أيضًا باسم التوطين .
تصبح هذه المهمة أكثر صعوبة بشكل ملحوظ في ظل ظروف العالم الحقيقي - حيث تنتج البيئة أصداء وتسمع العديد من الأصوات في وقت واحد.
لطالما سعى العلماء إلى بناء نماذج حاسوبية يمكنها إجراء نفس النوع من الحسابات التي يستخدمها الدماغ لتحديد موقع الأصوات. تعمل هذه النماذج أحيانًا بشكل جيد في إعدادات مثالية مع عدم وجود ضوضاء في الخلفية ، ولكن لا تعمل أبدًا في بيئات العالم الحقيقي ، مع ضوضائها وأصدائها.
لتطوير نموذج أكثر تعقيدًا للتوطين ، تحول فريق MIT إلى الشبكات العصبية التلافيفية. تم استخدام هذا النوع من النمذجة الحاسوبية على نطاق واسع لنمذجة النظام البصري البشري ، وفي الآونة الأخيرة ، بدأ ماكديرموت وعلماء آخرون في تطبيقه على اختبارالسمع أيضًا.
يمكن تصميم الشبكات العصبية التلافيفية باستخدام العديد من البنى المختلفة ، وذلك لمساعدتهم في العثور على تلك التي تعمل بشكل أفضل في التوطين ، استخدم فريق معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا حاسوبًا عملاقًا سمح لهم بتدريب واختبار حوالي 1500 نموذج مختلف . حدد هذا البحث عشرة منها التي بدت الأكثر ملاءمة للتوطين ، والتي قام الباحثون بتدريبها واستخدامها في جميع دراساتهم اللاحقة.
لتدريب النماذج ، أنشأ الباحثون عالمًا افتراضيًا يمكنهم فيه التحكم في حجم الغرفة وخصائص انعكاس جدران الغرفة. جميع الأصوات التي يتم تغذيتها على النماذج نشأت من مكان ما في إحدى هذه الغرف الافتراضية. تضمنت المجموعة التي تضم أكثر من 400 صوت تدريب أصوات بشرية وأصوات حيوانات وأصوات آلات مثل محركات السيارات وأصوات طبيعية مثل الرعد .
كما أكد الباحثون أن النموذج بدأ بنفس المعلومات التي قدمتها آذان الإنسان . الأذن الخارجية ، أو الصيوان ، لها العديد من الطيات التي تعكس الصوت ، وتغير الترددات التي تدخل الأذن ، وتختلف هذه الانعكاسات حسب مصدر الصوت. قام الباحثون بمحاكاة هذا التأثير من خلال تشغيل كل صوت من خلال وظيفة رياضية متخصصة قبل أن يدخل في نموذج الكمبيوتر.
يقول فرانكل: "هذا يسمح لنا بإعطاء النموذج نفس النوع من المعلومات التي يمكن أن يحصل عليها الشخص".
بعد تدريب النماذج ، اختبرها الباحثون في بيئة حقيقية. وضعوا نموذجًا به ميكروفونات في أذنيه في غرفة فعلية وشغلوا أصواتًا من اتجاهات مختلفة ، ثم أرسلوا تلك التسجيلات إلى النماذج . كان أداء النماذج مشابهًا جدًا للبشر عندما طُلب منهم تحديد موقع هذه الأصوات.
يقول فرانكل: "على الرغم من أن النموذج تم تدريبه في عالم افتراضي ، إلا أننا عندما قمنا بتقييمه ، كان بإمكانه تحديد موقع الأصوات في العالم الحقيقي".
أنماط مماثلة
ثم أخضع الباحثون النماذج لسلسلة من الاختبارات التي استخدمها العلماء في الماضي لدراسة قدرات البشرعلى التوطين أو تحديد مصدر الأصوات .
بالإضافة إلى تحليل الاختلاف في وقت الوصول عند الأذنين اليمنى واليسرى ، فإن الدماغ البشري يبني أيضًا أحكام موقعه على الاختلافات في شدة الصوت التي تصل إلى كل أذن . أظهرت الدراسات السابقة أن نجاح كلتا الاستراتيجيتين يختلف باختلاف تردد الصوت الوارد. في الدراسة الجديدة ، وجد فريق معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا أن النماذج أظهرت نفس نمط الحساسية للتردد.
يقول ماكديرموت: "يبدو أن النموذج يستخدم الفروق في التوقيت والمستوى بين الأذنين بنفس الطريقة التي يستخدمها الناس ، بطريقة تعتمد على التردد".
أظهر الباحثون أيضًا أنه عندما جعلوا مهام التوطين أكثر صعوبة ، من خلال إضافة مصادر صوتية متعددة يتم تشغيلها في نفس الوقت ، انخفض أداء نماذج الكمبيوتر بطريقة تحاكي عن كثب أنماط الفشل البشري في نفس الظروف.
يقول فرانكل: "كلما أضفت المزيد والمزيد من المصادر ، فإنك تحصل على نمط معين من التدهور في قدرة البشر على الحكم بدقة على عدد المصادر الموجودة ، وقدرتهم على توطين تلك المصادر". "يبدو أن البشر مقتصرون على توطين حوالي ثلاثة مصادر في وقت واحد ، وعندما أجرينا نفس الاختبار على النموذج ، رأينا نمطًا مشابهًا حقًا للسلوك ."
نظرًا لأن الباحثين استخدموا العالم الافتراضي لتدريب نماذجهم ، فقد تمكنوا أيضًا من استكشاف ما يحدث عندما تعلم نموذجهم التوطين في أنواع مختلفة من الظروف غير الطبيعية. قام الباحثون بتدريب مجموعة واحدة من النماذج في عالم افتراضي بدون أصداء ، وأخرى في عالم لم يُسمع فيه أكثر من صوت واحد في كل مرة. في نموذج ثالث ، تعرضت النماذج فقط لأصوات ذات نطاقات تردد ضيقة ، بدلاً من الأصوات التي تحدث بشكل طبيعي.
عندما تم تقييم النماذج التي تم تدريبها في هذه العوالم غير الطبيعية على نفس مجموعة الاختبارات السلوكية ، انحرفت النماذج عن السلوك البشري ، وتباينت الطرق التي فشلوا فيها اعتمادًا على نوع البيئة التي تم تدريبهم فيها. تدعم هذه النتائج الفكرة يقول الباحثون إن قدرات توطين الدماغ البشري تتكيف مع البيئات التي تطور فيها البشر.
يقوم الباحثون الآن بتطبيق هذا النوع من النمذجة على جوانب أخرى من الاختبار ، مثل إدراك الاصوات والتعرف على الكلام ، ويعتقدون أنه يمكن أيضًا استخدامه لفهم الظواهر المعرفية الأخرى ، مثل القيود محدودية الشخص في قدرته على ما يمكنه الانتباه إليه أو تذكره . ، يقول ماكديرموت.
المصدر