Tanken att det finns en grundläggande kortikal krets som utför kanoniska beräkningar förblir övertygande även om långt ifrån bevisat. Här granskar vi bevis för två kanoniska operationer inom sensoriska kortikala områden: en feedforward beräkning av selektivitet; och en återkommande beräkning av vinst i vilken, med tanke på tillräckligt stark extern input, kanske från flera källor, intrakortikal indata i stort sett, men inte helt, avbryter denna externa input. Denna operation leder till många karakteristiska kortikala icke-linjäritet att integrera flera stimuli. Den kortikala beräkningen måste kombinera sådan lokal bearbetning med hierarkisk bearbetning mellan olika områden. Vi pekar på viktiga förändringar i övergången från sensorisk cortex till motorisk och frontal cortex och möjligheten av betydande skillnader mellan cortex i gnagare vs. arter med kolonner organisation av selektivitet.  Hjärnbarken utför ett brett spektrum av kognitiva uppgifter i däggdjurssensori, motorik och allt däremellan. Ändå behandlar den dessa olika uppgifter med vad som verkar vara en anmärkningsvärt enhetlig, främst sexskiktsarkitektur, om än med betydande skillnader i detaljer mellan arter och kortikala områden [1,4–10,11,12–14]. Tät konnektivitet begränsas i allmänhet till horisontella delar (parallell till skikten) av några hundra mikroner [t.ex. 15) och av följande skäl: Detta har länge antytt tanken att en del av sexlagers cortex med en yta i storleksordningen en kvadratmillimeter utgör en grundläggande kortikal'bearbetningsenhet'[t.ex. Detta beslut träder i kraft den tjugonde dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Cortex varierar i yta med en faktor på 10000 över en uppsättning av 37 däggdjursarter, medan tjockleken (avståndet över skikten) endast varierar med en faktor på 10 över samma art [18], vilket tyder på att den mest framträdande evolutionära förändringen i cortex har varit enorm multiplikation av antalet "enheter " [t.ex. - Jag vet inte vad du ska göra. Typen av denna sexlagersberäkning är fortfarande oklar. Den klassiska bilden [t.ex. 19,20] är att feedforward-inmatning till ett visst område, som antingen kommer från Thalamus eller från "lägre" kortikala områden, dominerar i lager 4 (L4), L4 projekt starkt till lager 2/3 (L2/3), L2/3 ger feedforward-inmatning till L4 av "högre" kortikala områden, och även projekt till L5 och L5 ger den enda utdata från kortex annat än återkoppling till Thalamus, och även projekt till L6; L6 projekt upp till lager 2 till 4, slutföra en loop genom lagren, och L6 och mer allmänt lager andra än L4, ge återkoppling till områden som projicerar feedfore-inmatning till det givna området. Layer 1, som innehåller hämmande neuroner och dendriter av excitatoriska neuroner från lägre skikt, tros integrera olika former av modulatoriska ingångar från högre cortical och thalamic områden. Flera fynd utmanar denna bild [21,22,23], bland annat att i mus primära somatosensory cortex (S1), L5 svar på whisky rörelse direkt drivs av thalamic ingångar oberoende av lager 2-4 [21]. Bilden fylls i genom detaljerad karakterisering av vägar som involverar undertyper av spännande [t.ex. 11,15,24,25] och hämmande [t.ex. 15,26,27,28,29,30,31,32-35] neuroner i möss. Idén om en kortikal beräkningsenhet är sked och inte utan kontroverser, men den motiverar tanken att det finns grundläggande eller "kanoniska" beräkningar som utförs av kortikala kretsar [36,37] som, när de matas lämpliga ingångar och arrangeras i lämpliga hierarkier, kan gå vissa sätt att redovisa egenskaper hos däggdjurs intelligens. Denna idé stöddes åtminstone löst av fynd som, när visuella ingångar matades till primär auditiv cortex (A1), att cortex utvecklat många funktionella egenskaper normalt sett i visuell cortex [38]. En del stöd kommer också från studier av artificiella neurala nätverk arrangerade i en hierarki av lager, långt från biologiska detaljer men motiverade av dessa grundläggande idéer. Dessa "djupa" nätverk har nyligen gjort stora genombrott i utbildning maskin intelligens [39]. Sådana nätverk som är utbildade för att identifiera objekt i visuella bilder är utformade så att de inom ett visst lager utför samma operationer vid varje punkt i det visuella rummet. De egenskaper som finns över lager i dessa tränade nätverk liknar i någon detalj de som setts över de hierarkiskt ordnade kortikala områdena i ventral visuell ström, som tros utföra objektigenkänning [40]. Dessa är knappast bevis, men åtminstone visar att hierarkisk upprepning av grundläggande distribuerade processenheter både kan uppnå Neuroner i primära sensoriska kortikéer svarar på stimuli i lokaliserade regioner av den sensoriska periferin (neurons "receptiva fält"). En kritisk beräkningsuppgift av sensorisk cortex är att integrera den diskreta, lokaliserade information som bärs av enskilda neuroner i enhetliga percepts av objekt i världen. Objekt är igenkända på ett sätt som invariant till nästan alla särskilda detaljer om inkommande stimulans, till exempel, invariant till rotationer, ocklusioner, eller förändringar av luminans, position, avstånd, skenbar storlek, eller sammanhang - ännu naturligtvis beroende av dessa detaljer [41]. Detta oföränderliga igenkännande har fram till den senaste tidens tillkomst av "djupa" neurala nätverk [39] varit svårt för maskiner att replikera, eftersom det inte är lätt fångas av regler. En liknande interaktion mellan hög nivå objekt och varierande låg nivå implementationer ses i motorisk planering: till exempel, en avsikt att peka på ett objekt kan omedelbart med olika fingrar av antingen hand och olika arm konfigurationer, eller en fot, eller en laserpekare. Vi kan spekulera i att denna svår-att-karakterisera, beroende-ännu-oberoende relation mellan kognitiva element på högre och lägre nivåer återspeglar något allmänt om många kognitiva processer och därmed om kortikal beräkning. Hur uppnås invariantt erkännande? Även om vi inte vet, kan vi känna igen två delar av beräkningen från studier av ventralströmmen i vision. För det första finns det en hierarki av kortikala områden, där neuroner i 'högre', mer främre områden i hierarkin är känsliga för närvaron av mer komplexa aspekter av objekt över större regioner av sensorisk rymd och med större förmåga att känna igen dessa strukturer på olika sätt att positionera eller posera [19,41]. Åtgärdskontroll kan på liknande sätt organiseras hierarkiskt från bakre till främre mellan områden av motoriska och frontala cortex [42,43]. För det andra, inom varje givet område, är neuroner selektiva för relevanta egenskaper hos stimulansen, men svaren moduleras av andra influenser. Denna modulering tenderar att ändra vinsten snarare än selektiviteten av svar, oavsett om framkallas av ytterligare stimuli inom det mottagliga fältet [37], sammanhang eller omgivande stimuli utanför det mottagliga fältet [44], eller top-down påverkan såsom uppmärksamhet [45] ( dock, uppmärksamhet på stimulans funktioner kan öka vinsten av svar på de deltagande funktioner och därmed förändra en neuron s stimulans selektivitet [46]). Man förstår för närvarande inte vilken roll denna dynamiska ökningsmodulering har i beräkningen av invariantt erkännande. Här går vi igenom idéer för dessa två kanoniska beräkningar inom ett sensoriskt kortikalt område: beräkning av selektivitet och beräkning av vinst. I L4 av primära sensoriska cortex i flera modaliteter och arter, selektiviteten av neuronala svar (den relativa responsstyrkan över olika stimuli) etableras främst av mönstret av feedforward anslutningar neuronerna får (talamic input och kanske thalamicdriven hämning). Intrakortical recidiverande indata bestämmer i första hand vinsten (den absoluta responsstyrkan) men inte selektiviteten av svar (även om en roll av kortikal recidiv i selektivitet kan uppstå i anpassning eller perceptuell inlärning [t.ex. 47] eller blockad av kortikala områden i sidled till en plats [48]). Detta fastställdes först i katt V1, där cortex, och därmed intrakortikal ingång, tystades antingen genom kylning [49] eller genom elektrisk chock (som framkallade massiv hämning) [50], vilket endast lämnade Thalamic inmatning. Dessa manipulationer ändrade inte inställning för stimulansorientering av membranpotentialen hos registrerade neuroner, utan ändrade ökningen av respons. Det uppskattade förhållandet mellan spänningsresponsen för enbart Thalamic-ingång och det med cortex intakta medelvärdet ca 1/3 till 1/2, med förhållanden som är brett fördelade mellan 0 och 1 [50,51]. Liknande resultat erhölls för mätningar av excitatorisk konduktivitet hos mus V1 [52,53 ] och A1 [54], med hjälp av optogenetiska metoder för att tysta cortex genom att aktivera parvalbuminexpressiva (PV) hämmande neuroner. I råtta S1 som representerar morrhår motsvarar stämningen av L4-neuroner för riktning av virvelrörelse i stort sett riktningsinställningen av de thalamiska ingångar de får [55.56]. I katt V1 kan många andra inställningsegenskaper också förklaras genom inställning av feedforward-inmatning [57.58], vilket föreslogs av tidigare modeller [59][60][61][62]. Det är fortfarande oklart vilken roll feedflow-hämmande indata har när det gäller att bestämma avstämning. Om man antar att orienteringsselektiviteten i en L4 V1-neuron bestäms av det rumsliga arrangemanget av thalamiska afferenter [52,63,64], snarare än att ärvs från en uppsättning orienteringsjusterade afferenter med liknande föredragna inriktningar (den senare har argumenterats som möjligt i musen, t.ex. [65][66][67]) är medelvärdet av inflödet till en L4-cell som svar på ett drivande luminansgaller inte justerat för gallringsorientering. I stället är moduleringen av indata om detta medelvärde justerad, med starka toppar och dalar av indata vid den föredragna inriktningen men liten modulering vid ortogonala orienteringar [61,68,69]. Detta ojusterade medelvärde och finjusterad modulering observerades för thalamisk excitatorisk konduktivitet hos möss [52], med argument mot arv av orienteringsstämning från thalamiska afferenter, och har inte på annat sätt undersökts för thalamisk input (andra studier mätte endast moduleringen, inte medelvärdet, av responsen [49] eller använd icke-periodisk stimuli [50,53 ]). Den otonade genomsnittliga talamiska inmatningen växer med stimulanskontrast, men orienteringen ortogonal till den föredragna (den 'null'-orienteringen) normalt inte framkallar spikande svar [70]. Varför beskriver den ökande talamiska inmatningen Dessa resultat i stor utsträckning selektiviteten i L4. I arter med kolonnorganisation av selektivitet (likvärdig selektivitet över skikten vid en given kortikal punkt, ytterligare diskuteras nedan), kan selektivitet i andra skikt ärvas på ett ganska enkelt sätt från L4, så det kan räcka med att redovisa ursprunget till selektiviteten i L4. I gnagare, som saknar kolonner organisation, kan dock intrakortikal återkommande indata spela en större roll för att härleda selektivitet utanför L4 (t.ex. se [85,86,87 ] för olika versioner av ett förslag). Hur moduleras vinsten i den lokala kortikala kretsen? Under de senaste åren studier av specifika celltyper hos möss har föreslagit ett antal specifika kretsar som lägre eller höja vinst genom hämning eller dishibition respektive [26,27,28,29,30,31,32-34]. Dessa kretsar förklarar dock inte enbart icke-linjäriteterna i moduleringen. Till exempel, svar i visuella kortikala områden växer vanligtvis med ökande stimulansstorlek upp till en kritisk storlek ("summationsfältet" storlek), med ytterligare storlek ökar undertryckande svar ("surround repression"); men samma surround stimuli kan underlätta svar på en svag centrum stimulus men undertrycka svar på en starkare stimuli [88,89-92] och summan fält storlek krymper med ökande stimulus kontrast [44, [93] [94] [95] [96] [97] [98] [99] [100]. På liknande sätt kan reaktioner på två stimuli i mottagligt fält lägga linjärt eller kanske supralinearly när de är svaga men sublinearly när de är starkare ([101]; T. Ohshiro, D.E. Angelaki och G.C. DeAngelis, abstrakt i Soc Neurosci Abstr 2013, Program nr. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Nyligen har en mycket allmän mekanism för att få modulering [102,103 ] föreslagits som kan förklara dessa icke-linjäriteter och kan omedelbareras genom en mängd olika specifika kretsar, inklusive de nyligen karakteriserade. Mekanismen är baserad på input/output (I/O) funktioner av kortikala neuroner, som specificerar bränningshastigheten som en funktion av medelingång, att vara supralinear (vilket innebär att lutningen av I/O-funktionen är monotont ökande, Figur 1b), som bedöms av en supralinear relation mellan genomsnittlig membranspänning och bränningshastighet i 30 ms bins i katt V1 [104]. En supralinear I/O-funktion uppstår om medelinmatningsneuroner får subthreshold, så att de skjuter på variationerna i deras ingång snarare än på integration av medelinmatningen [105, 106]. Viktigt, över hela det dynamiska intervallet av V1 visuella svar, förblir I/O-funktionen supralinear, inte mättande även för de starkaste visuella stimuli [104]. Den supralinjära I / O-funktionen orsakar effektiva synaptiska styrkor - förändringen i utmatning bränningshastigheten som orsakas av en förändring i inmatningshastigheten - att öka med ökande postsynaptisk aktivitet. Den effektiva styrkan är produkten av synapsstyrkan och vinsten av den postsynaptiska cellen - förändringen i dess hastighet som induceras av en given förändring av synapsingången - vilket är just lutningen av I/O-funktionen. Denna förändring i vinst leder till en förändring av kretsens operativa system, enligt följande. För svag aktivering, de svaga effektiva synaptiska styrkor orsakar inmatningen till neuroner att domineras av externa drive (Figur 1c,d, inset) (synapser både från externa och nätverk neuroner är svaga, men nätverksdrift innebär två eller flera svaga synapser - externa drive flyttar neuronal hastigheter som förändrar nätverksdrift - och så är svag i förhållande till extern drive). Neuroner är således endast svagt sammankopplade. Eftersom I/O-funktionen är supralinear, och neuronerna svarar ungefär direkt på sin externa input, adderar svaren på flera stimuli supralinearly: svaret på två samtidigt presenterade stimuli överstiger summan av svaren på den individuella stimuli. Med ökande aktivering styrka, effektiv synaps styrkor växer och nätverksdrift kommer att dominera över externa (Figur 1c-e). I synnerhet blir sambanden mellan excitatoriska neuroner starka nog att det excitatoriska subnätverket blir instabilt av sig självt - under förutsättning av skenande aktivitet - men återkopplingshämningen, om den är tillräckligt stark, håller nätverket stabilt. För att stabilisera mot den ökande effektiva excitatoriska styrkan måste dock nätverksinmatningen "konspirera" för att till stor del avbryta den externa indata som tas emot av celler, vilket lämnar en rest nettoingång (Figur 1c,d, grön) som växer mycket långsammare än tillväxten av den externa indatan (Figur 1c,d, spräckt röd) [102 ]. Således, när två stimuli presenteras samtidigt, mycket av den externa indata kommer att avbrytas och svaret kommer att vara mindre än summan av svaren på de två stimuli presenteras individuellt: svar kommer att summan sublinearly (Figur 1g ). Detta är en nyckel egenskap som vanligen kallas "normalisering" - svaret kan beskrivas som om den var uppdelad ('normaliserad') av någon funktion av de summerade styrkor av alla stimuli presenteras, i en form som gör summering sublinear - som har varit Denna enkla mekanism, inlöst i enkla kretsmodeller, kan förklara de icke-linjära förändringar i surround dämpning och normalisering som nämnts tidigare (det är möjligt att spontan aktivitet redan är tillräckligt stark för att eliminera supralinear regimen, så att svag aktivering leder till linjär snarare än supralinear summering). Med ökande ingångsdrift blir annulleringen starkare (Figur 1c,d ) och nätverksingången blir mer dominerad av hämning (Figur 1f ). De mest direkta testerna av denna kretsmekanism skulle vara att mäta motsvarande strömmar, till exempel, om varje lager som ett oberoende nätverk, men det finns för närvarande inget sätt att lösgöra ett lagers externa kontra inneboende ingångar utom i L4, där externa ingångar kommer från thalamus. Återkommande tillförsel har visat sig vara alltmer hämningsdominerad, som förväntat, i optogenetisk aktivering av övre skikt av gnagare S1 [114], men den förutsagda nätverkseffekten måste löses från effekter på grund av underlättande av excitatoriska synapser till somatostatin-uttryckande (somatostatin) hämmande neuroner [115, 116]. En viktig uppsättning förutsägelser innebär att nätverket är ett hämningsstabiliserat nätverk (ISN): stabiliserat genom hämning trots att det excitatoriska subnätverket är instabilt. Ett ISN visar en "paradoxal" egenskap: ökad (minskad) drift till hämmande celler orsakar både excitatorisk (E) och paradoxalt nog hämmande (I) celler att sänka (höja) deras bränningshastighet i det nya steady state [117]. Detta är ett exempel på "balanserad förstärkning " [118] där, när stark återkoppling inhibering balanserar stark spänning, små fördomar av indata till I (E)-celler orsakar kraftiga minskningar (ökningar) i både E- och I-avfyrningshastigheter. Med tanke på de många undertyperna av I-neuroner och komplicerade kretsar mellan dem [t.ex. 15,35] är det möjligt att olika undertyper av I neuroner kommer att ha motsatta svar, men den robusta förutsägelsen [diskuteras 103 ] är att, i en ISN, den nettohämning som mottas av E-celler kommer att gå ner (upp) när deras bränning undertrycks (underlättas) av ökningar (minskas) i nätet extern drift till hämmande neuroner. Den hämning som neuronerna får minskar paradoxalt nog när de omges av undertryckta katter [119] (men se [120], som diskuteras i [103 ] ). Hos möss, med ökande stimulansstorlek som undertrycker E-cellsbränning, minskar bränningsfrekvensen hos PV I-neuroner medan de hos SOM I-neuronerna antingen ökar [121] eller minskar [122], det senare tyder på ett ISN, det förstnämnda är tvetydigt. I mus A1, aktiverar locomotion lager 1 hämmande neuroner, vilket gör att E-celler i lager 2/3 dämpas medan de får minskad hämning, vilket tyder på en ISN [123]. Tester av övergången till ett ISN med ökande stimulansstyrka är möjliga genom att manipulera både sensorisk stimulans styrka och optogenetisk stimulans rumslig frekvens [diskuteras i 103, Bild. Åtta. De okända och utmaningarna uppväger i hög grad vår nuvarande förståelse. Självklart behöver vi bättre förstå beräkningar inom den lokala kretsen, inklusive de specifika för celltyp och / eller skikt; hierarkiska beräkningar över kortikala områden, inklusive rollen i den senare av återkoppling [t.ex. 19,124-128) samt feedforward-förbindelser; och rollen av strukturella variationer mellan kortikala områden och mellan arter [t.ex.
Mer nyligen har K.Miller föreslagit att två operationer som utförs av kortikala kolumner är en "feedforward beräkning av selektivitet" (liknande klusterverksamhet i STAM) och en återkommande beräkning av adaptiv vinstkontroll mellan externa stimuli och konkurrerande internt genererade signaler (liknar STAM-driften att jämföra resultatet av lokala kluster med prognoser från högre nivåer) REF.
Canonical computations of cerebral cortex
{'venue': 'Current opinion in neurobiology', 'journal': 'Current opinion in neurobiology', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}