Naukowcy dekodują śpiew ptaków

Jednym z największych wyzwań w neuronauce jest wyjaśnienie, w jaki sposób zbiory obwodów neuronowych wytwarzają złożone sekwencje sygnałów, które skutkują zachowaniami, takimi jak komunikacja zwierząt, śpiew ptaków i mowa ludzka.

Wśród najlepiej zbadanych modeli w tym obszarze są ptaki, takie jak zeberka. Ci entuzjastyczni śpiewacy tworzą piosenki składające się z długich, ale stosunkowo prostych sekwencji sylab. Sekwencje te zostały dobrze zbadane i obliczono ich właściwości statystyczne.

Okazuje się, że te statystyczne właściwości można dokładnie odtworzyć za pomocą rodzaju symulacji zwanego modelem Markowa, w którym każda sylaba jest traktowana jako stan systemu i której pojawienie się w piosence zależy tylko od statystycznych właściwości poprzedniej sylaby. Taki model implikuje, że istnieje odwzorowanie jeden-do-jednego między każdą sylabą a obwodem neuronowym, który ją generuje.

Ale inne ptaki wydają bardziej złożone pieśni i trudniej je wytłumaczyć. Jednym z nich jest zięba bengalska, której piosenki różnią się w pozornie nieprzewidywalny sposób i nie można ich wyjaśnić prostym modelem Markowa. To, jak zięba bengalska generuje swoją piosenkę, jest tajemnicą.

Do teraz. Dziwnym zbiegiem okoliczności, w tym tygodniu na arXiv pojawiły się dwa artykuły przedstawiające podobne wyjaśnienia zdolności bengalskiej zięby. Jednym zespołem kieruje Kentaro Katahira z Uniwersytetu Tokijskiego, a drugim Dezhe Jin z Uniwersytetu Stanowego Pensylwanii. Obie grupy twierdzą, że odszyfrowały tajemnice statystyczne w bengalskiej piosence zięba i opracowały modele, które mogą je odtworzyć.

Pierwsza część ich pracy polegała na zamykaniu zięb bengalskich w dźwiękoszczelnych pokojach i nagrywaniu ich piosenek przez kilka dni.

Następnie zamknęli jakiegoś biednego postdoca w pokoju, aż on lub ona ręcznie opisał każdą nagraną sylabę. Następnie opracowano statystyczne właściwości śpiewu ptaków — jak każda sylaba zależy nie tylko od sylaby poprzedzającej, ale także od różnych wcześniejszych nut.

Po ujawnieniu statystyk ostatnim zadaniem było znalezienie sposobu na ich odtworzenie.

Oba zespoły wymyśliły modele, które mają zasadniczą różnicę w stosunku do standardowych modeli Markowa. Zamiast prostego mapowania jeden-do-jednego między sylabą a obwodem, które wyjaśnia piosenkę zeberki, mówią, że u zięb bengalskich istnieje mapowanie wiele-do-jednego, co oznacza, że ​​daną sylabę może wytworzyć kilka obwodów neuronowych. Dlatego statystyki są o wiele bardziej złożone, mówią.

Ten typ modelu nazywany jest ukrytym modelem Markowa, ponieważ elementy, które napędzają obserwowalną część systemu – pieśń – pozostają ukryte. I może odtworzyć wszystkie rodzaje wcześniej tajemniczych cech bengalskiego śpiewu zięby, takie jak wzór powtarzających się sekwencji, prawdopodobieństwo zaobserwowania danej sylaby na danym kroku od początku oraz rozkład N-gramów lub sekwencji n sylab.

To znaczący wynik. Oznacza to, że naukowcy po raz pierwszy w końcu rozszyfrowali złożony śpiew ptaków.

Teraz pytanie brzmi, jak rozszerzyć wynik, aby opisać statystyczne właściwości innych, bardziej złożonych zachowań zwierząt. Oczywiści kandydaci to śpiew wielorybów i wokalizacja delfinów. Poza tym statystyki ludzkiej mowy stanowią kuszące wyzwanie.

Odniesienia:

arxiv.org/abs/1011.2998 : Kompaktowy model statystyczny składni pieśni bengalskiego fifincha

arxiv.org/abs/1011.2575 : Złożone zasady sekwencjonowania śpiewu ptaków można wyjaśnić prostymi ukrytymi procesami Markowa

ukryć