Kita dulu mengira otak bekerja seperti mesin yang presisi.
Satu sel untuk satu pekerjaan. Sebuah “sel tempat” untuk lokasi Anda. Sebuah “sel Jennifer Aniston” untuk wajahnya. Itu masuk akal. Itu bersih. Itu elegan.
Itu juga sebagian besar salah.
Stefano Fusi, peneliti di Universitas Columbia, telah mengamati data tersebut. Apa yang dia lihat bukanlah kumpulan pakar yang sangat terspesialisasi. Itu adalah sekelompok generalis. “Neuron-neuron [sebelumnya] ini sebenarnya merupakan pengecualian, bukan aturan,” katanya.
Sel yang melimpah? Yang kita abaikan karena kurang mencolok? Mereka mungkin sebenarnya melakukan pekerjaan berat.
Mitos tentang neuron tujuan tunggal
Pada tahun 2013 lalu, Fusi melihat sesuatu yang aneh pada otak monyet. Dia menemukan neuron dengan “selektivitas campuran”. Sel-sel ini tidak hanya peduli pada satu hal. Mereka menembak ketika beberapa masukan mengenai mereka sekaligus. Terkait tugas? Ya. Khusus lokasi? Tidak. Mereka peduli dengan campuran.
Namun penelitian terhadap monyet tidak menyelesaikan perdebatan tersebut. Anda membutuhkan skala. Anda perlu tahu apakah ini sebuah kekhasan atau norma.
Maka Fusi beralih ke Laboratorium Otak Internasional. Mereka memiliki rekaman lebih dari 100 tikus. Mereka tidak hanya duduk di sana. Tikus-tikus itu sedang bekerja. Mereka melihat gambar di kiri atau kanan. Mereka harus memindahkannya ke tengah. Mereka melakukannya dengan memutar roda.
Tugas sederhana? Mungkin. Namun aktivitas saraf menceritakan cerita yang berbeda.
Bagaimana selektivitas campuran mendominasi korteks
Para peneliti memetakan aktivitas tersebut. Mereka mencari spesialisnya.
Mereka menemukannya. Namun hanya di kantong tertentu saja. Korteks visual primer, misalnya, mempunyai status khusus. Sel-sel itu peduli dengan penglihatan. Itu adalah pekerjaan mereka.
Di tempat lain? Kekacauan. Atau lebih tepatnya, kompleksitas.
Neuron di luar korteks visual tidak hanya memproses gambar. Mereka peduli dengan tampilannya di layar. Mereka peduli dengan keputusan untuk bergerak ke kiri atau ke kanan. Mereka peduli dengan tindakan fisik memutar roda. Satu sel. Banyak pekerjaan.
Hal penting yang perlu ditekankan adalah adanya neuron khusus [seperti sel tempat]. Tapi ini bukanlah hal yang lumrah.
Ini bukan hanya tentang tugas. Ini tentang bagaimana neuron yang berbeda merespons stimulus yang sama. Ambil contoh area somatomotor. Daerah-daerah ini merencanakan pergerakan. Beberapa sel menembak dengan liar ketika tikus menjilat atau menggerakkan kumisnya. Yang lain? Mereka nyaris tidak bergeming.
Neuron individu tidak terfokus secara miopia. Mereka tidak menggali sedikit pun informasi. Mereka menebar jaring yang luas.
Mengapa generalis mungkin lebih baik
Ben Hayden dari Baylor College of Medicine menyebut hal ini sebagai “pukulan besar di wajah” terhadap teori lama.
Masalah dalam mencari spesialis adalah pencarian tanpa akhir. Anda melewatkan satu sel? Anda berkata, “Mungkin saya hanya perlu merekam lebih banyak.” Hayden menunjukkan skala penelitian baru ini. Mereka mencatat 14.000 neuron.
Namun, sebagian besar bersifat generalis.
Ini mengubah cara kita memandang kapasitas otak. Jika setiap neuron hanya melakukan satu hal, Anda memerlukan sel tak terbatas untuk menangani setiap kemungkinan kombinasi masukan. Kaum generalis menyelesaikannya. Dengan merespons berbagai masukan dengan cara yang sedikit berbeda, mereka memaksimalkan informasi yang dapat diproses otak.
Ini mungkin mencakup memori, kognisi, pengambilan keputusan, dan persepsi. Bukan departemen yang terpisah. Sebuah jaring.
Kemana kita pergi setelah ini?
Tugas mouse itu sederhana. Masalah dunia nyata bersifat multidimensi. Fusi mengakui hal tersebut. Dia ingin melihat kapan neuron memutuskan untuk fokus versus kapan mereka menyebar.
Langkah selanjutnya bukanlah tikus. Itu primata. Itu manusia.
Timnya berkolaborasi dengan peneliti mempelajari pasien epilepsi. Pasien-pasien ini sadar selama operasi otak terbuka. Ini adalah jendela yang langka. Mereka dapat merekam neuron manusia secara real-time.
Fusi ingin menggeser lensa seluruhnya. Berhenti melihat satu sel pada satu waktu.
Itu sulit. Ini berantakan. Tapi itu perlu. Satu neuron tidak berbicara dengan neuron lainnya. Setiap neuron terhubung dengan sekitar 10.000 neuron lainnya di pohon dendritiknya. Ia melihat seluruh jaringan.
Jadi kita juga harus melakukannya.
