Ученые из группы сенсомоторных исследований DPZ исследовали проблему зрительной неопределенности при управлении движениями в ходе исследования с участием подопытных обезьян.
Результаты исследования опубликованы в журнале Nature Communications.
В ходе эксперимента обезьяны перемещали курсор на экране вручную, используя что-то вроде джойстика. Были исследованы два типа неопределенности.
При неопределенности цель движения была представлена несколькими разбросанными объектами, так что оставалось неясным, где именно находится цель. В случае неопределенности обратной связи курсор заменялся несколькими разбросанными мелкими объектами, так что оставалось неясным, где именно находится рука пользователя.
Кроме того, исследователи проверили влияние неопределенности обратной связи, в то время как обезьяны управляли курсором через интерфейс мозг–компьютер, практически одной лишь мыслью. В этом случае доступна только визуальная информация в виде обратной связи о собственном движении, в отличие от естественных движений рук, когда тело также ощущает положение кисти с помощью других сенсорных систем.
Результаты показывают, что мозг по-разному реагирует на неопределенность: неопределенность цели в первую очередь влияет на планирование и начало движения. Если обезьяны не знали точно, где находится цель, движения с самого начала были менее точными, то есть планировались неточно. Это также нашло отражение в активности клеток головного мозга в моторной коре.
При этом нарушение движений из—за неопределенности обратной связи было отчетливо заметно только тогда, когда обезьяны полностью зависели от визуальной обратной связи – как в случае управления с использованием интерфейса мозг-компьютер. В этом случае неопределенность обратной связи в первую очередь влияла на точность выполнения движения.
Ученыетакже обнаружили, что активность нейронов в моторной коре головного мозга отражает как неопределенность цели, так и неопределенность обратной связи, но эти две формы неопределенности обрабатываются в разное время.
Это говорит о том, что мозг интегрирует информацию о цели и положении руки на разных этапах управления движением.






