DOI: https://doi.org/10.1016/j.neuron.2026.04.036
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42263677
تاريخ النشر: 2026-06-09
المؤلف: Dora E. Angelaki وآخرون
الموضوع الرئيسي: الإدراك المتجسد والممتد
نظرة عامة
تهدف شراكة سيمونز في علم الأعصاب البيئي (SCENE) إلى توضيح المبادئ الأساسية لوظيفة الدماغ من خلال اعتماد منظور بيئي. يركز هذا النهج على التحقيق في الإدراك، والمعرفة، والعمل كما يتعلق بالقدرات المتاحة في بيئات مختلفة لوكلاء مختلفين. في هذا القسم، يقدم المؤلفون الأهداف العامة لـ SCENE، والفرضيات الرئيسية، والأطر المنهجية، مما يضع رؤية تعاونية تهدف إلى توجيه جهود البحث على مدى العقد المقبل.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على التقدم التحويلي في التقنيات العصبية على مدار العقد الماضي، مما يتيح تسجيلات متزامنة من مناطق دماغية متعددة بدقة خلوية ومللي ثانية. لقد سهلت تصغير أجهزة التسجيل القياسات الكمية الدقيقة، مثل تتبع العين والرأس، مع السماح بالحركة الحرة للمواضيع. بالإضافة إلى ذلك، أدت التحسينات في الأجهزة والبرمجيات الحاسوبية إلى تعزيز قدرات تتبع الفيديو وتحليل الديناميات العصبية من بيانات متفرقة، مما أدى إلى فرص كبيرة لفهم وظيفة الدماغ.
لقد أثارت هذه التقدمات التكنولوجية استفسارات علمية جديدة في علم الأعصاب، مثل تباين القشرة الحسية في معالجة إشارات الحركة والقرار عبر الأنواع وغياب خلايا المكان والشبكة الكلاسيكية في الرئيسيات. لمعالجة هذه الأسئلة الأساسية، تم تشكيل شراكة سيمونز في علم الأعصاب البيئي (SCENE)، حيث تجمع بين خبراء من مجالات متنوعة بما في ذلك علم الأعصاب النظامي، وعلم الأعصاب الحاسوبي، وتعلم الآلة. تهدف SCENE إلى اعتماد نهج بيئي في علم الأعصاب، مما يضع نفسها في السياق الأوسع للإطارين الموجودين في علم النفس البيئي وعلم الأعصاب النظامي.
طرق البحث
تستخدم الدراسة نهجًا تجريبيًا مقارنًا عبر أنواع متعددة، بما في ذلك القوارض، والخفافيش، والماكاك، والبشر، للتحقيق في كيفية تأثير الحواس المختلفة والقدرات الحركية على تمثيلات الحالة في المهام المعرفية. تقدم كل نوع مزايا وتحديات فريدة، مما يسمح باستكشاف متنوع لمشاكل حسابية متوازية مثل تراكم الأدلة، وتحديد القدرات، وتوازن الاستكشاف والاستغلال. ستركز الدراسة على فئتين رئيسيتين من القدرات: التنقل والتلاعب بالأشياء، مع تعديل المهام لتناسب السياقات البيئية والمعرفية لكل نوع.
ستتضمن التصاميم التجريبية المحددة مهام التنقل في البيئات الحقيقية والافتراضية للقوارض، وصيد الفريسة والتنقل في المتاهات للخفافيش، ومهام التلاعب للماكاك والبشر، مع إمكانية تقديم أشياء جديدة في بيئات الواقع الافتراضي. ستشمل الدراسة أيضًا الأطفال الصغار لمراقبة تطور مجموعات أفعالهم. سيتم استخدام منهجيات متقدمة، بما في ذلك أجهزة استشعار على الحيوانات، والواقع الافتراضي الغامر، وتسجيلات خارج الخلية عالية الكثافة، وتخطيط الدماغ الكهربائي. سيقوم فريق مخصص من علماء البيانات بتطوير خطوط معالجة وتحليل بيانات قوية، تتضمن تقنيات تعلم الآلة لتقدير الوضع واستنتاج الديناميات الكامنة، جنبًا إلى جنب مع حلول قائمة على السحابة لمشاركة البيانات وإعادة إنتاجها عبر الدراسات.
مناقشة
في هذه المناقشة، يحدد المؤلفون إطارهم المفاهيمي لـ “علم الأعصاب البيئي”، مميزين إياه عن النهج الطبيعية التقليدية. يقترحون أن علم الأعصاب البيئي يركز على التفاعلات المنظمة بين الكائنات الحية وبيئاتها، مع التركيز على هياكل المهام التي تطورت لحل التحديات البيئية. يقدم المؤلفون إطار SCENE، الذي يعرف المهمة البيئية على أنها تلك التي تتضمن حلقة مغلقة من الإدراك والعمل، وتسلسلات من الأفعال المرتبطة بالمكافآت المؤجلة، وقابلية الملاحظة الجزئية. هذا الجانب الأخير يختلف عن علم النفس البيئي الكلاسيكي من خلال الاعتراف بضرورة التمثيلات الداخلية لاستنتاج المتغيرات الخفية، وبالتالي دمج النماذج الحسابية الحديثة مع المبادئ البيئية.
يقدم المؤلفون ثلاث فرضيات شاملة بشأن التمثيلات الداخلية في علم الأعصاب: (1) H₀ – “ترميز جميع المتغيرات الكامنة السببية”، التي تفترض أن الأنظمة الذكية تستنتج الأسباب الكامنة من المدخلات الحسية؛ (2) H₂ – “ترميز المتغيرات المتوقعة للمكافأة”، التي تركز على التعلم الترابطي من خلال التعزيز؛ و(3) H₁ – “ترميز المتغيرات الكامنة القابلة للتحكم”، التي تركز على تمثيل القدرات. يجادلون بأن هذه الفرضيات ليست متعارضة ولكنها تمثل محاور متعامدة في فهم كيفية تفاعل الكائنات الحية مع بيئاتها. تهدف مبادرة SCENE إلى الاستفادة من علم الفريق لاستكشاف هذه الفرضيات عبر أنواع ومهام متعددة، باستخدام عمليات اتخاذ القرار ماركوف القابلة للملاحظة جزئيًا (POMDPs) لتشكيل العلاقة بين الإدراك، والعمل، والتفاعلات البيئية. في النهاية، يدعو المؤلفون إلى نهج مدفوع بالفرضيات لتعزيز فهم وظيفة الدماغ في سياق بيئي.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.neuron.2026.04.036
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42263677
Publication Date: 2026-06-09
Author(s): Dora E. Angelaki et al.
Primary Topic: Embodied and Extended Cognition
Overview
The Simons Collaboration on Ecological Neuroscience (SCENE) aims to elucidate fundamental principles of brain function by adopting an ecological perspective. This approach emphasizes the investigation of perception, cognition, and action as they relate to the affordances present in various environments for different agents. In this section, the authors present SCENE’s overarching goals, key hypotheses, and methodological frameworks, establishing a collaborative vision intended to guide research efforts over the next decade.
Introduction
The introduction highlights the transformative advancements in neuro-technologies over the past decade, enabling simultaneous recordings from multiple brain areas with cellular and millisecond precision. The miniaturization of recording devices has facilitated rigorous quantitative measurements, such as eye and head tracking, while allowing for free movement of subjects. Additionally, improvements in computing hardware and software have enhanced video tracking capabilities and the analysis of neural dynamics from sparse data, leading to significant opportunities for understanding brain function.
These technological advancements have sparked new scientific inquiries in neuroscience, such as the variability of sensory cortices in processing motor and decision signals across species and the absence of canonical place and grid cells in primates. To address these fundamental questions, the Simons Collaboration on Ecological Neuroscience (SCENE) has been formed, bringing together experts from diverse fields including systems neuroscience, computational neuroscience, and machine learning. SCENE aims to adopt an ecological approach to neuroscience, positioning itself within the broader context of existing ecological psychology and systems neuroscience frameworks.
Methods
The research employs a comparative experimental approach across multiple species, including rodents, bats, macaques, and humans, to investigate how different sensory modalities and motor capabilities influence state representations in cognitive tasks. Each species presents unique advantages and challenges, allowing for a diverse exploration of parallel computational problems such as evidence accumulation, affordance identification, and the exploration-exploitation trade-off. The study will focus on two primary classes of affordances: navigation and object manipulation, adapting tasks to the ecological and cognitive contexts of each species.
Specific experimental designs will include navigation tasks in real and virtual environments for rodents, prey capture and maze navigation for bats, and manipulation tasks for macaques and humans, with the potential for introducing novel objects in virtual reality settings. The research will also involve young children to observe the evolution of their action repertoires. Advanced methodologies, including on-animal sensors, immersive virtual reality, high-density extracellular recordings, and electroencephalography, will be utilized. A dedicated team of data scientists will develop robust data processing and analysis pipelines, incorporating machine learning techniques for pose estimation and latent dynamics inference, alongside cloud-based solutions for data sharing and reproducibility across studies.
Discussion
In this discussion, the authors delineate their conceptual framework for “ecological neuroscience,” distinguishing it from traditional naturalistic approaches. They propose that ecological neuroscience emphasizes structured interactions between organisms and their environments, focusing on task structures that evolved to solve ecological challenges. The authors introduce the SCENE framework, which defines an ecological task as one that incorporates a closed perception-action loop, sequences of actions linked to delayed rewards, and partial observability. This last aspect diverges from classical ecological psychology by acknowledging the necessity of internal representations for inferring hidden variables, thus integrating modern computational models with ecological principles.
The authors present three overarching hypotheses regarding internal representations in neuroscience: (1) H₀ – “encode all causal latent variables,” which posits that intelligent systems infer latent causes from sensory inputs; (2) H₂ – “encode reward-predictive variables,” which focuses on associative learning through reinforcement; and (3) H₁ – “encode controllable latent variables,” which emphasizes the representation of affordances. They argue that these hypotheses are not mutually exclusive but rather represent orthogonal axes in understanding how organisms interact with their environments. The SCENE initiative aims to leverage team science to explore these hypotheses across multiple species and tasks, utilizing Partially Observable Markov Decision Processes (POMDPs) to formalize the relationship between perception, action, and environmental interactions. Ultimately, the authors advocate for a hypothesis-driven approach to advance the understanding of brain function within an ecological context.