В своем недавнем исследовании ученые попытались ответить на этот вопрос. Им удалось заглянуть внутрь самого механизма обучения и выяснить, по каким «правилам» мозг решает, какие связи между нейронами следует укреплять, а какие — ослаблять.
Основой памяти и обучения являются нейроны — нервные клетки, передающие электрические импульсы. Они соединяются друг с другом через синапсы, формируя сложную сеть, по которой передаются сигналы. Процесс, при котором связи между нейронами усиливаются или ослабевают в зависимости от полученного опыта, называется синаптическая пластичность. Именно за счет этой пластичности мы запоминаем новую информацию. Однако долгое время ученые не могли точно определить, как именно мозг «выбирает», какие синапсы нужно ему изменять в данный момент — специалисты называют этот выбор «задачей назначения заслуг» (credit assignment problem).
Чтобы лучше понять, как это происходит, исследователи использовали генно-модифицированных мышей, в нейронах которых были встроены специальные биосенсоры. Эти сенсоры светились при активации синапсов, позволяя в реальном времени наблюдать за тем, как меняется активность клеток в момент обучения. Мыши учились нажимать рычаг в ответ на звуковой сигнал, чтобы получить воду — задача простая, но требующая создания новых нейронных связей.
Результаты оказались неожиданными: синапсы даже на одном и том же нейроне следовали разным правилам. Часть из них действительно укреплялась по известному принципу Хебба — «нейроны, которые активируются вместе, соединяются сильнее». Но другие синапсы вели себя иначе: они изменялись независимо от общей активности клетки. Это говорит о том, что мозг одновременно использует параллельные механизмы обучения, позволяя нейронам выполнять сразу несколько задач и более точно адаптироваться к поступающей информации.
Такой подход может объяснить высокую адаптивность мозга и его уникальную способность быстро обучаться в самых разных условиях. Кроме того, у этого открытия — большое практическое значение. Понимание того, как формируются и изменяются нейронные связи, может помочь в лечении заболеваний мозга, связанных с нарушениями синаптической пластичности. Например, при депрессии синаптические связи в определенных участках мозга разрываются, что затрудняет передачу нейромедиаторов, результатом чего становится отсутствие ощущения радости. Понимание механизмов образования синапсов может помочь найти более эффективные методы терапии этого заболевания.
Интересны и потенциальные применения новых знаний в сфере искусственного интеллекта. Современные нейросети в значительной степени вдохновлены биологическим мозгом, однако они используют упрощенные и однородные правила обучения. Понимание «множественности» правил синаптической пластичности может помочь в разработке более реалистичных и эффективных ИИ-систем, которые будут обучаться с большей точностью и адаптивностью.
Пока что ученые не знают, почему разные группы синапсов следуют разным правилам, и какие дополнительные преимущества это дает мозгу. Исследователи надеются, что дальнейшие работы приблизят нас к полному пониманию того, как именно мы учимся, запоминаем и воспринимаем мир.
Ранее ученые выяснили, что на когнитивные способности влияет избыток жиров и сахара.
