Нильский слоник (Gnathonemus petersii) — необычная речная рыба из мутных вод Африки. Свое имя она получила из-за длинного выроста на нижней губе, напоминающего хобот слона. На коже животного есть специальные органы, которые излучают слабые электрические импульсы. Они сканируют пространство, как сонар у дельфинов или летучих мышей. Рыба улавливает изменения электрического поля и получает информацию о препятствиях, добыче и сородичах. Но есть проблема: собственные излучаемые сигналы создают помехи. Это похоже на то, как если бы вы кричали и пытались слушать эхо — собственный голос заглушает все остальное.
Десятилетиями ученые изучали, как мозг этой рыбы справляется с этой задачей. В электросенсорной доле (отделе мозга, обрабатывающем электрические сигналы) есть особая цепь нейронов, которая учится предсказывать и компенсировать помехи от собственных сигналов. Это обучение происходит за счет изменения силы связей между нейронами — процесса, называемого синаптической пластичностью. Но была загадка: одни клетки в этой цепи демонстрировали быструю пластичность, а другие — медленную. Зачем?
Команда ученых из Института Цукермана Колумбийского университета (Нью-Йорк) под руководством Натаниэля Сотелла и Ларри Эбботта разгадала эту загадку. Они создали сверхдетальную карту нейронной сети в электросенсорной доле нильского слоника, используя электронную микроскопию. Оказалось, что клетки с быстрой и медленной пластичностью всегда работают в паре.
Более быстрые клетки учатся быстро, но они более уязвимы к случайному, менее согласованному шуму. Более медленные клетки обеспечивают стабильность, помогая отфильтровывать то, что в конечном счете является постоянными сигналами помех.
В результате этот мозговой контур позволяет электросенсорной доле постоянно учиться и мгновенно фильтровать помехи. Все остальное — сигналы от внешнего мира — остаются четкими и легко воспринимаются.
«Все остальное, что обнаруживается, будет выделяться и легко восприниматься», — говорит Криста Перкс, соавтор исследования.
Это открытие важно не только для понимания биологии. Искусственный интеллект часто сталкивается с проблемой «катастрофического забывания»: когда нейросети учатся новому, они забывают старое. Биологические системы, как показывает этот пример, решили эту проблему. «Биологические системы могут многому научить искусственные», — говорит Натаниэль Сотелл. Возможно, принцип сочетания быстрой и медленной пластичности поможет создать более устойчивые и обучающиеся ИИ-системы. Исследование опубликовано в научном журнале Nature.
Ранее Наука Mail рассказывала, что стайные рыбы, такие, как колюшки, становятся более социальными и слаженными в мутной воде.