Мозг учится совершенно по-другому, чем мы предполагали с 20-го века

Мозг — сложная сеть, содержащая миллиарды нейронов, где каждый из этих нейронов общается одновременно с тысячами других через свои синапсы (связи). Тем не менее, нейрон фактически собирает свои многочисленные синаптические входящие сигналы через несколько чрезвычайно длинных разветвленных «рук», которые называются дендритными деревьями.

В 1949 году новаторская работа Дональда Хебба предположила, что обучение происходит в мозге, изменяя силу синапсов, тогда как нейроны функционируют как вычислительные элементы в мозге. Это остается общим предположением до сегодняшнего дня.

Используя новые теоретические результаты и эксперименты по культурам нейронов, группа ученых во главе с профессором Идо Кантером из Отделения физики и Исследовательского центра исследований мозга Гунды (Голдшмид) в Университете Бар-Илан продемонстрировала, что центральное предположение для почти 70 лет, что обучение происходит только в синапсах, ошибочно.

В статье, опубликованной сегодня в журнале Scientific Reports, исследователи идут вразрез с общепринятой теорией, чтобы показать, что обучение фактически осуществляется несколькими дендритами, подобно механизму медленного обучения, который в настоящее время относится к синапсам.

«Недавно обнаруженный процесс обучения в дендритах происходит гораздо быстрее, чем в старом сценарии, предполагающем, что обучение происходит исключительно в синапсах. В этом новом дендритном процессе обучения существует несколько адаптивных параметров для нейрона, по сравнению с тысячами крошечных и чувствительных в сценарии синаптического обучения», — сказал профессор Кантер, чья исследовательская группа включает Шира Сарди, Рони Варди, Антона Шейнина, Амира Голденлата и Херета Узана.

Вновь предложенный сценарий обучения показывает, что обучение происходит в нескольких дендритах, которые находятся в гораздо большей близости к нейрону, в отличие от предыдущего понятия. «Есть ли смысл измерять качество воздуха, которым мы дышим, через множество мелких, далеких датчиков на высоте небоскреба, или с помощью одного или нескольких датчиков в непосредственной близости от носа? Точно так же для нейрона более эффективно оценивать входящие сигналы, близкие к его вычислительной единице, нейрону», — говорит Кантер.

Теория Хебба настолько глубоко укоренилась в научном мире в течение 70 лет, что никто никогда не предлагал такой подход. Более того, синапсы и дендриты соединены с нейроном в один ряд, поэтому точный локализованный участок процесса обучения казался неуместным.

Другим важным выводом исследования является то, что слабые синапсы, которые ранее считались несущественными, даже если они составляют большинство нашего мозга, играют важную роль в динамике нашего мозга. Они вызывают колебания параметров обучения, а не подталкивают их к нереалистичным фиксированным крайностям, как это предлагается в текущем сценарии синаптического обучения.

Новый сценарий обучения происходит на разных участках головного мозга, и поэтому он требует переоценки текущих методов лечения нарушенных функций мозга.  Кроме того, механизм обучения лежит в основе новейших достижений в области машинного обучения и глубокого обучения. Изменение парадигмы обучения открывает новые горизонты для различных типов алгоритмов глубокого обучения и приложений на основе искусственного интеллекта, имитирующих наши функции мозга, но с расширенными функциями и с гораздо большей скоростью.

Больше информации: Scientific Reports (2018). DOI: 10.1038/s41598-018-23471-7 , https://www.nature.com/articles/s41598-018-23471-7