ТАСС, 7 августа. Японские и британские нейрофизиологи проследили за изменениями в жизнедеятельности культуры нейронов по мере ее обучения и доказали, что процессом обучения нейронов управляет так называемый принцип свободной энергии. Он выражается в стремлении снизить разрыв между ожиданиями и поступающей информацией. Об этом сообщила пресс-служба Центра изучения мозга института RIKEN в Японии. Исследование опубликовано в журнале Nature Communications.
"Результаты наших опытов показали, что принцип свободной энергии является основой для процесса самоорганизации биологических нейросетей. Он корректно описывает, как происходит обучение нейронов при поступлении конкретных сигналов, а также, как нарушается этот процесс при обработке клеток веществами, меняющими уровень возбудимости нейронов", - сказал руководитель группы RIKEN Такуйя Исомура, чьи слова приводит пресс-служба института.
Как отмечают исследователи, ученых давно интересуют принципы, по которым происходит процесс обучения цепочек нейронов, отвечающих за решение жизненно важных задач. До настоящего времени у биологов не было однозначного ответа на этот вопрос, так как за процессом работы и обучения нейронов очень сложно наблюдать.
Авторы работы решили эту проблему, вырастив культуру из связанных друг с другом нейронов на поверхности специальной сетки из микроэлектродов. При ее помощи ученые могли подавать сигналы в отдельные нервные клетки и имитировать то, как мозг людей и животных обрабатывает поступающую информацию.
Математические основы нейросетей
В рамках экспериментов исследователи изучили, как набор нервных клеток обучается распознавать сигналы от двух разных источников. Биологическая нейросеть должна научиться распознавать два типа сигналов подобно тому, как человек различает голоса двух разных собеседников. Ученые наблюдали за этим процессом, а также пытались помешать ему при помощи лекарств, подавляющих или усиливающих активность отдельных нейронов.
Наблюдения показали, что весь процесс обучения нервных клеток и спонтанное формирование двух групп нейронов, отвечающих за распознавание сигналов того или иного типа, полностью соответствовало так называемому принципу свободной энергии. В рамках этой математической теории процессом обучения отдельных нервных клеток управляет стремление всей нейросети снизить неопределенность, возникающую при обработке поступающих сигналов.
Как объясняют ученые, минимизация неопределенности заключается в том, что нейросеть активно меняет свою структуру для снижения вероятности того, что она получит неожиданные или невозможные входящие данные. Со временем подобные перемены в устройстве сети приводят к появлению устойчивых цепочек нейронов, способных распознавать неявные закономерности в исходных данных и решать другие сложные задачи.
"В дальнейшем эту теорию и наш подход можно будет использовать для моделирования цепочек нейронов, связанных с психиатрическими расстройствами, а также для оценки того, как на них будут действовать анксиолитики и прочие лекарства. Кроме того, эти же идеи можно использовать для разработки новых систем искусственного интеллекта, которые будут обучаться так же, как и реальные биологические нейросети", - заключил Исомура.