Ученые обнаружили, что нейроны предсказывают последствия своих действий

Искусственные нейросети имитируют то, как мозг обрабатывает информацию и принимает решения, пусть и существенно упрощенным образом. Исследуя отдельные нервные клетки, специалисты Центра вычислительной нейробиологии при Институте Флейтрон установили, что модель нейрона, разработанная еще в 1960-х годах, не описывает его поведение в полной мере.

«Нейробилогия значимо продвинулась вперед за последние 60 лет, и теперь мы понимаем, что прошлые модели нейронов довольно рудиментарные», - сказал Дмитрий Чкловский, главный автор исследования. – Нейрон устроен намного сложнее – и умнее – чем эта слишком упрощенная модель».

В частности, авторы исследования предполагают, что прежняя модель неверно описывает вычислительные способности нейронов, что отрицательно сказывается на развитии всей области ИИ. Они считают, что клетки мозга – не пассивные ретрансляторы сигналов. На самом деле, они способны активно управлять состоянием нейронов.

Нейробиологи и прежде знали, что в крупных нейронных цепях существует петля обратной связи, которая предотвращает чрезмерную стимуляцию мозга. Клетки, расположенные в конце цепи, влияют на те, которые расположены ближе к началу. Однако о том, что этот тип обратной связи могут применять отдельные клетки мозга, ученым известно не было.

«Люди считают мозг в целом или его отдельные части своего рода контроллером, - пояснил Чкловский. – Но никто не предполагал, что отдельный нейрон может быть им. Контроль – интенсивная задача, с вычислительной точки зрения. Трудно представить, что у нейрона достаточно вычислительной мощности».

Тем не менее, нейроны обладают этой возможностью, https://interestingengineering.com/science/new-model-neurons... IE. Более того, она помогает понять феномены, функция которых вызывала у ученых вопросы. Например, уровень шума. В некоторых случаях, нейроны могут посылать сигналы, которые другие нейроны не получают. Новая теория нейрона как миниатюрного контроллера объясняет это явление тем, что часть этого шума служит для усиления производительности.

Шум помогает нейрону оставаться гибким в постоянно меняющихся условиях. Эту особенность нельзя упускать из виду при воспроизведении работы реальных нейронов, убеждены исследователи.

Другими словами, нейроны могут контролировать свои сигналы, хотя, похоже, такой способностью обладают не все – но на этот вопрос ответит следующее исследование специалистов Центра вычислительной нейробиологии.

Долгое время считалось, что синапсы, передающие информацию между нейронами, ограничены размером и силой, поэтому существует ограниченный объем памяти мозга. В последние годы различные исследования подвергли сомнению эту теорию, а новая https://hightech.plus/2024/06/05/mozg-mozhet-hranit-v-10-raz... американских ученых представила очередные доказательства в пользу того, что головной мозг может хранить значительно больше данных.