Нейрофизиологи нашли основной принцип, управляющий обучением нейронов

Данный процесс - основа всего обучения в мозге. А его частью является изменение силы связей между нейронами.

Международное совместное исследование японских и британских нейрофизиологов продемонстрировало, что в процессе обучения самоорганизация нейронов подчиняется математической теории, называемой принципом свободной энергии (ПСЭ).

Он предсказал, как нейронные сети внезапно преобразовываются, чтобы распознать поступающую информацию. Также ПСЭ спрогнозировал нарушение этого процесса из-за изменения степени возбудимости нейронов.

Полученные результаты важны для процесса создания искусственного интеллекта (ИИ), подобного животному, и для распознавания причин нарушения обучаемости.

Исследователи провели эксперименты на нейронах мозга эмбрионов крыс, которые вырастили в чашке для культивирования, находившуюся над сеткой из крошечных электродов.

В своем исследовании с культурой ученые имитировали процесс распознавания голосов, стимулируя электродами нейроны по определенному шаблону, в котором совмещались данные из двух отдельных скрытых источников.

После проведения сотни тренировок нейроны стали избирательными автоматически: одни из них довольно сильно реагировали на первый источник и очень слабо на второй, а другие - наоборот.

Нарушали процесс обучения предварительно добавленные в культуру препараты, которые повышали или понижали возбудимость нейронов. Это говорит о том, что выращенные нейроны выполняют непосредственно те же функции, что и нейроны в работающем мозге.

ПСЭ утверждает, что подобное самостоятельное упорядочивание будет происходить в условиях пониженной до минимума свободной энергии системы.

Исследователи применили реальные нейронные данные для создания на их основе прогностической модели. Затем они загрузили в нее данные первых 10 сеансов обучения на электродах и для прогнозирования следующих 90 сеансов.

Таким образом ученые пытались выяснить, является ли принцип самоорганизации нейронов движущей силой обучения нейронных сетей.

На каждом этапе модель точно предугадывала ответы нейронов и силу связи между ними. Следовательно, чтобы определить, как будет меняться сеть с течением времени по мере обучения, достаточно знать начальное состояние нейронов.

Такие результаты позволяют предположить, что ПСЭ является самоорганизующим принципом биологических нейронных сетей.

Данные исследования опубликованы в журнале Nature Communications.