Мозг с точки зрения инженера – это большая сеть перекрывающихся цепей, где некоторые пути стимулируют активность, а другие подавляют ее. Исследователи из Окинавского института науки и технологии (OIST) и Центра исследований мозга RIKEN создали искусственную нейронную сеть, имитирующую мозг, на которой продемонстрировали, что, играя с тормозными цепями, можно увеличить объем памяти. Результаты исследования опубликованы в журнале Physical Review Letters.
Возбуждающий контур μ содержит возбуждающие (1) и тормозные (0) «нейроны». Локальные и глобальные тормозные цепи воздействовали на возбуждающую цепь, позволяя нейронной сети запоминать экспериментальные паттерны на более длительный срок. Такая искусственная сеть моделирует процессы памяти, происходящие в гиппокампе. Credit: OIST.
В первую очередь ученых интересовала модель ассоциативной памяти. Ассоциативная память – это способность соединять несвязанные элементы и сохранять их в памяти, строить ассоциации. В своем исследовании команда использовала последовательно упорядоченные шаблоны информации для моделирования работы памяти. И удалось обнаружить, что компьютер способен формировать более длинный эпизод «памяти», когда в модели присутствуют тормозные схемы.
Принцип нейробиологии (на сегодняшний день, правда, уже доказана его ошибочность) гласит: «клетки, которые возбуждаются вместе, соединяются вместе». В современном виде он переработан и говорит о том, что нейроны, которые активируются в одно и то же время, постепенно синхронизируются (они не обязательно должны быть связаны). Однако тормозные связи играют не меньшую роль: они блокируют нежелательные сигналы и помехи от возбуждающих цепей, которые благодаря этому могут лучше срабатывать и соединяться друг с другом.
Сделанное открытие соответствует тому, что в настоящее время известно о гиппокампе – области мозга, вовлеченной в ассоциативную память. Считается, что баланс возбуждающей и ингибирующей (подавляющей) активности позволяет формировать новые ассоциации. Причем, ингибирующая активность может регулироваться ацетилхолином, который, как известно, играет роль в формировании памяти в гиппокампе. И модель японских ученых стала цифровым представлением этих процессов.
«Эта простая модель показывает нам, как мозг обрабатывает фрагменты информации, приведенные в последовательном и не последовательном порядке, — объясняет профессор Томоки Фукай (Tomoki Fukai), один из руководителей проекта. Моделируя нейроны с помощью компьютеров, мы можем начать понимать, как происходит обработка памяти в нашем собственном сознании.
В дальнейшем исследователи планируют разработать модель с дополнительными параметрами, которые более реалистично имитируют гиппокамп, и изучить на ней относительную важность локальных и глобальных тормозных цепей.
Текст: Диана Галимова
Extended Temporal Association Memory by Modulations of Inhibitory Circuits by Tatsuya Haga and Tomoki Fukai in Physical Review Letters. Published August 2019.
