Хорошо известно, что сон и сновидения играют важную роль в процессах обучения и консолидации памяти. Тем не менее, многое ещё остается неизвестным о точном влиянии сна и, в частности, сновидений на нормальную работу мозга. Новое исследование, проведенное учеными из Бернского университета в Швейцарии и института физики Гейдельбергского университета в Германии и опубликованное в eLife, предполагает, что сны — особенно те, которые одновременно кажутся реалистичными, но при ближайшем рассмотрении причудливыми и странными — помогают нашему мозгу учиться и извлекать общие понятия и концепции из предыдущего опыта.
Исследование, проведенное в рамках проекта Human Brain Project, предлагает новую теорию о значении снов с использованием методологии, основанной на нейронных сетях, машинном обучении и симуляции мозга.
Во время сна мы обычно переживаем два типа фаз сна, чередующихся одна за другой: медленный сон, когда мозг «проигрывает» сенсорные стимулы, полученные во время бодрствования, и быстрый сон (фаза быстрого движения глаз (БДГ)), когда спонтанные всплески интенсивной мозговой активности вызывают яркие сновидения.
Большинство снов, наблюдаемых во время фазы быстрого движения глаз (БДГ), включают только лишь фрагменты предыдущего опыта бодрствования, часто смешанные с прошлыми воспоминаниями. Удивительно, но такие случайные комбинации фрагментов воспоминаний часто приводят к визуальным переживаниям, которые человек воспринимает как высоко структурированные и реалистичные. Поразительное сходство между внутренним миром снов и внешним миром бодрствования предполагает, что мозг активно создает новые переживания, осмысленно перестраивая сохраненные эпизодические паттерны. Этому явлению приписывалось несколько гипотетических функций, таких как улучшение творческого решения проблем за счет создания новых ассоциаций между несвязанными ранее элементами, формирование внутренних проспективных кодов, ориентированных на будущие переживания во время бодрствования, или уточнение генеративных моделей за счет минимизации их сложности и обобщения. Однако эти теории не рассматривают роль снов для более базовой функции, такой как формирование семантических корковых представлений.
Исследователи использовали симуляцию работы коры головного мозга во снек, чтобы смоделировать, как разные фазы сна влияют на обучение. Чтобы привнести элемент необычности в искусственные сны, они черпали вдохновение в технике машинного обучения, называемой генеративно-состязательными сетями (GAN).
В GAN две нейронные сети конкурируют друг с другом за создание новых данных из одного и того же набора исходных данных, в данном исследовании — серии простых изображений объектов и животных. Эта операция создает новые искусственные изображения, которые могут казаться человеку внешне реалистичными.
Затем исследователи создали модель коры головного мозга в трех различных состояниях: бодрствование, медленный сон и быстрый сон. Во время бодрствования модели мозга «представляли» изображения лодок, автомобилей, собак и других объектов. Во время медленного сна модель воспроизводила сенсорные входные данные с некоторыми окклюзиями. Быстрый сон создавал новые сенсорные входные данные через GAN, создавая искаженные, но реалистичные версии и комбинации лодок, автомобилей, собак и так далее.
.Для проверки эффективности модели простой классификатор оценивал, насколько легко идентифицировать объект (лодка, собака, автомобиль и так далее) из корковых представлений.
Изначально генерируемая моделью мозга активность во время сна имела незначительные сходства с сенсорно-вызванной активностью во время бодрствования. Однако после 50 периодов обучения активность в фазах медленного и быстрого сна стала более схожа с активностью во время бодрствования.
Активность, генерируемая в фазе медленного сна, отражает сенсорное содержание эпизодической памяти (сенсорная информация предыдущего дня). Активность, генерируемая в фазе БДГ, отличается от сенсорной активности, соответствующей первоначальным эпизодическим воспоминаниям, лежащим в их основе, поскольку она рекомбинирует черты сенсорной активности двух предыдущих дней, но все же демонстрирует реалистичную структуру.
Повышение реализма сновидений, в основном обусловленное сочетанием реконструктивного обучения (бодрствование) и состязательного обучения (бодрствование и БДГ), коррелирует с развитием у детей сновидений, которые изначально просты и не представляют предметы, людей, но становятся более реалистичными и структурированными с течением времени.
Также авторы исследования отмечают, что генерация виртуальных сенсорных входных данных во время БДГ-фазы посредством высокоуровневой комбинации воспоминаний и последующего состязательного обучения позволяет животным извлекать смысловые концепции из своего сенсорного восприятия.
Таким образом, согласно этому исследованию, бодрствование, медленный и быстрый сон, по-видимому, имеют дополнительные функции для обучения: восприятие стимулов, закрепление опыта и раскрытие смысловых концепций. Авторы считают, что результаты данного исследования предполагают простую эволюционную роль сновидений без интерпретации их точного значения.
«Каждую ночь «видя» мир с новых точек зрения, сновидение представляет собой явление активного обучения, постоянно улучшающее наше понимание, наше творчество и наше осознание», — в заключение пишут авторы статьи.
Текст: Павел Кулагин
Nicolas Deperrois, Mihai A Petrovici, Walter Senn, Jakob Jordan (2022)
Learning cortical representations through perturbed and adversarial dreaming
eLife 11:e76384. https://doi.org/10.7554/eLife.76384