Как мозг на самом деле запоминает информацию?
Долгие годы учёные исходили из простой идеи: мозг работает примерно как компьютер, обрабатывая информацию через электрические импульсы нейронов. Чем чаще нейрон "стреляет" – тем сильнее сигнал. Вот только проблема в том, что эта цифровая модель не может объяснить, как наш мозг на самом деле справляется со своими задачами. Он слишком мощный и гибкий для такой простой схемы.
DARPA ранее запустило программу INSPIRE специально для того, чтобы разобраться, как мозг реально хранит и обрабатывает информацию. Задача – выйти за рамки привычной цифровой парадигмы и найти принципиально новые подходы.
Понимание реальных механизмов работы мозга откроет путь к созданию искусственного интеллекта нового поколения, который будет учиться так же эффективно, как учимся мы.
В рамках программы INSPIRE финансирование получила Лаборатория нейронного моделирования и интерфейсов Университета Южной Калифорнии (USC) под руководством профессора Донга Сона. Учёные хотят разобраться с долгосрочной синаптической пластичностью – это механизм, благодаря которому мозг запоминает информацию и учится новому. Суть в том, что когда мы что-то учим, связи между нейронами усиливаются или ослабевают. Вот только как именно это происходит в реальном времени, когда человек или животное чему-то учится – толком никто не знает.
Команда Сона создаёт компьютерную модель, которая позволит отслеживать изменения в силе связей между нейронами в режиме реального времени, пока животное выполняет задачи и учится. Это требует записи активности множества нейронов одновременно и понимания, кто с кем связан и как эти связи меняются.
Если получится доказать, что долгосрочная синаптическая пластичность – это основной механизм обучения и памяти, понимание этих биологических принципов даст важные подсказки для создания ИИ следующего поколения.
