Группа нейробиологов из Киотского университета и Гарвардского университета, в сотрудничестве с коллегами, смогла выяснить, каким образом человеческий мозг справляется с переработкой огромных объемов данных без сбоев. В ходе исследования стало известно, что так называемый нейронный «шум», который представляет собой случайные колебания в работе нейронов, не препятствует восприятию информации, а лишь слегка замедляет этот процесс. Результаты работы были опубликованы в журнале Science Advances.
В исследовании ученые сосредоточились на первичной зрительной коре мышей. Они детально проанализировали деятельность от 18 до 21 тысячи нейронов у 5 подопытных грызунов, которым показывали визуальные стимулы с едва заметными отличиями. Исследователи измеряли реакцию групп клеток разного размера на эти изменения. Выяснилось, что даже при синхронных колебаниях сигналов множества нейронов, создающих помехи, мозг продолжает успешно извлекать новую информацию об окружающем мире, не снижая свою эффективность.
Для того чтобы глубже понять механизм данного процесса, специалисты многократно случайным образом выбирали группы нейронов и разъединяли их «шум» на отдельные паттерны активности. В результате эксперимента ученые открыли два математических закона масштабирования, которые действуют независимо от размера популяции клеток. Один из законов описывает силу помех, а другой — как каждый паттерн шума сочетает полезный сигнал. Эти закономерности позволили исследователям предсказать увеличение объема данных даже для групп нейронов, которые не наблюдались напрямую.
«На протяжении 30 лет все ожидали, что общие колебания нейронной активности неизбежно приведут к насыщению и ограничат объем передаваемой информации, — сказал ведущий автор исследования Хидеаки Симазаки. — Однако наши результаты убедительно показывают, что этот предел не является обязательным».
Один нейрон работает нестабильно: его реакция на одно и то же изображение может меняться от раза к разу. Чтобы компенсировать это, мозг использует метод популяционного кодирования, при котором один и тот же сигнал передается через тысячи клеток. Долгое время считалось, что синхронный «шум» накладывает жесткие ограничения на эту стратегию. Теперь стало ясно, что мозг распределяет полезные сигналы по менее зашумленным участкам нервной ткани.
Это открытие развивает общую теорию масштабирования информации и в будущем может помочь инженерам в создании более совершенных нейросетей. Искусственный интеллект, подобно человеческому мозгу, сможет повышать точность вычислений даже в условиях фоновых помех, избегая эффекта насыщения.
Ранее нейробиологи также раскрыли механизмы, происходящие в мозге в момент зрительной иллюзии.
