Японские и американские нейробиологи из Киотского и Гарвардского университетов и их коллеги выяснили, почему человеческий мозг способен обрабатывать колоссальные объемы данных без сбоев. Выяснилось, что так называемый нейронный «шум» (случайные колебания в работе клеток) не мешает мозгу воспринимать все больше информации, а лишь немного замедляет этот процесс. Исследование опубликовано в журнале Science Advances.
В работе изучалась первичная зрительная кора мышей. Ученые детально проанализировали активность от 18 до 21 тысячи нейронов у 5 грызунов, которым показывали визуальные стимулы с едва заметными отличиями. Исследователи измеряли, как группы клеток разного размера реагируют на эти изменения. Оказалось, что даже если сигналы множества нейронов колеблются синхронно, создавая помехи, мозг продолжает успешно извлекать новые сведения об окружающем мире, не снижая эффективности.
Чтобы понять точный механизм этого процесса, специалисты многократно случайным образом выбирали группы нейронов и разделяли их «шум» на отдельные паттерны активности. В ходе эксперимента ученые открыли два математических закона масштабирования, которые действуют независимо от размера популяции клеток. Один закон описывает силу помех, а другой — то, как каждый паттерн шума сочетается с полезным сигналом. Эти закономерности позволили исследователям спрогнозировать рост объема данных даже для групп нейронов, которые не наблюдались напрямую.
«30 лет все ожидали, что общие колебания нейронной активности неизбежно приведут к насыщению и ограничат объем передаваемой информации, — отметил ведущий автор исследования Хидеаки Симазаки. — Однако наши результаты убедительно показывают, что этот предел не обязателен».
Одиночный нейрон работает нестабильно: его реакция на одну и ту же картинку меняется от раза к разу. Чтобы компенсировать это, мозг использует популяционное кодирование — передает один и тот же сигнал через тысячи клеток. Долгое время считалось, что синхронный «шум» ставит жесткий предел для этой стратегии. Теперь установлено, что мозг распределяет полезный сигнал по менее зашумленным участкам нервной ткани.
Открытие развивает общую теорию масштабирования информации, а в будущем поможет инженерам создать более совершенные нейросети. Искусственный интеллект, подобно мозгу, сможет повышать точность вычислений даже при наличии фоновых помех, избегая эффекта насыщения.
Ранее нейробиологи раскрыли, что происходит в мозге в момент зрительной иллюзии.