ŠTUDIJA PREVRNE STARODAVNO TEORIJO UČENJA MOŽGANOV

Znanstveniki so desetletja mislili, da se učenje dogaja v sinapsah ali številnih stičiščih med možganskimi celicami. Zdaj pa nova študija kaže, da se učenje pojavlja v nekaj dendritih, vejah, ki napajajo vhodne snovi v možgansko celico ali nevrone.

Rezultati nove študije ponujajo povsem nov vpogled v učenje možganov.

V prispevku, ki je zdaj objavljen v reviji Znanstvena poročilaavtorji opisujejo, kako so do tega zaključka prišli po preučevanju računalniških modelov nevronov in celičnih kultur.

V obsežni nevronski mreži možganov se nevroni obnašajo kot drobni mikročipi, ki vnašajo vložke skozi svoje dendrite in, ko so doseženi določeni pogoji, ustvarjajo izhode z uporabo svojih aksonov.

Aksoni pa so povezani z dendriti drugih nevronov prek povezav, imenovanih sinapse. Na nevronu je veliko več sinaps kot dendritov.

Pomemben rezultat nove raziskave je, da so učni parametri za vsak nevron veliko manjši, kot so mislili prej, ker predlaga, da učenje poteka v dendritih in ne v sinapsah.

»V tem novem procesu dendritičnega učenja,« ugotavlja višji avtor študije prof. Ido Kanter, Interdisciplinarni center za raziskovanje možganov Gonda na univerzi Bar-Ilan v Izraelu, »obstaja nekaj prilagoditvenih parametrov na nevrone v primerjavi s tisoči drobnih in občutljive v scenariju sinaptičnega učenja. "

Učenje se zgodi hitreje, kot smo mislili

Drugi pomemben rezultat nove študije je, da se proces učenja v novem dendritičnem modelu zgodi veliko hitreje kot tradicionalni sinaptični model.

Rezultati imajo lahko pomembne posledice za zdravljenje možganskih motenj in oblikovanje računalniških aplikacij - kot so "algoritmi za globoko učenje" in umetna inteligenca - ki temeljijo na posnemanju načina delovanja možganov.

Raziskovalci predvidevajo, da v primeru slednjih njihova študija odpira vrata oblikovanju naprednejših funkcij in veliko hitrejšim hitrostim obdelave.

Tradicionalni, sinaptični model učenja temelji na pionirskem delu Donalda Hebba, ki je bil objavljen leta 1949 v knjigi Organizacija vedenja.

Ta model, ki ga prof. Kanter in njegovi kolegi imenujejo "učenje s povezavami", predlaga, da "učni parametri", ki se spreminjajo med učnim procesom, odražajo število sinaps ali povezav na nevrone, ki so računske enote. v nevronski mreži.

"Učenje po vozliščih"

V svojem novem modelu - ki ga imenujejo »učenje z vozlišči« - raziskovalci predlagajo, da učni parametri ne odražajo števila sinaps, ki jih je veliko na nevrone, temveč število dendritov ali vozlišč, od katerih obstaja je le nekaj na nevron.

Zato pojasnjujejo, da je "v mreži povezovalnih nevronov" število učnih parametrov na nevrone v sinaptičnem modelu "bistveno večje" od števila v dendritičnem modelu.

Glavni namen njihove študije je bil primerjati "kooperativne dinamične lastnosti med sinaptičnimi (povezavnimi) in dendritičnimi (nodalnimi) učnimi scenariji."

Avtorji študije ugotavljajo, da njihovi rezultati "močno kažejo, da se v nevronskih dendritih zgodi hitrejši in okrepljeni učni proces, podobno kot trenutno pripisujejo sinapsam."

Šibke sinapse igrajo ključno vlogo pri učenju

Druga pomembna ugotovitev študije je, da se zdi, da so šibke sinapse, ki predstavljajo večino možganov in za katere je veljalo, da imajo pri učenju nepomembno vlogo, pravzaprav zelo pomembne.

Avtorji ugotavljajo, da "dinamiko v nasprotju s premiki urejajo predvsem šibke povezave."

Zdi se, da v dendritičnem modelu šibke sinapse povzročajo, da učni parametri nihajo in ne prehajajo v "nerealno fiksne skrajnosti", kot v sinaptičnem modelu.

Profesor Kanter rezultate povzame s primerjavo s tem, kako naj merimo kakovost zraka.

"Ali je smiselno," vpraša, "izmeriti kakovost zraka, ki ga vdihavamo, s pomočjo številnih drobnih oddaljenih satelitskih senzorjev na nadmorski višini ali z uporabo enega ali več senzorjev v neposredni bližini nosu?"