Нейроны управляют сложнейшими процессами — от базового дыхания до написания симфоний. Но недавнее исследование физиков показало, что по отдельности эти клетки не занимаются глубоким анализом данных, а работают как простейшие двухпозиционные выключатели.
В человеческом мозге около 100 миллиардов нейронов, и каждый из них образует до 10 тысяч связей со своими соседями. Глядя на эту невероятную паутину, можно было бы предположить, что сам по себе отдельный нейрон — это микрокомпьютер потрясающей мощности. Кажется логичным, что он должен интегрировать тысячи входящих сигналов, решая сложнейшие задачи перед тем, как передать импульс дальше.
Поддержать нас на Boosty
Поддержать нас на Дзен
Однако новое исследование, результаты которого опубликованы в Nature Physics, переворачивает это представление. Физик Кристофер Линн решил спуститься с вершин огромных нейронных сетей на уровень отдельной клетки и математически описать ее «внутреннюю жизнь».
Линн разработал вычислительную модель, которая делила всю активность нейрона на три категории:
- Простые взаимодействия: один сигнал на входе — один на выходе.
- Сложные взаимодействия: клетка собирает множество разных сигналов, анализирует их и только потом выдает результат.
- «Скрытый шум»: случайная спонтанная активность, неизбежная в любой биологической системе (например, обусловленная случайной природой работы синапсов и выброса нейромедиаторов).
Исследователь применил свою математическую модель к реальным данным об активности мозга мышей и нервной системы лабораторного червя-нематоды Caenorhabditis elegans. Автор исследования признается, что планировал увидеть примерно равное распределение (по 33%) между тремя типами активности. Но результаты оказались неожиданными.
У мышей 90% всей активности нейронов приходилось на самые примитивные взаимодействия формата «один сигнал пришел — один ушел». Никакой сложной аналитики, просто работа в режиме обычного рубильника. В данных червей этот показатель составил от 60% до 70%.
«Я был очень удивлен, — отмечает Линн. — При таком колоссальном количестве связей в мозге не было никаких причин ожидать, что отдельную клетку можно описать настолько просто».
Забавно, но это биологическое открытие возвращает нас к самым истокам создания искусственного интеллекта. В далеком 1943 году Уоррен Маккаллок и Уолтер Питтс создали первую математическую модель нейрона. Они описали его предельно грубо — как простой бинарный логический вентиль, который работает по принципу «включено-выключено».
Именно эта «упрощенная» модель стала фундаментом искусственных нейросетей, которые сегодня лежат в основе машинного обучения. Долгие годы многие биологи с легким снобизмом отмечали, что настоящие живые нейроны куда сложнее и многограннее этих примитивных абстракций. Но теперь выясняется, что пионеры 1940-х годов попали прямо в точку: живая клетка действительно предпочитает не усложнять себе работу. Вся магия нашего мышления и памяти кроется не в вычислительной мощности отдельного нейрона, а исключительно в сложной архитектуре связей между ними.
Кристофер Линн планирует продолжить свою работу и сравнить нейронные данные других видов животных. Ученым не терпится узнать, как меняется поведение клеток в зависимости от сложности вида. Если у сравнительно простого червя примитивные взаимодействия составляют 60–70% активности, а у более сложной мыши — 90%, возможно, нейроны человека работают как идеальные базовые выключатели почти на все 100%.
И в этом есть своя красота: чем умнее и сложнее организм, тем банальнее могут быть устроены винтики в его голове.
Поддержать нас на Boosty
Поддержать нас на Дзен
Читайте также: Квантовая запутанность в нейронах может быть ключом к пониманию сознания
Комментировать можно ниже в разделе “Добавить комментарий”.