Обучение и память

Нейросети учатся благодаря backpropagation — сигналу ошибки, который приходит к каждому нейрону индивидуально и подсказывает, как именно ему нужно измениться. Такой персональный «векторизованный» обучающий сигнал делает обучение масштабируемым и эффективным. Долгое время считалось, что в мозге такого механизма, скорее всего, нет. Но вот в Nature опубликована работа, где впервые показано это в живом мозге мышей. Эксперимент заключался в следующем: мыши с помощью интерфейса «мозг-компьютер» учились мысленно управлять активностью двух небольших групп нейронов в ретросплениальной коре (слой 5), чтобы повернуть зрительный стимул (полоску) в нужную сторону и получить награду. При этом одновременно записывали кальциевую активность как в теле нейрона (сома), так и далеко в его апикальных дендритах. Оказалось, что в дендритах возникает отдельный сигнал, который не повторяет активность тела клетки, а несёт информацию об ошибке, награде и других важных аспектах задачи. Этот дендритный сигнал индивидуален для каждого нейрона — он зависит от того, полезен ли именно этот нейрон для выполнения задачи или, наоборот, мешает. Знак сигнала (положительный или отрицательный) предсказывал, как изменится активность нейрона в процессе обучения. Когда эти дендритные сигналы искусственно подавляли с помощью оптогенетики, мыши переставали учиться. Таким образом в коре головного мозга действительно существуют векторизованные обучающие сигналы, причём обрабатываются они отдельно в дендритах. Это, вероятно, и есть биологический аналог backpropagation — механизма, с помощью которого мозг решает проблему «кому какую вину приписать» при сложном обучении.

https://www.nature.com/articles/s41586-026-10190-7

У испытуемых, которым вживили внутричерепные электроды, использовали две разные истории, в которых фигурирует один и тот же человек (или место), чтобы оценить, влияет ли контекст на реакцию отдельных нейронов человека. Почти все нейроны (97% во время кодирования и 100% во время воспроизведения), изначально реагирующие на человека/место, не изменяют свою реакцию в зависимости от контекста. Точно так же почти ни один (менее 1%) из изначально не реагирующих нейронов не демонстрирует контекстно-независимое (конъюнктивное) кодирование, реагируя на конкретных людей/места в определённом контексте во время выполнения заданий. В соответствии с этими результатами, объединив все нейроны, можно расшифровать, кто или что изображено в каждой истории, но не саму историю. Более того, нейроны демонстрируют стабильные реакции при кодировании и воспроизведении историй, а также при пассивном просмотре изображений.Эти результаты указывают на контекстно-независимое (неконъюнктивное) кодирование воспоминаний на уровне отдельных нейронов в гиппокампе и миндалине мозга человека, в отличие от того, что было описано у животных.

Воспоминания не фиксированы. Они видоизменяются после первичной фиксации, и их содержание может обновляться при изменении внешних или внутренних обстоятельств. Исследованы механизмы, управляющие реорганизацией нейронных ансамблей, связанных с конкретной памятью, и то, как эти динамические изменения влияют на сохранение памяти с течением времени. Обнаружено, что обучение сетей гиппокампа приводит к параллельному установлению двух различных следов памяти. Эти следы были представлены в различных субпопуляциях нейронов, определенных как ранние и поздние. Набор поздних нейронов был необходим для долгосрочного сохранения памяти, тогда как сдвиги в наборе как ранних так и поздних нейронов оказали сильное влияние на пластичность недавно приобретенной памяти.

Для поддержания памяти требуется не только PKMzeta, а её постоянное взаимодействие с молекулой-мишенью - KIBRA (адаптерный белок, экспрессируемый в почках и мозге).

Новый подход к изучению сознания предполагает поведенческие наблюдения кривых обучения. Исследование подчеркивает, что обучение часто происходит внезапными скачками, предполагая, что инсату или «моменту эврики» предшествуют сознательные когнитивные процессы.

https://neurosciencenews.com/eureka-moments-consciousness-26480/