Studiul răstoarnă teoria veche a învățării creierului
Timp de decenii, oamenii de știință au crezut că învățarea are loc în sinapse sau în numeroasele joncțiuni dintre celulele creierului. Dar acum, un nou studiu propune că învățarea are loc în câteva dendrite, ramurile care alimentează intrările în celula creierului sau neuron.
Într-o lucrare care este publicată acum în jurnal Rapoarte științifice, autorii descriu modul în care au ajuns la această concluzie după ce au studiat modele computerizate de neuroni și culturi de celule.
În vasta rețea neuronală a creierului, neuronii se comportă ca niște microcipuri mici care primesc intrări prin dendritele lor și - când sunt atinse anumite condiții - creează ieșiri folosind axonii lor.
Axonii, la rândul lor, sunt conectați la dendritele altor neuroni prin legături numite sinapse. Există mult mai multe sinapse pe neuron decât dendrite.
Un rezultat semnificativ al noii cercetări este că, deoarece propune că învățarea are loc în dendrite și nu în sinapse, parametrii de învățare pentru fiecare neuron sunt mult mai puțini decât se credea anterior.
„În acest nou proces de învățare dendritică”, notează autorul principal al studiului, prof. Ido Kanter, de la Centrul de cercetare a creierului interdisciplinar Gonda de la Universitatea Bar-Ilan din Israel, „există câțiva parametri adaptivi pe neuron, în comparație cu mii de mici și mici sensibile în scenariul de învățare sinaptică. ”
Învățarea se întâmplă mai repede decât am crezut
Un alt rezultat important al noului studiu este că procesul de învățare are loc mult mai repede în noul model dendritic decât modelul sinaptic tradițional.
Rezultatele pot avea implicații importante pentru tratamentele tulburărilor cerebrale și proiectarea aplicațiilor informatice - cum ar fi „algoritmi de învățare profundă” și inteligența artificială - care se bazează pe imitarea modului în care funcționează creierul.
Cercetătorii anticipează că, în cazul acestora din urmă, studiul lor deschide ușa către proiectarea unor caracteristici mai avansate și viteze de procesare mult mai mari.
Modelul tradițional, sinaptic, al învățării este înrădăcinat în munca de pionierat de Donald Hebb, care a fost publicată în 1949 în carte Organizarea Comportamentului.
Acest model, la care prof. Kanter și colegii săi se referă ca „învățare prin legături”, propune că „parametrii de învățare” care se schimbă în timpul procesului de învățare reflectă numărul de sinapse, sau legături, pe neuron, care sunt unitățile de calcul în rețeaua neuronală.
„Învățare după noduri”
În noul lor model - la care se referă ca „învățare prin noduri” - cercetătorii propun că parametrii de învățare nu reflectă numărul sinapselor, dintre care există multe pe neuron, ci numărul de dendrite sau noduri, dintre care există sunt doar câteva pe neuron.
Prin urmare, ei explică, „într-o rețea de conectare a neuronilor”, numărul parametrilor de învățare pe neuron în modelul sinaptic este „semnificativ mai mare” decât numărul din modelul dendritic.
Scopul principal al studiului lor a fost să compare „proprietățile dinamice cooperative dintre scenariile de învățare sinaptică (legătură) și dendritică (nodală)”.
Autorii studiului concluzionează că rezultatele lor indică cu tărie că un proces de învățare mai rapid și îmbunătățit are loc în dendritele neuronale, similar cu ceea ce este atribuit în prezent sinapselor.
Sinapsele slabe joacă un rol cheie în învățare
O altă constatare semnificativă a studiului este că se pare că sinapsele slabe, care reprezintă cea mai mare parte a creierului și despre care se credea că joacă un rol nesemnificativ în învățare, sunt de fapt foarte importante.
Autorii notează că „dinamica este contrar intuitivă, în principal guvernată de verigile slabe”.
Se pare că, în modelul dendritic, sinapsele slabe determină oscilarea parametrilor de învățare, mai degrabă decât trecerea la „extreme fixe nerealiste”, ca în modelul sinaptic.
Prof. Kanter rezumă rezultatele făcând comparații cu modul în care ar trebui să măsurăm calitatea aerului.
„Are sens”, întreabă el, „să măsurăm calitatea aerului pe care îl respirăm prin intermediul multor senzori de satelit mici, îndepărtați, la înălțimea unui zgârie-nori sau folosind unul sau mai mulți senzori în imediata apropiere a nasului?”
"În mod similar, este mai eficient pentru neuron să-și estimeze semnalele primite aproape de unitatea sa de calcul, neuronul."
Prof. Ido Kanter
