0

Сегодня медицинские Новости: исследование опрокидывает вековые теории обучения мозга

На протяжении десятилетий ученые считали, что обучение происходит в синапсах, или в многочисленных соединениях между клетками мозга. Но теперь, новое исследование предполагает, что обучение происходит в несколько дендритов, ветви, питающие входы для клеток мозга, или нейронов.

Результаты нового исследования предлагают новый взгляд на изучение мозга.

В документе, который уже опубликован в журнале научные доклады, авторы описывают, как они пришли к такому выводу после изучения компьютерных моделей нейронов и клеточных культур.

В подавляющем нейронные сети мозга, нейроны ведут себя как крошечные микрочипы, которые берут на входы через свои дендриты, а — когда будут достигнуты определенные условия — создание мероприятия с помощью своих аксонов.

Аксоны, в свою очередь, соединяются с дендритами других нейронов через связи называются синапсами. Есть много больше синапсов на нейрон, чем дендриты.

Важным результатом нового исследования является то, что, поскольку она предполагает, что обучение происходит в дендритах и не синапсы, параметров обучения для каждого нейрона значительно меньше, чем считалось ранее.

«В этой новой дендритных учебного процесса», — отмечает старший Автор исследования профессор Идо Кантер в Гонда мозг междисциплинарный научно-исследовательский центр в университете бар-Илан в Израиле, «есть несколько адаптивных параметров в нейрон, по сравнению с тысячами крохотных и чувствительные в синаптической обучения сценарий».

Обучение происходит быстрее, чем мы думали

Еще одним важным результатом нового исследования является то, что процесс обучения происходит гораздо быстрее в новых дендритных модель, чем традиционные синаптическая модель.

Результаты могут иметь важные последствия для лечения заболеваний головного мозга и разработка компьютерных программ — таких как «глубокие алгоритмов обучения» искусственного интеллекта, которые основаны на имитации так, что мозг работает.

Исследователи ожидают, что в случае последних, их изучение открывает дверь к проектированию более сложных функций и намного быстрее скорость обработки.

Традиционный, синаптическая модель обучения основывается на новаторской работе Дональда Хебба, который был опубликован в 1949 году в книге организации поведения.

Та модель, которая профессор Кантер и его коллеги называют «обучение по одной,» предполагает, что «обучение параметров» в том, что изменение в ходе процесса обучения отражают количество синапсов или связей на нейрон, которые являются вычислительные блоки в нейронной сети.

Обучения в узлы’

В их новой модели — на которые они ссылаются как «учимся узлы» — исследователи предполагают, что изучение параметров отражают не количество синапсов, которых много в нейрон, но количество дендритов, или узлы, которых насчитывается всего несколько процентов нейронов.

Поэтому, объясняют они, «в сети, связывающих нейроны,» количество обучающих параметров каждого нейрона в синаптическую модель «значительно больше», чем в дендритных модели.

Сети мозга ‘мечта’ является более активным, чем мы думали
Узнайте, как режим сети по умолчанию мозга, которая позволяет нам переходить в режим автопилота, может сделать больше, чем просто мечта.
Читать сейчас

Основной целью их исследования было сравнение «кооперативных динамических свойств между синаптической (ссылка) и дендритные (узловых) сценарии обучения».

Авторы исследования приходят к выводу, что их результаты «убедительно свидетельствуют о том, что быстрее и усиливается процесс обучения происходит в дендритах нейронов, аналогично тому, что в настоящее время отнести к синапсов».

Слабые синапсы играют ключевую роль в обучении

Другой важный вывод исследования заключается в том, что кажется, что слабые синапсы, которые составляют большую часть мозга и, как считалось, играют незначительную роль в процессе обучения, на самом деле очень важно.

Авторы отмечают, что «динамика парадоксально в основном регулируются слабых звеньев».

Кажется, что в дендритных модели, слабые синапсы вызывают параметров обучения колебаться, а не получать «нереальные фиксированной крайности», как в синаптической модели.

Профессор Кантер обобщает результаты, проводя сравнение с тем, как мы должны измерять качество воздуха.

«Есть ли смысл, спрашивает он, — чтобы измерить качество воздуха, которым мы дышим, через множество мелких, далеких спутниковых датчиков на высоте небоскреба, или с помощью одного или нескольких датчиков в непосредственной близости от носа?»

«Точно так же более эффективен для нейрона для оценки поступающих сигналов близко к его расчетной единицей, нейрон.»

Профессор Идо Кантер

Источник

admin

Добавить комментарий