Новое исследование показывает, что воспоминания, полезные для будущих обобщений, хранятся в мозгу отдельно от тех, которые фиксируют необычные события.
Система хранения воспоминаний в мозгу частично основана на том, насколько полезным может быть полученный опыт в будущем.
Память ставит перед учёными множество научных загадок. Нейробиологи и психологи пришли к выводу, что в нашем мозгу сосуществуют различные типы памяти: эпизодические воспоминания о прошлом опыте, семантические воспоминания о фактах, краткосрочные и долгосрочные воспоминания и многое другое. Они часто имеют разные характеристики и даже расположены в разных участках мозга. Но ранее было не ясно, какие характеристики памяти определяют, как и почему ее следует сортировать тем или иным образом.
Теперь появилась новая теория, подкрепленная экспериментами с использованием искусственных нейронных сетей. Она заключается в том, что мозг сортирует воспоминания, оценивая, насколько они потенциально будут полезны в качестве ориентиров в будущем. Многие воспоминания о предсказуемых вещах, начиная от фактов и заканчивая полезным повторяющимся опытом (например, о том, что вы регулярно едите на завтрак или идете на работу), сохраняются в неокортексе мозга, где они могут способствовать формированию обобщений о мире. Воспоминания, которые вряд ли могут оказаться полезными (например, вкус уникального напитка, который вам когда-то намешали на вечеринке), хранятся в банке памяти в форме морского конька, называемом гиппокампом. Такое активное разделение воспоминаний на основе их полезности и обобщаемости может повысить надежность воспоминаний, помогая нам ориентироваться в новых ситуациях.
Исследование обновляет и расширяет устоявшуюся идею о том, что мозг имеет две связанные, дополняющие друг друга системы обучения: гиппокамп, который быстро кодирует новую информацию, и неокортекс, который постепенно интегрирует ее для долгосрочного хранения.
С начала 1950-х годов ученые начали признавать, что формирование памяти представляет собой многоэтапный процесс. Отчасти это произошло на основе исследований пациента по имени Генри Молисон, страдавшего от неконтролируемых припадков, возникших в его гиппокампе. Хирурги удалили большую часть этой структуры его мозга, после чего пациент во многих отношениях выглядел вполне нормальным: его словарный запас оказался прежним, он сохранил свои детские воспоминания и другие подробности своей жизни до операции. Однако он всегда забывал медсестру, которая ухаживала за ним. В течение десяти лет ей приходилось каждое утро представляться заново. Он полностью утратил способность создавать новые долговременные воспоминания.
Симптомы Молейсона помогли ученым обнаружить, что новые воспоминания сначала формируются в гиппокампе, а затем постепенно передаются в неокортекс. Некоторое время считалось, что это происходит со всеми стойкими воспоминаниями. Однако как только исследователи начали видеть растущее число примеров воспоминаний, которые оставались зависимыми от гиппокампа в долгосрочной перспективе, стало ясно, что происходит что-то еще.
Чтобы понять причину этой аномалии, авторы новой статьи обратились к искусственным нейронным сетям, поскольку функция миллионов переплетенных нейронов в мозге непостижимо сложна. Нейросети представляют собой «приблизительную идеализацию биологических нейронов», но они намного проще. Как и живые нейроны, они имеют слои узлов, которые получают данные, обрабатывают их, а затем предоставляют взвешенные выходные данные другим уровням сети. Подобно тому, как нейроны влияют друг на друга через свои синапсы, узлы в искусственных нейронных сетях корректируют уровни своей активности на основе входных данных от других узлов.
Команда связала три нейронные сети с различными функциями, чтобы разработать вычислительную структуру, которую они назвали моделью учитель-блокнот-ученик. Сеть-учитель представляла собой среду, в которой мог оказаться организм; это обеспечило вклад опыта. Сеть-блокнот представляла собой гиппокамп, быстро кодирующий все детали каждого опыта, полученного от учителя. Сеть-ученик тренировалась по шаблонам учителя, сверяясь с тем, что было записано в блокноте.
Повторы воспоминаний из сети-блокнота привели сеть-ученика к общей схеме посредством исправления ошибок. Но исследователи также заметили исключение из правила: если ученика обучали слишком большому количеству непредсказуемых воспоминаний — шумных сигналов, которые слишком сильно отличались от остальных, — это ухудшало способность ученика запоминать обобщенную модель.
С логической точки зрения это имеет смысл. Представьте, что вы получаете посылки к себе домой. Если в посылке есть что-то полезное, например, посуда, разумно принести это домой и хранить там постоянно. Но если в посылке находится костюм Человека-Паука для вечеринки в честь Хэллоуина или брошюра на распродажу, не нужно захламлять ею дом. Эти предметы можно хранить отдельно или выбросить.
Исследование демонстрирует интересную конвергенцию между системами, используемыми в искусственном интеллекте, и системами, используемыми для моделирования мозга. Это тот случай, когда теория искусственных систем дала новые концептуальные идеи для размышлений о воспоминаниях в живом мозге».
Есть параллели, например, с тем, как работают компьютеризированные системы распознавания лиц. Для начала пользователю нужно загрузить свои изображения в высоком разрешении под разными углами. Связи внутри нейронной сети могут собрать воедино общее представление о том, как выглядит лицо под разными углами и с разными выражениями. Но если вы загрузите фотографию друга, это повредит обобщению и сделает систему менее точной при распознавании исходного лица.
Эти изображения активируют определенные входные нейроны, а затем активность течет по сети, регулируя вес связей. При наличии большего количества изображений модель дополнительно корректирует вес связей между узлами, чтобы минимизировать ошибки вывода.
Но то, что опыт необычен и не укладывается в обобщение, не означает, что его следует отбросить и забыть. Напротив, может быть жизненно важно помнить исключительный опыт. Вероятно, именно поэтому мозг сортирует свои воспоминания по разным категориям, которые хранятся отдельно: неокортекс используется для надежных обобщений, а гиппокамп — для исключений.
Подобные исследования повышают осведомленность об «ошибочности человеческой памяти». Память — ограниченный ресурс, и биологии пришлось пойти на компромисс, чтобы наилучшим образом использовать ограниченные ресурсы. Даже гиппокамп не содержит полной записи переживаний. Каждый раз, когда вспоминается опыт, вес связей в сети меняется, в результате чего элементы памяти становятся более усредненными.
Модель может также дать представление о более фундаментальных вопросах. «Как нам накопить надежные знания и принять обоснованные решения?» Для получения надежных прогнозов важна оценка воспоминаний — большое количество зашумленных данных или ненадежной информации может быть столь же непригодным для обучения людей, как и для обучения моделей ИИ.
