Японские ученые показали, как принцип свободной энергии объясняет самоорганизацию нейронных сетей мозга. Системы нейронов изменяются в зависимости от сенсорных данных и своих предыдущих состояний так, чтобы минимизировать затраты энергии. Открытие позволит исследовать нарушения функций человеческого мозга, а также оптимизировать работу нейронных сетей искусственного интеллекта. Статья опубликована в журнале Communications Biology.
Биологическая оптимизация — естественный процесс, который делает строение и поведение организмов максимально эффективными. Так, лошадь переходит с рыси на галоп именно на той скорости, на которой галоп потребует меньше энергии, чем рысь. Нейронные сети мозга обеспечивают максимально эффективное управление поведением и передачей информации, сохраняя при этом способность адаптироваться к меняющимся условиям.
Ученые из Центра исследований мозга RIKEN попытались описать эту самооптимизацию нейронных сетей с помощью математических принципов. Предложенная ими модель основана на принципе свободной энергии — в каждый момент времени система стремится затратить как можно меньше энергии. При этом каждая часть системы нейронной сети постоянно обновляется новыми сенсорными данными и своими предыдущими решениями.
Авторы проверили эту теорию с помощью моделирования, в котором модель нейронов самоорганизовалась, изменяя силу своих связей и объединяя прошлые и будущие состояния. Используя принцип свободной энергии, модели нейронных сетей учились проходить лабиринты, подбирая верный маршрут путем проб и ошибок статистически оптимальным образом.
«Наши результаты свидетельствуют о том, что произвольную нейронную сеть можно рассматривать как систему, которая подчиняется принципу свободной энергии, обеспечивая универсальные характеристики мозга, — говорит первый автор исследования Такуя Исомура. — Наша теория может значительно упростить разработку самообучающегося нейроморфного оборудования для выполнения различных типов задач, что актуально для создания искусственного интеллекта нового поколения».
Кроме того, результаты исследования можно будет использовать, чтобы изучать мозг людей с расстройствами мышления, такими как шизофрения.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
