NGHIêN CỨU LẬT NGƯỢC Lý THUYẾT LâU ĐỜI VỀ HỌC TẬP CỦA NãO BỘ

Trong nhiều thập kỷ, các nhà khoa học nghĩ rằng học tập xảy ra trong các khớp thần kinh, hoặc nhiều điểm nối giữa các tế bào não. Nhưng bây giờ, một nghiên cứu mới đề xuất rằng học tập xảy ra ở một số đuôi gai, các nhánh cung cấp đầu vào cho tế bào não, hoặc tế bào thần kinh.

Kết quả của một nghiên cứu mới cung cấp một cái nhìn sâu sắc hoàn toàn mới về khả năng học tập của não bộ.

Trong một bài báo hiện đã được xuất bản trên tạp chí Báo cáo khoa học, các tác giả mô tả cách họ đi đến kết luận này sau khi nghiên cứu các mô hình máy tính về tế bào thần kinh và nuôi cấy tế bào.

Trong mạng lưới thần kinh rộng lớn của não, các tế bào thần kinh hoạt động giống như các vi mạch nhỏ nhận đầu vào thông qua các đuôi gai của chúng, và - khi đạt được các điều kiện nhất định - tạo ra các đầu ra bằng cách sử dụng sợi trục của chúng.

Đến lượt mình, các sợi trục được kết nối với các đuôi gai của các tế bào thần kinh khác thông qua các liên kết được gọi là khớp thần kinh. Có nhiều khớp thần kinh trên mỗi nơ-ron hơn là đuôi gai.

Một kết quả quan trọng của nghiên cứu mới là, bởi vì nó đề xuất rằng việc học tập diễn ra ở đuôi gai chứ không phải khớp thần kinh, các tham số học tập cho mỗi tế bào thần kinh ít hơn nhiều so với suy nghĩ trước đây.

Tác giả nghiên cứu cấp cao, Giáo sư Ido Kanter, thuộc Trung tâm Nghiên cứu Não liên ngành Gonda tại Đại học Bar-Ilan, Israel, lưu ý: “Trong quá trình học tập mới này,” có một vài thông số thích ứng trên mỗi nơ-ron, so với hàng nghìn và những cái nhạy cảm trong kịch bản học qua synap. "

Việc học diễn ra nhanh hơn chúng ta tưởng

Một kết quả quan trọng khác của nghiên cứu mới là quá trình học diễn ra nhanh hơn nhiều trong mô hình đuôi gai mới so với mô hình tiếp hợp truyền thống.

Kết quả có thể có ý nghĩa quan trọng đối với các phương pháp điều trị rối loạn não và thiết kế các ứng dụng máy tính - chẳng hạn như “thuật toán học sâu” và trí tuệ nhân tạo - dựa trên việc bắt chước cách thức hoạt động của não.

Các nhà nghiên cứu dự đoán rằng, trong trường hợp thứ hai, nghiên cứu của họ mở ra cánh cửa cho việc thiết kế các tính năng tiên tiến hơn và tốc độ xử lý nhanh hơn nhiều.

Mô hình học theo kiểu tiếp hợp truyền thống bắt nguồn từ công trình tiên phong của Donald Hebb được xuất bản năm 1949 trong cuốn sách Tổ chức của Hành vi.

Mô hình đó, mà GS Kanter và các đồng nghiệp của ông gọi là “học theo liên kết”, đề xuất rằng “các tham số học” thay đổi trong quá trình học phản ánh số lượng khớp thần kinh, hoặc liên kết, trên mỗi nơ-ron, là các đơn vị tính toán. trong mạng nơ-ron.

'Học theo các nút'

Trong mô hình mới của họ - mà họ gọi là "học theo các nút" - các nhà nghiên cứu đề xuất rằng các tham số học tập phản ánh không phải số lượng khớp thần kinh, trong đó có nhiều trên mỗi nơ-ron, mà là số lượng đuôi gai, hoặc các nút, trong đó chỉ là một số ít cho mỗi nơ-ron.

Do đó, họ giải thích, "trong một mạng lưới kết nối các nơ-ron", số lượng tham số học trên mỗi nơ-ron trong mô hình tiếp hợp là "lớn hơn đáng kể" so với số lượng trong mô hình đuôi gai.

Mục đích chính của nghiên cứu của họ là so sánh “các đặc tính động học hợp tác giữa các kịch bản học tập synap (liên kết) và đuôi gai (nút).”

Các tác giả nghiên cứu kết luận rằng kết quả của họ “mạnh mẽ chỉ ra rằng quá trình học tập nhanh hơn và nâng cao xảy ra ở các đuôi gai thần kinh, tương tự như những gì hiện được quy cho các khớp thần kinh”.

Các khớp thần kinh yếu đóng vai trò quan trọng trong việc học

Một phát hiện quan trọng khác của nghiên cứu là có vẻ như các khớp thần kinh yếu, chiếm phần lớn bộ não và được cho là đóng một vai trò không đáng kể trong việc học, thực sự rất quan trọng.

Các tác giả lưu ý rằng "các động lực chủ yếu bị chi phối bởi các liên kết yếu."

Có vẻ như, trong mô hình đuôi gai, các khớp thần kinh yếu khiến các tham số học dao động thay vì chuyển đến “các điểm cực cố định không thực tế” như trong mô hình tiếp hợp.

GS Kanter tóm tắt kết quả bằng cách so sánh với cách chúng ta nên đo chất lượng không khí.

“Nó có ý nghĩa không,” anh ấy hỏi, “để đo chất lượng không khí mà chúng ta hít thở thông qua nhiều cảm biến vệ tinh nhỏ, ở xa ở độ cao của một tòa nhà chọc trời, hoặc bằng cách sử dụng một hoặc một số cảm biến ở gần mũi?”