ОМ Непростой журнал
Группа Нэнси Линч (Nancy Lynch), профессора разработки программного обеспечения и проектирования в MIT изучала, как работает коммуникация в сетях ad hoc-типа — например, в чатах, в которых постоянно меняется состав пользователей. Недавно Линч решила приложить накопленные за годы этой работы знания к моделированию процессов, происходящих в живом мозге.
Существующие сегодня нейросети в довольно огрубленном виде повторяют структуру живого мозга. Они состоят из узлов с определенной (небольшой) вычислительной мощностью. Сигнал принимается узлами (в мозге их роль играют нейроны) первого уровня. Если объем информации превышает тот, что узел способен обработать, сигнал передается на следующий уровень, и так далее. Но до сих пор в нейросетях не было того, что есть в живом мозге — а именно узлов, функция которых сводится к тому, чтобы заставлять другие узлы «молчать», своеобразной клеточной милиции. В мозге это делают тормозящие (inhibitory) нейроны, создавая в работе нейронной сети своего рода петлю. Тормозящий нейрон дает сигнал, заставляющий другой нейрон «молчать», и, в зависимости от входящего сигнала, иногда выключают и самих себя. Такая петля оказалась принципиально важной составляющей модели: без нее вычисления просто не выполнялись.
Не работала и система с единственным тормозящим узлом. Оказалось, что для работы минимальной нейросети в модели требовалось как минимум два тормозящих «нейрона», второй (стабилизирующий) посылал слабые сигналы к прекращению работы после того, как первый (конвергирующий) переставал работать. Однако после двух минимальное необходимое количество тормозящих узлов растет очень медленно: на систему из 100 «нейронов» понадобилось всего 2 тормозящих; рост числа последних не давал увеличения скорости вычислительных операций.
Ученые обнаружили, что для того, чтобы система работала, у тормозных узлов не должно быть никаких инструкций по части того, как именно фильтровать информацию. «Случай нужен нам, чтобы разрушить симметрию», — комментирует Меир Партер, один из соавторов исследования.
Работа кибернетиков позволяет взглянуть на живой мозг, в том числе человеческий, как на очень сложный компьютер. «Мы не вникали в нейрофизиологические механизмы — например, нас не интересовало то, какие белки приводят в действие нейроны», — поясняют исследователи. Большое видится на расстоянии; работа Нэнси Линч ставит перед нейробиологами новые вопросы: сколько тормозящих нейронов нужно мозгу? Почему их меньше, чем других разновидностей клеток мозга? Есть ли в живых организмах клеточные аналоги «стабилизирующих» узлов, которые оказались необходимы в компьютерной модели Линч? На эти вопросы ученым еще предстоит ответить.
