Çalışma, beyin öğrenmenin asırlık teorisini altüst etti
Bilim insanları on yıllardır öğrenmenin sinapslarda veya beyin hücreleri arasındaki sayısız bağlantı noktasında gerçekleştiğini düşünüyorlardı. Ancak şimdi, yeni bir çalışma, öğrenmenin birkaç dendritte, beyin hücresine veya nörona girdileri besleyen dallarda gerçekleştiğini öne sürüyor.
Şu anda dergide yayınlanan bir makalede Bilimsel Raporlaryazarlar, nöronların ve hücre kültürlerinin bilgisayar modellerini inceledikten sonra bu sonuca nasıl vardıklarını anlatıyorlar.
Beynin geniş sinir ağında, nöronlar, dendritleri yoluyla girdi alan ve - belirli koşullara ulaşıldığında - aksonlarını kullanarak çıktılar oluşturan minik mikroçipler gibi davranırlar.
Aksonlar, sırayla, sinaps adı verilen bağlantılar aracılığıyla diğer nöronların dendritlerine bağlanır. Her nöron için dendritlerden çok daha fazla sinaps vardır.
Yeni araştırmanın önemli bir sonucu, öğrenmenin sinapslarda değil dendritlerde gerçekleştiğini öne sürdüğü için, her nöron için öğrenme parametrelerinin önceden düşünülenden çok daha az olmasıdır.
İsrail'deki Bar-Ilan Üniversitesi Gonda Disiplinlerarası Beyin Araştırma Merkezi'nden kıdemli çalışma yazarı Prof. Ido Kanter, "Bu yeni dendritik öğrenme sürecinde," binlerce küçük ve sinaptik öğrenme senaryosunda hassas olanlar. "
Öğrenme sandığımızdan daha hızlı gerçekleşir
Yeni çalışmanın bir diğer önemli sonucu, yeni dendritik modelde öğrenme sürecinin geleneksel sinaptik modelden çok daha hızlı gerçekleşmesidir.
Sonuçlar, beyin bozukluklarının tedavileri ve beynin çalışma şeklini taklit etmeye dayanan "derin öğrenme algoritmaları" ve yapay zeka gibi bilgisayar uygulamalarının tasarımı için önemli çıkarımlara sahip olabilir.
Araştırmacılar, ikincisi durumunda, çalışmalarının daha gelişmiş özelliklerin ve çok daha hızlı işlem hızlarının tasarımına kapı açacağını tahmin ediyorlar.
Geleneksel, sinaptik öğrenme modeli, Donald Hebb'in 1949'da kitapta yayınlanan öncü çalışmasına dayanmaktadır. Davranış Organizasyonu.
Prof. Kanter ve meslektaşlarının "bağlantılarla öğrenme" olarak adlandırdıkları bu model, öğrenme sürecinde değişen "öğrenme parametrelerinin" hesaplama birimleri olan nöron başına sinaps veya bağlantı sayısını yansıttığını önermektedir. sinir ağında.
"Düğümlere göre öğrenme"
Araştırmacılar, “düğümlerle öğrenme” olarak adlandırdıkları yeni modellerinde, öğrenme parametrelerinin, nöron başına çok sayıda bulunan sinaps sayısını değil, dendritlerin veya düğümlerin sayısını yansıttığını öne sürüyorlar. nöron başına yalnızca birkaçıdır.
Bu nedenle, "bağlantı nöronları ağında", sinaptik modeldeki nöron başına öğrenme parametresi sayısının dendritik modeldeki sayıdan "önemli ölçüde daha fazla" olduğunu açıklarlar.
Çalışmalarının temel amacı, "sinaptik (bağlantı) ve dendritik (düğüm) öğrenme senaryoları arasındaki işbirlikçi dinamik özellikleri" karşılaştırmaktı.
Çalışma yazarları, sonuçlarının "şu anda sinapslara atfedilene benzer şekilde, nöronal dendritlerde daha hızlı ve gelişmiş bir öğrenme sürecinin gerçekleştiğini güçlü bir şekilde gösterdiğini" sonucuna varmışlardır.
Zayıf sinapslar öğrenmede kilit rol oynar
Çalışmanın bir diğer önemli bulgusu da, beynin büyük bir kısmını oluşturan ve öğrenmede önemsiz bir rol oynadığı düşünülen zayıf sinapsların aslında çok önemli görünmesidir.
Yazarlar, "dinamiklerin sezgiye aykırı bir şekilde temelde zayıf bağlantılar tarafından yönetildiğini" belirtiyor.
Görünüşe göre, dendritik modelde, zayıf sinapslar, sinaptik modelde olduğu gibi, öğrenme parametrelerinin "gerçekçi olmayan sabit uçlara" hareket etmektense salınmasına neden oluyor.
Prof. Kanter, havanın kalitesini nasıl ölçmemiz gerektiğiyle karşılaştırmalar yaparak sonuçları özetliyor.
"Bir gökdelenin yüksekliğinde çok sayıda küçük, uzak uydu sensörleri aracılığıyla veya burnun çok yakınında bir veya birkaç sensör kullanarak soluduğumuz havanın kalitesini ölçmek mantıklı mı?" Diye soruyor.
"Benzer şekilde, nöronun kendi hesaplama birimi olan nörona yakın gelen sinyallerini tahmin etmesi daha verimli."
Prof. Ido Kanter
