Долгое время считалось, что основную роль в хранении информации играют нейроны — клетки, которые генерируют и проводят электрические сигналы. Однако новые данные указывают на то, что в этом процессе могут быть задействованы и астроциты — звездчатые клетки, которых в мозге почти столько же, сколько нейронов, и которые ранее считали в основном вспомогательным, обслуживающим элементом нервной ткани.
Исследование команды MIT под руководством Дмитрия Кротова из лаборатории искусственного интеллекта MIT-IBM Watson предлагает принципиально новую модель памяти, в которой активную роль в кодировании и хранении информации играют именно астроциты. Такая модель может наконец-то объяснить поразительную емкость человеческой памяти, которую долгое время пытались безуспешно обосновать исключительно через нейронные связи.
Согласно новой гипотезе, каждый астроцит может взаимодействовать с сотнями тысяч синапсов — соединений между нейронами. Их отростки обвивают синапсы, образуя так называемые трипарные структуры, где к взаимодействию двух нейронов подключается еще и астроцит в качестве третьей стороны. Астроциты не передают электрические импульсы, как нейроны, но могут использовать сигналы на основе перетока ионов кальция для связи друг с другом и с нейронами. Предложенная учеными модель предполагает, что именно таким образом астроциты могут участвовать в обработке и хранении информации, регулируя активность синапсов и вырабатывая глиотрансмиттеры — вещества, подобные нейромедиаторам.
В своей теоретической работе специалисты опираются на усовершенствованную версию модели Хопфилда — нейросетевую архитектуру, которая способна хранить и извлекать сложные образы. Классические модели Хопфилда, связывающие только пары нейронов, ограничены по объему информации. Однако, по мнению ученых MIT, благодаря астроцитам могут создаваться более плотные ассоциативные связи с вовлечением сразу нескольких нейронов, что дает колоссальный прирост в объеме хранимой информации.
Ключевая идея заключается в том, что каждый отросток астроцита можно рассматривать как отдельную вычислительную единицу. Такая детализация позволяет строить сети с высокой емкостью и эффективным использованием энергии. Теоретически, подобная сеть может хранить почти неограниченное количество паттернов — количество ограничивается лишь числом элементов в системе.
Если удастся подтвердить эту модель в эксперименте, она позволит нам не только глубже понять принципы работы человеческого мозга, но и стать источником вдохновения для развития искусственного интеллекта. По мнению авторов, варьируя степень связности между отростками астроциты, можно будет создавать ИИ-модели с новыми свойствами, которые будут плавно переходить от плотной памяти к механизмам внимания.
По мнению профессора Жан-Жака Слотина, эта работа является одним из первых примеров, когда современные открытия в нейронауке начинают оказывать обратное влияние на развитие ИИ. В течение десятилетий искусственный интеллект развивался параллельно с нейробиологией, но редко черпал из нее идеи. Похоже, теперь начинается новый этап, на котором источником прорывов в технологиях снова станет глубинное понимание работы мозга.
Ранее ученые обнаружили еще одну важную функцию астроцитов: эти клетки вырабатывают вещество, которое обращает вспять дегенеративные изменения мозга при деменции.
