Исследование, опубликованное в научном журнале Nature Neuroscience, сообщает, что мозг применяет сжатие данных, когда принимает решение.
Старший автор Джо Патон, директор исследовательской программы Champalimaud Neuroscience Research Program рассказывает, что идея о том, что мозг максимизирует производительность при минимизации затрат за счет использования сжатия данных, широко распространена в исследованиях сенсорной обработки. Однако она еще не исследовалась в области когнитивных функций.
“Используя сочетание экспериментальных и вычислительных методов, мы продемонстрировали, что тот же принцип применим к гораздо более широкому спектру функций, чем считалось ранее”, – отметил он.
В своих экспериментах исследователи использовали парадигму определения времени. В каждом испытании мыши должны были определить, разделены ли два тона интервалом больше или меньше 1,5 секунды. В то же время ученые регистрировали активность дофаминовых нейронов в мозге животных во время выполнения задания.
“Хорошо известно, что дофаминовые нейроны играют ключевую роль в познании ценности действий”, — пояснили специалисты.
Поэтому, если животное неправильно оценивало длительность интервала в данном испытании, активность этих нейронов приводила к “ошибке предсказания”, которая должна была помочь улучшить работу в будущих испытаниях.
Были построены несколько вычислительных моделей обучения с подкреплением, чтобы проверить, какая из них лучше всего отражает активность нейронов и поведение животных. Модели имели некоторые общие принципы, но отличались тем, как они представляли информацию, которая может быть важна для выполнения задачи.
Команда обнаружила, что только модели со сжатым представлением задачи могут объяснить полученные результаты.
“Мозг, похоже, отсеивает всю нерелевантную информацию. Интересно, что он также избавляется от некоторой релевантной информации, но не настолько, чтобы это сильно повлияло на общее количество вознаграждения, которое получает животное. Животное явно знает, как преуспеть в этой игре”, — рассказывают специалисты.
По словам авторов, это открытие имеет важные последствия как для нейронауки, так и для искусственного интеллекта.
“Хотя мозг явно эволюционировал для эффективной обработки информации, алгоритмы искусственного интеллекта часто решают проблемы методом грубой силы: используя много данных и много параметров. Наша работа предлагает набор принципов, которыми можно руководствоваться в будущих исследованиях того, как можно поддерживать внутренние представления о мире”, – подчеркнули ученые.
