აშშ-ის ჯანდაცვის ეროვნულმა ინსტიტუტმა (NIH) პროექტი დააფინანსა, რომლის მიზანიც სწავლის პროცესში ნეირონული ცვლილებების შესწავლაა. სამომავლოდ ეს მეცნიერებს დაეხმარება, რომ შექმნან ხელოვნური ინტელექტის (AI) მოდელი, რომელიც ტვინის მსგავსი იქნება.
როგორც ცნობილია, სწავლის პროცესი ტვინში ადაპტაციურ ცვლილებებს იწვევს. იმისთვის, რომ ადამიანის ქცევები შეიცვალოს ან მას ახალი ინფორმაცია დაამახსოვრდეს, ტვინის ნეირონული ქსელი უნდა გარდაიქმნას. ეს ცვლილებები ტრილიონობით სინაფსში მიმდინარეობს, იმ ადგილში, რომელშიც ნეირონები ერთმანეთს უკავშირდება. სწავლისას ზოგიერთი სინაფსი ძლიერდება, ზოგი კი სუსტდება. ეს ყველაფერი თანმიმდევრული პროცესია, რომელიც ტვინს საშუალებას აძლევს, ახალი ინფორმაცია შეინახოს. ეს ფენომენი ცნობილია, როგორც “სინაფსური პლასტიკურობა”.
ნეირომეცნიერებმა არაერთი მოლეკულური მექანიზმი აღმოაჩინეს, რომლებიც ამ სინაფსურ პლასტიკურობას განაპირობებს. მიუხედავად ამისა, ჯერ კიდევ ბუნდოვანია, რის მიხედვით განისაზღვრება ის სინაფსები, რომლებიც უნდა შეიცვალოს. ამის გაგება მეცნიერებს დაეხმარება, გაარკვიონ, როგორ ინახავს და ამუშავებს ტვინი მიღებულ ინფორმაციას.
კალიფორნიის უნივერსიტეტის ნეირობიოლოგებმა უილიამ რაითმა, ნათან ჰედრიკმა და ტაკაკი კომიამამ, ახლახან ამ პროცესის შესახებ მნიშვნელოვანი დეტალები გაარკვიეს. მკვლევრებმა ტვინის ვიზუალიზაციის უახლესი მეთოდი გამოიყენეს, რომელსაც ორფოტონური გამოსახულება ეწოდება. მათ თაგვების ტვინის აქტივობა მაქსიმალური სიზუსტით დააფიქსირეს. ასევე, სწავლის პროცესში სინაფსებისა და ნეირონული უჯრედების მოქმედებას დააკვირდნენ.
გაირკვა, რომ ნეირონები სწავლის პროცესში ერთ კონკრეტულ მექანიზმს არ მიჰყვებიან, როგორც ეს ადრე ეგონათ. სინამდვილეში, თითოეული ნეირონი მრავალ კანონზომიერებას იყენებს, ხოლო სხვადასხვა ზონაში მდებარე სინაფსები სხვადასხვა პრინციპებით მოქმედებს. ამ აღმოჩენამ, შესაძლოა, ხელი შეუწყოს როგორც ტვინსა და ქცევასთან დაკავშირებული დაავადებების კვლევას, ასევე ხელოვნური ინტელექტის განვითარებას.
iPhone: https://apps.apple.com/fr/app/sheni/id6746877342?l=en-GB
Telegram არხი: https://t.me/SheniEkimi
