Мозг принимает решения не так, как мы думали: открытие, которое изменит ИИ

Когда мыши бежали по виртуальному коридору, учёные из Университета Иллинойса записывали активность их мозга. И увидели то, что заставило пересмотреть десятилетия нейробиологии: первичная соматосенсорная кора — область, которую считали простым приёмником сигналов от тела, — оказалась вовлечена в принятие решений. Причём не пассивно, а под влиянием высших отделов мозга через быстрые петли обратной связи. Это открытие, опубликованное в Proceedings of the National Academy of Sciences, ставит под сомнение традиционную иерархическую модель работы мозга и может подсказать, как строить более энергоэффективный и умный искусственный интеллект.

Решение рождается раньше, чем считалось

Классическая картина выглядела так: сенсорная информация движется по цепочке всё более сложных областей — от первичных зон к фронтальной коре, где и принимается решение. Эта идея десятилетиями вдохновляла инженеров, создававших свёрточные нейронные сети и другие архитектуры ИИ. Но профессор электротехники и вычислительной техники Юрий Власов и его коллеги из Инженерного колледжа Грейнджера усомнились в полноте этой модели.

Они предположили, что мозг работает иначе: решение не ждёт, пока сигнал дойдёт до «командного центра», а формируется в распределённой сети, где информация течёт в обе стороны. В такой системе первичные сенсорные области не просто передают данные наверх, но и получают обратную связь от высших отделов, которая модулирует их активность уже на ранних этапах обработки.

Чтобы проверить эту гипотезу, исследователи записали нейронную активность мышей, которые перемещались по виртуальному коридору и выполняли перцептивные задачи. И действительно, в первичной соматосенсорной коре (S1) обнаружилась активность, связанная с принятием решения. S1 — одна из самых ранних сенсорных зон коры, и её участие в когнитивных процессах стало неожиданностью.

Петли обратной связи вместо одностороннего потока

Оказалось, что S1 не просто передаёт сенсорную информацию дальше, но и находится под влиянием высших областей мозга через петли обратной связи. Это нисходящее регулирование означает, что принятие решения — не одномоментный акт в «верховном» отделе, а непрерывный диалог между разными уровнями обработки. Информация циркулирует, уточняется, корректируется — и решение возникает как результат этой динамики, а не как финальный вердикт фронтальной коры.

Такой взгляд перекликается с другими недавними открытиями о неожиданной пластичности мозга. Например, исследование летучих мышей показало, что сложная социальная жизнь возможна и без крупного мозга — вопреки прежним теориям. А эксперимент с одиночным нейроном продемонстрировал, что даже одна клетка способна удерживать информацию десятки секунд, хотя считалось, что для памяти нужны целые ансамбли. Похоже, мозг постоянно ломает наши представления о собственной архитектуре.

Чему ИИ может научиться у эволюции

Для исследователей искусственного интеллекта это открытие — не просто академический курьёз. Биологический мозг выполняет поразительно сложные задачи, расходуя при этом ничтожную энергию по сравнению с современными системами ИИ. Если понять, как устроена эта эффективная архитектура, можно попытаться перенести её принципы в искусственные нейронные сети.

«Мы хотим учиться у миллиарда лет эволюции, — говорит Власов. — Как организована биологическая интеллектуальная система архитектурно? Можем ли мы перенять архитектурные принципы мозга и сделать ИИ более эффективным, менее энергозатратным и более умным? Именно в принятии решений современный ИИ отстаёт».

Власов подчёркивает: исследование не даёт готового чертежа для построения лучшего ИИ. Но оно предлагает новый взгляд на то, как мозг организует процесс принятия решений, и этот взгляд может вдохновить будущие архитектуры. Возможно, вместо строгой иерархии слоёв стоит строить сети с богатыми обратными связями, где информация циркулирует между уровнями, а не течёт только вперёд.

Язык мозга всё ещё не расшифрован

Несмотря на прорыв, нейронный код остаётся во многом неизвестным языком. Учёные только начинают понимать, как именно петли обратной связи участвуют в принятии решений и как они координируют разные уровни обработки. В планах команды — детальное исследование временной динамики этих сигналов.

«Изучая быструю временную динамику нейронной активности, мы, возможно, лучше поймём, как эти петли обратной связи вовлекаются в принятие решений, — объясняет Власов. — Возможно, именно такой подход раскроет неизвестные механизмы — как эти петли организованы динамически, как они формируют и формируются разными уровнями обработки. И, может быть, это удастся реализовать в новых архитектурах ИИ».

Этот путь — от наблюдения за мышами в виртуальном коридоре до новых принципов искусственного интеллекта — может занять годы. Но уже сейчас ясно: мозг не так прост, как нам казалось. И, возможно, именно в его кажущейся избыточности и двунаправленных связях скрыт секрет эффективности, которого так не хватает современным машинам.

Кстати, мы уже писали о том, как мозг нарушает собственные правила — например, у медитирующих монахов две обычно конкурирующие сети заработали одновременно. Это ещё одно напоминание: архитектура мозга гораздо гибче, чем любые схемы, которые мы рисуем.