Математические модели не могут описать взаимодействие нейронов

#Наука и технологии

14 октября 2020

Университет Калифорнии (University of California) опубликовал исследование феномена самооптимизации в нейронных сетях, в котором  подвергаются сомнению существующие модели взаимодействия нейронов. Учёные исследовали структуру и эволюцию нейронных сетей в мозгу мышей и крыс, чтобы понять как мозг функционирует при принятии решений. 

Выяснилось, что мозг получает большой объём информации от всех соединений нейронов. Но мозг не «выбирает» точную информацию, а оценивает различные степени неопределенности и пытается понять, какие условия менее вероятны для принятия тех или иных решений.

Нейронные сети обладают исключительной способностью минимизировать задержки и максимизировать "пропускную способность" восприятия сигналов и обработки информации в распределённом режиме, то есть без какого-либо центрального координатора. Учёные Калифорнийского университета выяснили, что нейронные сети действуют согласованно и соединяются друг с другом таким образом, что при принятии решений быстро повышается производительность работы мозга, но закономерности согласованной работы выяснить пока не удалось, также как и построить математическую модель, которая описывала бы работу сетей. 

Результаты исследования могут оказать влияние на раннее обнаружение опухолей головного мозга по тому, как нейронные сети взаимодействуют между собой.


Евгений Новожилов
  • Комментарии
Загрузка комментариев...