Мозг, как нейросеть, предсказывает реальность с помощью электрических импульсов

Нейробиологи обнаружили, что электрические импульсы, распространяющиеся по коре, функционируют аналогично большим языковым моделям, постоянно предсказывая и формируя восприятие физического мира

Исследователи из Института Солка (Salk Institute) установили, что нейронные волны в зрительной коре действуют как вычислительный механизм, позволяющий мозгу создавать внутренние образы трехмерной внешней среды. Ученые продемонстрировали, что эти электрические импульсы, распространяющиеся по поверхности коры, не являются просто фоновым шумом, а выполняют ключевые пространственно-временные вычисления, необходимые для прогнозирования и восприятия реальности.

Мозг использует электрические сигналы для связи между синапсами. В 2020 году команда под руководством нейробиолога Джона Рейнольдса (John Reynolds) обнаружила прямую связь между волнами, проходящими в зрительной системе бодрствующих животных, и их способностью выявлять объекты прямо перед собой. Это объяснило классическую проблему, когда субъект долго ищет предмет, находящийся на видном месте. Тем не менее, оставалось неясным, каким образом именно волны влияют на восприятие.

В новой работе Рейнольдс и его коллеги представили концепцию, согласно которой нейронные связи, порождающие бегущие волны, постоянно изменяют свою физиологическую структуру или синаптические веса, адаптируясь к внешнему миру. Исследователи напрямую сопоставляют этот процесс с работой больших LLM-моделей. Подобно тому, как нейросети изучают статистическую структуру данных для генерации осмысленного ответа, мозг применяет бегущие волны как биологическую генеративную модель, создаваемую с нуля на основе сенсорного опыта.

Эти динамические паттерны возникают благодаря внутренним связям в нейронных сетях и обеспечивают более эффективное объединение данных о пространстве и времени по сравнению со стандартными иерархическими моделями. Исследования подтверждают, что такие волны не только влияют на возбудимость нейронов, но и непосредственно определяют точность восприятия и скорость реакций живых существ.

В зрительной коре волны выполняют 4 функции: они модулируют восприятие в каждый момент времени, преобразуют свежие визуальные данные в образы, создают краткосрочные прогнозы о окружении и сохраняют и воспроизводят паттерны воспоминаний во времени.

Динамика, аналогичная этим нейронным бегущим волнам (nTW), является основополагающей и широко распространенной характеристикой функционирования мозга, проявляющейся на различных пространственных и временных шкалах у разных видов, включая рыб, млекопитающих и человека. В зрительной коре как спонтанные, так и индуцированные волны модулируют нейронную возбудимость и непосредственно влияют на пороги восприятия, определяя чувствительность к внешним сигналам. В моторной коре волны в бета-диапазоне служат предсказателем времени начала движения, в то время как в префронтальной и теменной коре аналогичные волновые процессы связывают с механизмами поддержания рабочей памяти. За пределами новой коры [в верхнем слое полушарий мозга] эти волны играют не менее важную роль в кодировании памяти и организации сигналов, необходимых для обучения с подкреплением. На уровне всего мозга эта динамика наиболее ярко проявляется во время сна, что подчеркивает глобальный характер волновых процессов в обеспечении когнитивных функций

Джон Рейнольдс

Учёные зафиксировали динамику на различных пространственных и временных масштабах по всему мозгу. Импульсы могут распространяться непрерывно или дискретно благодаря длинным горизонтальным волокнам, связывающим нейроны внутри одной области.

Традиционные концепции рассматривали функционирование зрительной системы как строгую иерархию передачи сигналов. Нейронные бегущие волны расширяют понимание работы мозга, добавляя к традиционным иерархическим моделям «третье измерение» — пространственно-временные вычисления внутри отдельных областей. Экспериментальные данные подтверждают, что эти волновые процессы напрямую управляют восприятием и поведением, модулируя нейронную возбудимость в реальном времени.

В отличие от классических систем, ориентированных на простую передачу сигналов, эти процессы хранят «историю» стимуляции, позволяя мозгу формировать краткосрочные прогнозы на основе взаимосвязи времени и места предыдущих событий. Это создает основу для генеративной обработки данных: нейронные сети используют зависимости «пространство-время» для извлечения признаков из динамических сцен и формирования гибкого внутреннего представления внешнего мира, что функционально сближает биологические процессы с работой моделей искусственного интеллекта.