"Мозг очень занят, когда мы спим, повторяя то, что мы узнали в течение дня", - говорит Максим Баженов, доктор философии, профессор медицины и исследователь сна в Медицинской школе Калифорнийского университета в Сан-Диего. "Сон помогает реорганизовать воспоминания и представить их наиболее эффективным способом".

В предыдущей опубликованной работе Баженов и его коллеги сообщили, как сон развивает рациональную память, способность запоминать произвольные или косвенные ассоциации между объектами, людьми или событиями и защищает от забвения старых воспоминаний.

Искусственные нейронные сети используют архитектуру человеческого мозга для улучшения многочисленных технологий и систем, от фундаментальной науки и медицины до финансов и социальных сетей. В некотором смысле они достигли сверхчеловеческой производительности, такой как скорость вычислений, но они терпят неудачу в одном ключевом аспекте: когда искусственные нейронные сети обучаются последовательно, новая информация перезаписывает предыдущую информацию, явление, называемое катастрофическим забыванием.

"Напротив, человеческий мозг непрерывно учится и включает новые данные в существующие знания, - сказал Баженов, - и обычно он лучше всего учится, когда новые тренировки чередуются с периодами сна для консолидации памяти".

Запись в выпуске от 18 ноября 2022 года PLOS Вычислительная биология, старший автор Баженов и его коллеги обсуждают, как биологические модели могут помочь снизить угрозу катастрофического забывания в искусственных нейронных сетях, повышая их полезность в широком спектре исследовательских интересов.

Ученые использовали всплескивающие нейронные сети, которые искусственно имитируют естественные нейронные системы: вместо того, чтобы информация передавалась непрерывно, она передается в виде дискретных событий (всплесков) в определенные моменты времени.

Они обнаружили, что, когда пикирующие сети были обучены новой задаче, но с периодическими периодами отключения, имитирующими сон, катастрофическое забывание было смягчено. Как и человеческий мозг, по словам авторов исследования, "сон" для сетей позволял им воспроизводить старые воспоминания без явного использования старых обучающих данных.

Воспоминания представлены в человеческом мозге паттернами синаптического веса - силой или амплитудой связи между двумя нейронами.

"Когда мы усваиваем новую информацию, - сказал Баженов, - нейроны срабатывают в определенном порядке, и это увеличивает синапсы между ними. Во время сна спонтанно повторяются импульсные паттерны, усвоенные во время бодрствования. Это называется реактивацией или воспроизведением.

"Синаптическая пластичность, способность изменяться или формироваться, все еще сохраняется во время сна, и это может еще больше усилить синаптические модели веса, которые представляют память, помогая предотвратить забывание или обеспечить передачу знаний от старых задач к новым".

Когда Баженов и его коллеги применили этот подход к искусственным нейронным сетям, они обнаружили, что это помогло сетям избежать катастрофического забывания.

"Это означало, что эти сети могли непрерывно учиться, как люди или животные. Понимание того, как человеческий мозг обрабатывает информацию во время сна, может помочь улучшить память у людей. Увеличение ритмов сна может привести к улучшению памяти.

"В других проектах мы используем компьютерные модели для разработки оптимальных стратегий применения стимуляции во время сна, таких как звуковые сигналы, которые усиливают ритмы сна и улучшают обучение. Это может быть особенно важно, когда память неоптимальна, например, когда память ухудшается с возрастом или при некоторых состояниях, таких как болезнь Альцгеймера".

Среди соавторов: Райан Голден и Жан Эрик Делануа, оба из Калифорнийского университета в Сан-Диего; и Павел Санда, Институт компьютерных наук Чешской академии наук.