9 Minutės
Skoltech mokslininkų naujas matematinis modelis kelia klausimą, kuris skamba paprastai, tačiau turi gilių pasekmių: kiek sensorių ar „funkcinių ašių“ reikėtų, kad atminties talpa būtų maksimali? Tyrimas, publikuotas Scientific Reports, siūlo netikėtą atsakymą — teorinis optimumas randamas prie septynių nepriklausomų savybių. Čia paaiškinsime, ką tai reiškia, kodėl šis rezultatas svarbus dirbtiniam intelektui, robotikai ir neuromokslams, ir kaip jį galėtume patikrinti eksperimentais.
Kas yra engramai ir ką reiškia „konceptualus erdvė“?
Mintyje ar smegenyse išsaugoti atminties pėdsakai dažnai vadinami engramomis. Tai ne pavienės nervinės ląstelės, o retai pasitaikančios neuronų jungtys — surinkimai, pasklidę per skirtingas smegenų zonas. Kiekviena engrama apibūdinama ne vienu požymiu, o daugybe savybių: vizualiniai bruožai, kvapas, skonio niuansas, liesti patirtis, kontekstas ir pan. Šie sensoriniai arba „funkciniai“ kanalai apibrėžia konceptualios erdvės matmenis — tarsi koordinates, kuriomis galima surašyti visų engramų vietas ir santykius.
Įsivaizduokite bananą: jo atmintyje gali būti geltona spalva, kreivumas, saldus skonis, specifinis aromatas, minkštas paviršius ir tam tikras kontekstas (pvz., pusryčiai). Kiekviena iš šių charakteristikų yra ašis konceptualioje erdvėje — jų visuma lemia, kaip aiškiai atskiriame bananą nuo panašių objektų, tokių kaip mango ar cukranendrių batonėlis.
Engramų dinamika: mokymasis, konsolidacija ir užmiršimas
Modelyje engramos nėra statiškos. Jos „ryškėja“ arba „blunka“ priklausomai nuo to, kaip dažnai jas aktyvuoja jutiminė informacija. Dažnas aktyvavimas atitinka mokymąsi ir konsolidaciją — sinapsės stiprėja, reprezentacijos tampa aiškesnės. Priešingai, retas aktyvavimas lemia užmiršimą: engrama išsisklaido, tampa mažiau atskiriama nuo kitų. Skoltech autoriai nagrinė, kokia ilgalaikė (stacionari) engramų pasiskirstymo forma susiformuoja po daugybės sąveikų su stimulais ir kaip tokia pasiskirstymo forma lemia atskiriamų konceptų skaičių, priklausomai nuo konceptualios erdvės matmenų skaičiaus.
Naujas atradimas: atminties talpa „švyti“ prie septynių matmenų
Matematinė analizė parodė įdomų, netikėtą rezultatą: esant tam tikroms prielaidoms apie stimulus ir reprezentacijų geometriją, atskiriamų engramų skaičius stacionarioje būsenoje pasiekia maksimumą, kai kiekvienam konceptui priskiriama septynios nepriklausomos savybės. Kitaip tariant, septynių matmenų konceptualus laukas šio modelio rėmuose optimizuoja atminties talpą — analogiškai galvojant, turint septynias „senses“ vietoj tradicinių penkių.
Skoltech komandos narys prof. Nikolay Brilliantov paaiškino: „Mūsų analizė rodo, kad kai konceptai koduojami septyniomis charakteristinėmis savybėmis, galimų atskirų vienetų skaičius pakyla iki viršutinės ribos. Tai teorinis rezultatas, galintis paveikti mūsų supratimą apie sensorinių kanalų reikšmę dirbtinėms sistemoms ir galbūt — spekuliatyviai — biologinei sensorikai.“
Reikia pabrėžti svarbų modelio niuansą: klasteriai, kuriuose susitelkę panašūs engramai aplink bendrą centrą, skaičiuojami kaip vienas konceptas. Tai turi įtakos, kaip modelis fiksuoja, kas laikoma „atskira“ atminties vienete.
Kaip šis maksimumas išryškėjo?
Autoriai nenaudojo vien tik neuroninių tinklų simulacijų; jie išvedė analitines išraiškas, kurios aprašo, kaip engramų rinkiniai konverguoja į brandžią pasiskirstymo formą. Tada atlikta „skenavimas“ — keičiant konceptualios erdvės dimensijų skaičių ir skaičiuojant stacionarines pritraukiamo tipo engramų sankaupas. Tokiame matematiniame fone ryškus maksimumas prie septynių dimensijų pasirodė esąs atsparus daugeliui modelio prielaidų apie stimulo statistiką ir reprezentacijų geometriją.
Ką tai reiškia praktikoje: AI, robotika ir neuromokslai
Jei šis rezultatas išsilaiko už idealizuoto modelio ribų, jis turi keletą konkrečių pasekmių:
- Robotika ir įkūnyti agentai: dizaineriai gali pagerinti mokymąsi ir atpažinimą integruodami platesnį, gerai parinktą nepriklausomų jutiklių rinkinį — pavyzdžiui, magnetinius, terminius ar vibrotaktilinius sensorius — kurie suteiktų naujas, ortogonalias reprezentacines ašis.
- Mašininis mokymasis: daugmodalės įterptinės (embedding) erdvės, sudarytos iš kruopščiai atrinktų, nepriklausomų kanalų, gali padidinti modelio gebėjimą saugoti ir atskirti konceptus be žymaus tinklo dydžio didinimo.
- Neuromokslas ir evoliucija: rezultatas sukelia hipotezes, kurias būtų įdomu tikrinti palyginamosiose sensorikos ir atminties studijose tarp rūšių — ar tam tikros ekologinės sąlygos skatina didesnį „savatų“ (feature) skaičių ir ar tai susiję su atminties talpa.
Vis dėlto autoriai aiškiai pabrėžia: tiesioginis dimension-to-sense (matmuo → pojūtis) atitikimas yra spekuliatyvus. Biologiniai jutimo sistemų apribojimai — evoliuciniai, vystymosi ar metaboliniai — stipriai veikia jutimo organų formavimąsi. Be to, realios nervų sistemos labai dažnai tvarko duomenis hierarchiškai ir su aukšta koreliacija tarp kanalų, todėl idealizuotos nepriklausomų charakteristikų prielaidos galioja tik ribotai.
Techniniai privalumai ir matavimo metodai
Modelis suteikia konkrečius, matuojamus padarinius: pakeitus sensorių skaičių ar nepriklausomumą, turėtume matyti pokyčius atminties diskriminacijoje. Eksperimentuose tai galima vertinti naudojant informacijos teorijos metrikas (pavyzdžiui, mutual information tarp stimulo identiteto ir neuralinių reprezentacijų), klasterių skaičiaus analizę arba diskriminacijos rodiklius eksperimento dalyviams ar agentams.
Taip pat verta paminėti, kad optimumas nėra absoliutus bet kokio tipo sistemoje. Jis priklauso nuo: stimulų statistikos (kiek retai pasitaiko tam tikri bruožai), reprezentacijų sklaidos (kaip plačiai išsibarsto engramai erdvėje), reaktivacijos dinamikos (kiek greitai engramos keičiasi) ir nuo to, kaip mes skaičiuojame „atidumas“ ar „atskiriamumą“ tarp engramų. Todėl praktikai turėtų vertinti šį modelį kaip gairę, o ne universalią taisyklę.
Kur galima tai išbandyti eksperimentuose?
Yra realių, įgyvendinamų eksperimentinių ir inžinerinių žingsnių, kuriais šią teoriją būtų galima patikrinti:
- Suvokimo augmentacija žmonėms: pavyzdžiui, dėvimas magnetinio lauko jutiklis, kuris suteikia naują sensorinę informaciją apie aplinką. Ar tokia papildoma ašis pagerintų gebėjimą atskirti panašias atmintis per tam tikrą laiką?
- Kontroliuojami AI bandymai: agentai, mokomi su papildomomis, tiksliai ortogonaliomis modalumų kombinacijomis (pvz., pridėjus termalinius arba vibrotaktilinius signalus), ir to paties agento architektūra be šių kanalų — kaip skiriasi jų gebėjimas ilgainiui atskirti daug konceptų?
- Ablacijos studijos: sistematiškai pašalinant arba pridedant modalumus ir stebint atminties talpos pokyčius eksperimento metu.
- Gyvūnų palyginamosios studijos: ar rūšys, turinčios daugiau atskirų jutimo kanalų, iš tikrųjų demonstruoja didesnę gebėjimą atskirti daug panašių objektų ar situacijų — kai tokios savybės yra ekologiniu požiūriu naudingos?
Atminkime, kad empiriniai tyrimai turi būti atsargūs su interpretacija: net jei papildomi kanalai pagerina atminties diskriminaciją laboratorinėmis sąlygomis, natūralioje aplinkoje kiti apribojimai (pavyzdžiui, energijos sąnaudos, sensorinių signalų koreliacija ar neuroninis apdorojimas) gali neutralizuoti šį poveikį.
Ekspertų perspektyvos ir praktinis požiūris
Dr. Elena Park, kognityvinių AI sistemų tyrėja, komentavo: „Skoltech rezultatas yra naudingas orientyras. Tai nereiškia, kad biologija privalo turėti tiksliai septynias jusles, bet rodo, kad atminties talpa yra jautri representacinių ašių skaičiui ir jų nepriklausomumui. Inžinieriams tai konkreti pamoka: pridėti kelis gerai parinktus, nepriklausomus sensorius gali būti efektyviau nei vien tik didinti tinklo parametrų skaičių.“
Tai atveria galimybę eksperimentuoti su dizainu: kuriant robotus ar agentus, ne visada svarbu, kad du papildomi sensoriai būtų „geresni“ — svarbu, kad jie suteiktų naują, nepriklausomą informacinę ašį. Pvz., terminis jutiklis suteiks skirtingą tipą duomenų nei papildoma kamera; vibrotaktilinis jutiklis gali suteikti detalų paviršiaus tekstūros signalą, nepriklausomą nuo vaizdo ypatybių.
Praktiniai pavyzdžiai
- Mobilusis robotas sandėlyje: pridėjus magnetinį jutiklį, robotas gali atpažinti metalinius konteinerius ar orientyrus, kurie vizualiai yra vienodi. Tai gali padidinti saugų išdėstymo atpažinimo tikslumą, net jei kamera ir lidar jau veikia.
- Medicininis diagnostikos atminties testas: multimodalinės užduotys, kurios kombinuoja kvapą, vaizdą ir garsą, gali padėti ištirti, ar papildomi stimulus kanalai pagerina pacientų gebėjimą identifikuoti ir prisiminti sudėtingus klinikinius atvejus.
- Dirbtinių agentų atminties kompresija: vietoj vien tik parametrų didinimo, inžinieriai gali siekti kodo, kuriame įvairios modalumai yra kruopščiai projektuojami į ortogonalias erdvės ašis, taupant skaičiavimo išteklius.
Ribojimai ir kur reikia papildomų tyrimų
Svarbu pabrėžti kelis ribojimus:
- Koreliacija tarp kanalų: didele dalimi biologinės sensorikos yra kruopščiai koreliuotos — rega ir judesio suvokimas ar garsas ir vibracija dažnai teikia susijusią informaciją. Tokiu atveju papildoma „ašis“ gali suteikti mažai naujos informacijos.
- Energetiniai ir vystymosi apribojimai: papildomi jutimo organai kainuoja išlaikyti — jie reikalauja energijos, vystymosi resursų ir aplinkinių neuroninių tinklų adaptacijos.
- Hierarchinė reprezentacija: realios smegenys linkusios sudaryti hierarchijas, kur žemesnio lygio savybės jungiasi į aukštesnio lygio konceptus. Toks sluoksniavimas gali pakeisti optimalų savybių skaičių modelio prasme.
Todėl tolimesni tyrimai turėtų ne tik pridėti ar atimti kanalus, bet ir keisti jų laisvę, koreliacijos laipsnį bei hierarchinę integraciją. Tik tokiu būdu paaiškės, ar septynių dimensijų maksimumas išlieka, kai atsižvelgiama į realaus pasaulio sudėtingumą.
Kaip vertinti rezultatų reikšmę
Vertinant šio modelio svarbą, reikėtų atsižvelgti į kelis aspektus:
- Teorinis aiškumas: modelis suteikia aiškų, formuluojamą prognozių rinkinį — tai vertinga, nes leidžia planuoti griežtus eksperimentus.
- Inžinerinė nauda: net jei biologija neseka šio idealo, inžinieriai gali pritaikyti idėją — optimalus modalumų skaičius gali būti naudojamas kuriant efektyvesnes multimodalines sistemas.
- Eksperimentinis testavimas: tik per pritaikytus bandymus su žmonėmis, gyvūnais ar AI agentais paaiškės, ar teorinis maksimumas turi praktinę vertę.
Galiausiai, šis rezultatas praplečia mūsų mąstymą apie atmintį: vietoj vien tik sinapsinių mechanių ar neuroninio tinklo architektūros, autorių požiūris iškelia reprezentacijos geometriją — kiek „ašių“ reikėtų, kad informacija būtų laikoma atskirai ir patikimai? Tai atveria naujus tyrimų kelius tarp informacijos teorijos, statistinės fizikos ir kognityvinių mokslų.
Skoltech pateikė aiškų, patikrinamą hipotezių rinkinį: septynių matmenų konceptualus erdvė optimizuoja stacionarią atminties talpą jų modeliui. Ar tai taps biologine tiesa, ar bus vertinga inžinerinė gairė — paaiškės ateityje vykdomuose eksperimentuose ir pritaikymo bandymuose.
Šis darbas yra priminimas, kad „suvokimo matmenys“ nėra vien tik filosofinis ar semantinis klausimas — jie turi labai konkrečią įtaką informacijai, kurią galime atpažinti, išlaikyti ir atskirti. Ir kartais netikėtas skaičius, pavyzdžiui septynetas, gali atverti naujus kelius supratimui ir inovacijoms.
Šaltinis: sciencedaily
Palikite komentarą