- Mozek není stroj – učí se chytřeji a rozmanitěji, než jsme si mysleli
- Ne všechno, co se naučíme, vzniká stejným způsobem, i mozek má svá tajemství
- Zjistilo se, že synapse v mozku se mění nezávisle na sobě, každá část neuronu se učí jinak
Když se naučíte nový recept nebo si zapamatujete telefonní číslo, váš mozek se učí. A podle nejnovějších výzkumů to dělá mnohem rafinovaněji, než jsme si dosud mysleli. Dlouhá desetiletí se vědci domnívali, že učení v mozku probíhá podle jednoduchého pravidla známého jako Hebbovo pravidlo, které říká, že pokud se dva neurony aktivují současně, jejich spojení se zesílí. Právě to stojí za našimi vzpomínkami, dovednostmi a učením. Jenže nová studie zveřejněná v prestižním časopise Science ukazuje, že mozek je ještě chytřejší.
Vědci ze Stanfordovy univerzity sledovali, jak se mění jednotlivé synapse tj. drobná spojení mezi neurony, během procesu učení. Pomocí speciálních svítících biosenzorů pozorovali v reálném čase mozek myší, které se učily jednoduchý úkol reagující na zvukové podněty. A přišli na něco překvapivého: ne všechny synapse se učí stejně. Některá spojení se posilovala přesně podle Hebbova pravidla, jiná se ale měnila zcela nezávisle, bez ohledu na to, jestli sousední neurony zrovna aktivují, nebo ne.
Ještě zajímavější bylo zjištění, že různé větve jednoho a téhož neuronu používaly v ten samý okamžik úplně odlišné strategie učení. Ukazuje se tedy, že mozek neuplatňuje jeden univerzální model učení – místo toho používá souběžně více různých pravidel, podle situace a potřeby. A to mění celý náš pohled na to, co se v mozku děje, když se něco učíme.
Jak funguje ne-Hebbiánské učení?
Tento druhý způsob učení se často označuje jako ne-Hebbiánské učení. U tohoto typu učení se synapse mění bez nutnosti současné aktivace dvou neuronů. To znamená, že spojení se může zesilovat nebo oslabovat i tehdy, když jeden z neuronů vůbec neaktivuje druhý. Změny v synapsích mohou být řízeny chemickými látkami zvanými neuromodulátory (např. dopamin, serotonin). Tyto látky říkají synapsím, zda má smysl spojení posílit, nebo oslabit – například pokud se stane něco důležitého, dopamin „řekne“ určitým synapsím, že si tuto událost mají zapamatovat.
Tato revoluční zjištění mohou mít obrovský dopad nejen na výzkum paměti, ale i na léčbu psychických poruch. Například u deprese vědci pozorují oslabení důležitých neuronových spojení. Pokud lépe porozumíme tomu, jak se synapse učí a mění, mohli bychom také cíleně pomoci obnovit rovnováhu v mozku. To by mohlo vést k přesnějším a účinnějším terapiím.
A není to jen o lidském zdraví. Tato nová poznání mohou zásadně ovlivnit i vývoj umělé inteligence. Dnešní neuronové sítě v počítačích se učí podle jednoho univerzálního algoritmu. Jenže lidský mozek ukazuje, že skutečná inteligence vzniká z rozmanitosti a flexibility. Pokud se nám podaří přenést tuto „mozkovou rozmanitost“ do algoritmů, mohli bychom vytvořit efektivnější a chytřejší systémy strojového učení.
