В Японии, в 2025 году, исследователи из Центра наук о мозге RIKEN (CBS) совершили прорыв в понимании того, как мозг упрощает сложную сенсорную информацию. Таро Тоёидзуми и Кенсуке Ёсида разработали биологически реалистичную модель, вдохновленную мозгом плодовой мушки, которая может революционизировать наш подход к искусственному интеллекту и обработке данных.
Человеческий мозг постоянно бомбардируется информацией от наших чувств. Чтобы избежать перегрузки, он упрощает эти данные, уменьшая их размерность. Эта новая модель имитирует этот процесс, используя алгоритм стохастического вложения соседей с t-распределением (t-SNE), адаптированный для отражения биологических нейронных сетей.
Модель, состоящая из трех слоев, отражающих группы нейронов в мозге мухи, успешно воспроизвела, как плодовые мушки обрабатывают запахи. Она также включает в себя дофамин-зависимую геббовскую пластичность, ключевой элемент того, как мозг укрепляет связи между нейронами. Это открытие может привести к более эффективным и универсальным системам ИИ, способным с большей легкостью обрабатывать сложные данные.
«Оригинальный t-SNE не является биологически правдоподобным — это скорее инженерный метод, чем нейронная сеть», — пояснил Тоёидзуми. «Мы переписали алгоритм так, чтобы он имитировал биологическую нейронную сеть». Команда сейчас планирует применить свою модель к более сложным системам, намекая на захватывающие возможности для будущего ИИ и нейронауки.