stub Neurale netværk Lær bedre ved at efterligne menneskelige søvnmønstre - Unite.AI
Følg os

Kunstig intelligens

Neurale netværk Lær bedre ved at efterligne menneskelige søvnmønstre

Udgivet

 on

Et team af forskere ved University of California - San Diego undersøger, hvordan kunstige neurale netværk kan efterligne søvnmønstre i den menneskelige hjerne for at afbøde problemet med katastrofal glemsel. 

Forskningen blev offentliggjort i PLOS Computational Biology

I gennemsnit kræver mennesker 7 til 13 timers søvn pr. 24 timer. Mens søvn afslapper kroppen på mange måder, forbliver hjernen stadig meget aktiv. 

Aktiv hjerne under søvn

Maxim Bazhenov, PhD, er professor i medicin og søvnforsker ved University of California San Diego School of Medicine. 

"Hjernen har meget travlt, når vi sover, og gentager det, vi har lært i løbet af dagen," siger Bazhenov. "Søvn hjælper med at omorganisere minder og præsentere dem på den mest effektive måde."

Bazhenov og hans team har offentliggjort tidligere arbejde om, hvordan søvn opbygger rationel hukommelse, som er evnen til at huske vilkårlige eller indirekte associationer mellem objekter, mennesker eller begivenheder. Det beskytter også mod at glemme gamle minder. 

Problemet med katastrofal glemsel

Kunstige neurale netværk henter inspiration fra den menneskelige hjernes arkitektur for at forbedre AI-teknologier og -systemer. Mens disse teknologier har formået at opnå overmenneskelig ydeevne i form af beregningshastighed, har de en stor begrænsning. Når neurale netværk lærer sekventielt, overskriver ny information tidligere information i et fænomen, der omtales som katastrofal forglemmelse.

"I modsætning hertil lærer den menneskelige hjerne kontinuerligt og inkorporerer nye data i eksisterende viden, og den lærer typisk bedst, når ny træning er sammenvævet med perioder med søvn for at konsolidere hukommelsen," siger Bazhenov. 

Holdet brugte spiking neurale netværk, der kunstigt efterligner naturlige neurale systemer. I stedet for at blive kommunikeret kontinuerligt, transmitteres information som diskrete hændelser eller spidser på bestemte tidspunkter.

Efterligner søvn i neurale netværk

Forskerne opdagede, at når spiknetværk blev trænet i nye opgaver med lejlighedsvise off-line perioder, der efterlignede søvn, blev problemet med katastrofal glemsel mildnet. I lighed med den menneskelige hjerne siger forskerne, at "søvn" gør det muligt for netværkene at afspille gamle minder uden eksplicit at bruge gamle træningsdata. 

"Når vi lærer ny information, affyrer neuroner i bestemt rækkefølge, og dette øger synapserne mellem dem," siger Bazhenov. "Under søvn gentages de spidsmønstre, vi lærte under vores vågne tilstand, spontant. Det kaldes reaktivering eller replay. 

"Synaptisk plasticitet, evnen til at blive ændret eller støbt, er stadig på plads under søvn, og det kan yderligere forbedre synaptiske vægtmønstre, der repræsenterer hukommelsen, og hjælper med at forhindre at glemme eller til at muliggøre overførsel af viden fra gamle til nye opgaver." 

Holdet fandt ud af, at ved at anvende denne tilgang til kunstige neurale netværk, hjalp det netværkene med at undgå katastrofal forglemmelse. 

"Det betød, at disse netværk kunne lære kontinuerligt, som mennesker eller dyr," fortsætter Bazhenov. "Forståelse af, hvordan den menneskelige hjerne behandler information under søvn, kan hjælpe med at øge hukommelsen hos mennesker. Forøgelse af søvnrytmer kan føre til bedre hukommelse. 

"I andre projekter bruger vi computermodeller til at udvikle optimale strategier til at anvende stimulation under søvn, såsom auditive toner, der forbedrer søvnrytmerne og forbedrer indlæringen. Dette kan være særligt vigtigt, når hukommelsen ikke er optimal, såsom når hukommelsen falder ved aldring eller under visse tilstande som Alzheimers sygdom." 

 

Alex McFarland er en AI-journalist og forfatter, der udforsker den seneste udvikling inden for kunstig intelligens. Han har samarbejdet med adskillige AI-startups og publikationer verden over.