人間の睡眠パターンを模倣することでニューラルネットワークの学習が向上

カリフォルニア大学サンディエゴ校の研究チームは、人工ニューラルネットワークが人間の脳の睡眠パターンを模倣して壊滅的な物忘れの問題を軽減する方法を研究している。 

この研究は PLOS計算生物学. 

平均して、人間は 7 時間あたり 13 ～ 24 時間の睡眠を必要とします。 睡眠はさまざまな面で体をリラックスさせますが、脳は依然として非常に活発なままです。 

睡眠中の脳の活性化

マキシム・バジェノフ博士は、カリフォルニア大学サンディエゴ医学部の医学教授および睡眠研究者です。 

「私たちが眠っている間の脳は非常に忙しく、日中に学んだことを繰り返しています」とバジェノフ氏は言う。 「睡眠は記憶を再編成し、最も効率的な方法で記憶を提示するのに役立ちます。」

バジェノフ氏と彼のチームは、睡眠がどのようにして物体、人、出来事の間の任意または間接的な関連性を記憶する能力である合理的記憶を構築するかについて以前の研究を発表している。 また、古い記憶を忘れるのを防ぎます。 

壊滅的な物忘れの問題

人工ニューラル ネットワークは、人間の脳のアーキテクチャからインスピレーションを得て、AI テクノロジーとシステムを改善します。 これらのテクノロジーは、計算速度という形で超人的なパフォーマンスを達成することに成功しましたが、XNUMX つの大きな制限があります。 ニューラル ネットワークが順次学習すると、壊滅的な忘却と呼ばれる現象が発生し、新しい情報が以前の情報を上書きします。

「対照的に、人間の脳は継続的に学習し、新しいデータを既存の知識に組み込んでいきます。通常、記憶を定着させるために睡眠時間に新しいトレーニングを織り交ぜたときに最も効果的に学習できます」とバジェノフ氏は言う。 

研究チームは、自然の神経システムを人工的に模倣するスパイク ニューラル ネットワークを使用しました。 情報は継続的に伝達されるのではなく、特定の時点で個別のイベント、つまりスパイクとして伝達されます。

ニューラルネットワークで睡眠を模倣する

研究者らは、睡眠を模倣した時折のオフライン期間を設けて新しいタスクでスパイキング ネットワークを訓練すると、壊滅的な忘却の問題が軽減されることを発見しました。 人間の脳と同様に、「睡眠」によってネットワークは古いトレーニングデータを明示的に使用せずに古い記憶を再生できると研究者らは述べています。 

「新しい情報を学習すると、ニューロンが特定の順序で発火し、ニューロン間のシナプスが増加します」とバジェノフ氏は言う。 「睡眠中、起きているときに学習したスパイクパターンが自発的に繰り返されます。 それは再アクティブ化またはリプレイと呼ばれます。 

「変化または形成される能力であるシナプス可塑性は、睡眠中も維持されており、記憶を表すシナプスの重みパターンをさらに強化し、忘れを防止したり、古いタスクから新しいタスクへの知識の伝達を可能にすることができます。」 

研究チームは、このアプローチを人工ニューラル ネットワークに適用することで、ネットワークが壊滅的な忘却を回避できることを発見しました。 

「これは、これらのネットワークが人間や動物と同じように継続的に学習できることを意味します」とバジェノフ氏は続けます。 「人間の脳が睡眠中にどのように情報を処理するかを理解することは、被験者の記憶力を増強するのに役立ちます。 睡眠リズムを改善すると、記憶力が向上します。 

「他のプロジェクトでは、コンピュータ モデルを使用して、睡眠リズムを強化し、学習を改善する聴覚音などの睡眠中に刺激を与えるための最適な戦略を開発しています。 これは、加齢やアルツハイマー病などの病気で記憶力が低下する場合など、記憶力が最適でない場合に特に重要になる可能性があります。」