Mạng nơ-ron nhân tạo học tốt hơn bằng cách bắt chước mô hình giấc ngủ của con người

Một nhóm nghiên cứu tại Đại học California – San Diego đang khám phá cách mạng nơ-ron nhân tạo có thể bắt chước mô hình giấc ngủ của não bộ con người để giảm thiểu vấn đề quên lãng thảm khốc.

Nghiên cứu này đã được công bố trên PLOS Computational Biology.

Trung bình, con người cần 7 đến 13 giờ ngủ trong 24 giờ. Trong khi giấc ngủ giúp cơ thể thư giãn theo nhiều cách, não bộ vẫn hoạt động rất mạnh.

Não bộ hoạt động trong giấc ngủ

Maxim Bazhenov, PhD, là giáo sư y học và nhà nghiên cứu giấc ngủ tại Trường Y học Đại học California San Diego.

“Não bộ rất bận rộn khi chúng ta ngủ, lặp lại những gì chúng ta đã học trong ngày,” Bazhenov nói. “Giấc ngủ giúp tái tổ chức ký ức và trình bày chúng theo cách hiệu quả nhất.”

Bazhenov và nhóm của ông đã công bố các nghiên cứu trước về cách giấc ngủ xây dựng ký ức hợp lý, đó là khả năng nhớ các mối quan hệ tùy ý hoặc gián tiếp giữa các vật thể, người hoặc sự kiện. Nó cũng bảo vệ chống lại việc quên lãng những ký ức cũ.

Vấn đề quên lãng thảm khốc

Mạng nơ-ron nhân tạo lấy cảm hứng từ kiến trúc của não bộ con người để cải thiện công nghệ và hệ thống trí tuệ nhân tạo. Mặc dù những công nghệ này đã đạt được hiệu suất siêu phàm về tốc độ tính toán, nhưng chúng có một hạn chế lớn. Khi mạng nơ-ron học tuần tự, thông tin mới sẽ ghi đè lên thông tin trước đó trong một hiện tượng được gọi là quên lãng thảm khốc.

“Ngược lại, não bộ con người học liên tục và kết hợp dữ liệu mới vào kiến thức hiện có, và nó thường học tốt nhất khi đào tạo mới được xen kẽ với các giai đoạn ngủ để củng cố ký ức,” Bazhenov nói.

Nhóm nghiên cứu đã sử dụng mạng nơ-ron xung động, một loại mạng nơ-ron nhân tạo mô phỏng các hệ thống nơ-ron tự nhiên. Thay vì được truyền đạt liên tục, thông tin được truyền dưới dạng các sự kiện rời rạc, hoặc xung động, tại các điểm thời gian nhất định.

Bắt chước giấc ngủ trong mạng nơ-ron

Các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra rằng khi mạng nơ-ron xung động được đào tạo trên các nhiệm vụ mới với các giai đoạn ngoại tuyến mô phỏng giấc ngủ, vấn đề quên lãng thảm khốc đã được giảm thiểu. Tương tự như não bộ con người, các nhà nghiên cứu cho biết “giấc ngủ” cho phép mạng nơ-ron phát lại các ký ức cũ mà không cần sử dụng dữ liệu đào tạo cũ.

“Khi chúng ta học thông tin mới, các nơ-ron sẽ hoạt động theo một trình tự nhất định và điều này làm tăng các synap giữa chúng,” Bazhenov nói. “Trong giấc ngủ, các mẫu xung động được học trong trạng thái thức sẽ được lặp lại một cách tự nhiên. Điều này được gọi là tái hoạt hóa hoặc phát lại.

“Khả năng plastic của synap, khả năng thay đổi hoặc tạo hình, vẫn còn trong giấc ngủ và nó có thể tăng cường thêm các mẫu trọng lượng synap đại diện cho ký ức, giúp ngăn chặn việc quên lãng hoặc cho phép chuyển giao kiến thức từ nhiệm vụ cũ sang nhiệm vụ mới.”

Nhóm nghiên cứu đã tìm thấy rằng bằng cách áp dụng cách tiếp cận này cho mạng nơ-ron nhân tạo, nó đã giúp mạng nơ-ron tránh được quên lãng thảm khốc.

“Điều này có nghĩa là những mạng nơ-ron này có thể học liên tục, giống như con người hoặc động vật,” Bazhenov tiếp tục. “Hiểu được cách não bộ con người xử lý thông tin trong giấc ngủ có thể giúp tăng cường ký ức ở con người. Tăng cường nhịp điệu giấc ngủ có thể dẫn đến ký ức tốt hơn.

“Trong các dự án khác, chúng tôi sử dụng các mô hình máy tính để phát triển các chiến lược tối ưu để áp dụng kích thích trong giấc ngủ, chẳng hạn như âm thanh, để tăng cường nhịp điệu giấc ngủ và cải thiện học tập. Điều này có thể đặc biệt quan trọng khi ký ức không tối ưu, chẳng hạn như khi ký ức giảm trong quá trình lão hóa hoặc trong một số tình trạng như bệnh Alzheimer.”