Tóm tắt: Các nhà khoa học đã tiến bộ trong việc tìm hiểu các cơ chế đằng sau việc hình thành và củng cố bộ nhớ trong não trong giai đoạn nghỉ ngơi hoặc giấc ngủ. Một nghiên cứu mới tập trung vào vai trò của thùy não - một khu vực não quan trọng đối với bộ nhớ, và tế bào vị trí của nó được "lặp lại" các chuỗi thần kinh. Các nghiên cứu viên đã xây dựng một mô hình trí tuệ nhân tạo để hiểu rõ hơn về những quá trình này, khám phá ra rằng các chuỗi trải nghiệm được ưu tiên trong quá trình lặp lại dựa trên sự quen thuộc và phần thưởng. Ứng dụng đó đã giúp cho agen khAI học được thông tin không gian hiệu quả hơn khi lặp lại các chuỗi ưu tiên này, đưa ra bằng chứng quý giá về cách não của chúng ta học tập và xử lý thông tin.
Các sự kiện quan trọng: Thùy não chứa các tế bào vị trí lửa ở các vị trí cụ thể, và các tế bào này đóng một vai trò quan trọng trong việc "lặp lại" trong giai đoạn nghỉ ngơi hoặc giấc ngủ. Chuỗi thần kinh trong quá trình lặp lại không phải là ngẫu nhiên, mà tuân theo một số quy tắc ưu tiên nhất định, chẳng hạn như ưu tiên trải nghiệm quen thuộc và những trải nghiệm liên quan đến phần thưởng. Mô hình trí tuệ nhân tạo được xây dựng bởi các nhà nghiên cứu mô phỏng quá trình lặp lại này, và được tìm thấy học thông tin không gian hiệu quả hơn khi lặp lại các chuỗi ưu tiên này, đưa ra thông tin quý giá về cách não của chúng ta học tập và xử lý thông tin.
Nguồn: RUB
Vùng não thùy là rất quan trọng đối với việc hình thành bộ nhớ. Điều này đã được minh họa qua các trường hợp nổi tiếng như bệnh nhân H.M., người không thể hình thành bộ nhớ mới sau khi các phần lớn thùy não của mình đã bị loại bỏ. Các nghiên cứu trên gặm nhấm đã chứng minh vai trò của thùy não trong học tập không gian và điều hướng. Một khám phá quan trọng trong ngữ cảnh này là các tế bào lửa ở các vị trí cụ thể, được gọi là tế bào vị trí. "Chúng đóng một vai trò trong một hiện tượng đầy hấp dẫn được gọi là lặp lại", Nicolas Diekmann giải thích. Khi một động vật di chuyển, một số tế bào vị trí nhất định sẽ phát hỏa theo thứ tự đóng góp của chúng. Sau đó, trong giai đoạn nghỉ ngơi hoặc khi ngủ, các tế bào vị trí giống như thế có thể được kích hoạt lại hoặc theo thứ tự ngược lại. Chuỗi quan sát trong quá trình lặp lại không chỉ phản ánh hành vi trước đó mà còn có thể xây dựng lại, chúng có thể thích nghi với các thay đổi cấu trúc trong môi trường hoặc đại diện cho các địa điểm chưa được thăm nhưng được nhìn thấy. "Chúng tôi quan tâm đến cách thùy não tạo ra nhiều loại lặp lại khác nhau một cách hiệu quả và mục đích chúng phục vụ là gì," Nicolas Diekmann nêu rõ. Do đó, các nhà nghiên cứu xây dựng một mô hình máy tính trong đó trí tuệ nhân tạo học thông tin không gian. Cuối cùng, họ nghiên cứu cách mà agen AI nhanh chóng tìm thấy lối thoát khỏi tình huống không gian cụ thể. Càng hiểu rõ hơn, càng nhanh hơn.
Quy trình lặp lại tuân theo các quy tắc nhất định
Agen AI cũng học bằng cách lặp lại các chuỗi thần kinh. Tuy nhiên, chúng không được phát lại ngẫu nhiên mà được ưu tiên theo một số quy tắc nhất định. "Chuỗi được phát lại ngẫu nhiên theo ưu tiên của chúng," Nicolas Diekmann nhấn mạnh. Các chuỗi quen thuộc được ưu tiên. Các vị trí liên quan đến phần thưởng cũng được phát lại thường xuyên hơn. "Mô hình của chúng tôi có tính khả thi sinh học, tạo ra một lợi thế tính toán dễ quản lý và học nhanh hơn so với các agen khác nơi các chuỗi được phát lại ngẫu nhiên," Nicolas Diekmann tổng kết. "Điều này cho chúng ta một chút thông tin chi tiết hơn về cách não học."
Tác giả: Meike Driessen Nguồn: RUB Liên hệ: Meike Driessen - RUB Hình ảnh: Hình ảnh được ghi nhận trên Neuroscience News Nghiên cứu gốc: Open access. "A model of hippocampal replay driven by experience and environmental structure facilitates spatial learning" của Nicolas Diekmann và cộng sự. eLife Trích dẫn trích dẫn 'trí tuệ nhân tạo đưa ra thông tin quý giá về cách làm việc của não'.
