В последние годы нейронаука и искусственный интеллект активно исследуют процессы обучения и адаптации, происходящие как в живых организмах, так и в искусственных системах. Одной из ключевых тем является понимание роли несупервизированного обучения — такого типа обучения, при котором изменения в нейронных связях происходят без явных внешних сигналов награды или корректировки на основе ошибок. В биологических нейронных сетях этот процесс становится мощным механизмом, обеспечивающим гибкость и эффективность обработки информации. Несупервизированное предварительное обучение — это процесс, при котором нейронные сети получают опыт воздействия на стимулы без четкой инструкции или вознаграждения, позволяющий сформировать базовые представления об окружающем мире. В отличие от супервизированного обучения, где требуются метки и обратная связь, несупервизированное обучение обогащает систему знаниями, основанными на структуре и статистике исходных данных.
В биологическом контексте это может быть связано с естественным развитием организма и его взаимодействием с окружающей средой до начала обучения целевым задачам. Недавние исследования нейрофизиологов предоставили прямые доказательства того, что механизмы несупервизированного обучения играют важную роль в пластичности нейронных сетей, особенно в зрительной коре головного мозга животных. Использование двумерной фотометрии двухфотонного типа с возможностью одновременной записи активности десятков тысяч нейронов позволило сравнить нейрональные изменения, происходящие как во время выполнения визуальных задач с наградой, так и при пассивном, незавоёванном восприятии тех же стимулов. Результаты показали, что большая часть нейропластичности возникает именно благодаря несупервизированному опыту — при отсутствии вознаграждения или иной формы внешнего подкрепления. Обнаружено, что изменения более всего выражены в так называемых медиальных высших визуальных областях, при этом эти изменения подчиняются визуальным особенностям стимулов, а не пространственным, то есть не зависят от положения или последовательности сигналов в пространстве.
Это свидетельствует о том, что мозг в процессе несупервизированного обучения адаптируется к характерным чертам изображения, формируя прочные и специфичные представления о визуальных объектах и категориях. Примечательно, что только в задачах, сопровождаемых наградой, в передних высших визуальных областях обнаруживается особый сигнал ожидания награды, отражающий элементы супервизированного обучения и предсказывающий поведение животного. Таким образом, биологическая система одновременно использует оба типа обучения, но разделяет их по функциональным областям — несупервизированное обучение распространяется на пластичные представления визуальных характеристик, а супервизированное — на связь с мотивацией и целями. Эти открытия имеют большое значение не только для базовой науки, но и для развития современных методов искусственного интеллекта. Известно, что в искусственных нейронных сетях предварительное обучение без учителя позволяет значимо ускорять последующую обучаемость на конкретных целевых задачах.
Аналогичный феномен наблюдается и в биологических системах: исследования продемонстрировали, что животные, прошедшие этап несупервизированного обучения, значительно быстрее осваивают сложные визуальные задачи с наградами по сравнению с животными без такого опыта. В экспериментальных условиях использовалась виртуальная реальность, где мыши проходили коридоры с различными визуальными текстурами. Группа с несупервизированным опытом перемещалась по этим коридорам без наград и ограничений, что способствовало развитию базовых визуальных представлений. После этого была проведена тренировка с премией за правильное распознавание стимулов, где предварительно обученные мыши проявили лучшую скорость обучения и точность распознавания. Сами визуальные представления, формируемые в процессе несупервизированного обучения, оказались весьма сложными.
Они не базировались на простых пространственных последовательностях, а отражали глубокие визуальные признаки, которые нейронные сети связывали с категориями стимулов, например «лист» или «круг». Помимо этого, новые стимулы, ранее не встречавшиеся животным, вызывали активацию специфических нейронных популяций в первом порядке, что согласуется с механизмами восприятия новизны. Дальнейшее пребывание с этими новыми стимулами приводило к адаптации и трансформации нейронной активности, в том числе к ортотонализации — процессу разнесения нейронных представлений для лучшего разделения схожих объектов. Важным дополнением стало подтверждение, что визуальное распознавание развивается на основе сложных характеристик объекта, а не только его положения. Это было доказано с помощью тестов с изменёнными пространственными конфигурациями изображений, которые не вызывали нарушения распознавания, если визуальные признаки сохранялись.
Такая визуальная, а не пространственная, природа кодирования соответствует современным теориям о функциях зрительной системы, направленным на выделение смысла объектов в окружающей среде. Помимо зрительной коры, известно, что несупервизированное обучение и пластичность проявляются в других областях мозга, включая гиппокамп. Там процесс обучения воспринимается как способ сжатия сенсорной информации и построения когнитивных карт пространства. Но несмотря на схожие механизмы, биологические сети различают пространственную и визуальную информацию, распределяя их по разным отделам и нейронным популяциям. Методологически важным аспектом данного исследования стала комплексная интеграция больших данных нейрональных записей с надёжными поведенческими метриками и продвинутыми методами анализа, включая вычисление селективности нейронов, построение кода направлений активации, а также алгоритмы визуализации активности крупных популяций нейронов.
Такое сочетание позволило получить детализированное представление о пространстве нейрональной активности и его изменениях в ходе обучения без необходимости внешнего контроля. Результаты работы имеют значение для улучшения понимания фундаментальных процессов обучения, адаптации и памяти в мозге, а также для разработки новых подходов в нейроинформатике и машинном обучении. В частности, они подтверждают, что несупервизированное предварительное обучение помогает формированию эффективных, компактных и адаптивных нейронных представлений, которые могут быть впоследствии использованы для быстрого усвоения новых, целевых задач. Эта работа открывает перспективы для дальнейших исследований, направленных на выявление молекулярных и синаптических механизмов, лежащих в основе несупервизированной нейропластичности, а также на создание гибридных моделей обучения, сочетающих преимущества биологических и искусственных систем. Исследование таких механизмов способно не только помочь в понимании нейродегенеративных заболеваний и нарушений когнитивных функций, но и способствовать развитию новых технологий искусственного интеллекта, опирающихся на принципы естественного обучения.
В итоге, несупервизированное предварительное обучение в биологических нейронных сетях служит мощной основой для формирования адаптивных когнитивных функций, позволяя мозгу извлекать структурированную информацию из сенсорного потока без явного внешнего надзора. Понимание и использование этих процессов обещают значительные достижения как в области нейробиологии, так и в инженерии интеллектуальных систем.
