В последние годы области нейронауки и искусственного интеллекта продолжают активно развиваться, находя все больше точек соприкосновения. Одним из наиболее прогрессивных направлений является исследование межмозговых нейронных динамик – процесса, при котором активность нервных систем нескольких индивидов синхронизируется во время социальных взаимодействий. Такие исследования позволяют глубже понять, как мозг обрабатывает социальную информацию, а также какие принципы лежат в основе коллективного поведения как в биологических, так и в искусственных системах. Социальное взаимодействие можно рассматривать как динамическую обратную связь между участниками коммуникации, при которой каждое действие вызывает реакцию другого индивида. Этот процесс требует точного согласования на уровне нейронных сетей, обеспечивающего понимание намерений и эмоций партнера.
Ученые из Университета Калифорнии в Лос-Анджелесе под руководством Вейчже Хонга провели масштабное исследование межмозговых нейронных взаимодействий как у биологических существ (грызунов), так и в среде искусственных интеллект-агентов. В экспериментальной части ученые использовали методы оптической записи активности нейронов (кальциевую микроскопию) в дорсомедиальной префронтальной коре — области мозга, связанной с социальным поведением. Анализируя активность моно- и поли-молекулярных типов нейронов, исследователи смогли разбить нейронное пространство каждого животного на две подпространства: общее, отражающее синхронную активность, и уникальное, связанное с индивидуальными паттернами поведения. Особое внимание уделялось сравнению активности двух типов нейронов – глутаматергических и ГАМК-ергических (выделяющих гамма-аминомасляную кислоту). Оказалось, что именно ГАМК-ергические нейроны играют ключевую роль в формировании общего нейронного подполя, объединяющего действия индивида и его партнера.
Это свидетельствует о том, что ингибиторные нейроны, традиционно ассоциируемые с подавлением активности, в данном контексте интегрируют информацию о поведении «себя» и «другого», облегчая социальную координацию. Данное открытие является важным вкладом в понимание того, что именно уникальные классы нейронов выступают фундаментальными элементами социальной когнитивной сети. Кроме того, наблюдения за искусственными агентами, обученными с помощью методов глубокого многопользовательского обучения с подкреплением, показали, что социальное взаимодействие способствует развитию общих нейронных динамик и в этих системах. Особенно интересен результат, что намеренное вмешательство и разрушение нейронных компонентов общего нейронного подпространства в искусственных агентам приводило к значительному снижению социально значимого поведения. Эти данные подчеркивают функциональную важность синхронизированных нейронных паттернов для эффективных коммуникаций и взаимодействия в коллективе.
Исследование позволило вывести универсальную модель, объединяющую биологические и искусственные системы – суть ее в том, что успешное социальное взаимодействие опирается на совместно разделяемые нейронные пространства. Подобное адаптивное взаимодействие между индивидами обеспечивает гибкость и пластичность социального поведения, позволяя не только реагировать на партнера, но и прогнозировать его действия и намерения. Это открывает перспективы для разработки более продвинутых моделей искусственного интеллекта, способных к естественному и эффективному взаимодействию с людьми и друг с другом. Технически, для анализа данных ученые использовали современные методы машинного обучения и статистики: частично наименьших квадратов корреляции (PLSC), каноническую корреляцию и методы выделения локальных нейронных ансамблей. Это позволило выделить значимые нейронные подпространства и проверить их устойчивость, а также связь с конкретными поведениями.
Нейродинамика в префронтальной коре находится в центре внимания не только из-за ее роли в социальных процессах, но и потому, что ее функциональная архитектура отражает баланс между возбуждением и ингибированием – ключевой параметр, обеспечивающий когнитивную гибкость и эмоциональную регуляцию. Нарушения в этом балансе связаны со множеством нейропсихиатрических расстройств, в частности с аутизмом и шизофренией, где социальное взаимодействие значительно затруднено. Применение результатов данного исследования в искусственном интеллекте появляется особенно актуальным. Системы ИИ, обученные на основе принципов совместного нейронного пространства и социального взаимодействия, смогут реализовывать более сложные стратегии сотрудничества, сопереживания и конфликтного взаимодействия. Так, многопользовательские модели обучения с подкреплением показывают эффективность в задачах совместного достижения целей, что имеет широкие применения в робототехнике, виртуальной реальности и сервисных автоматах.
В многокомпонентных социальных сценариях, таких как коллективная работа или массовые коммуникации, понимание межмозговых динамик способно улучшить диагностику и терапию социальных нарушений, а также предоставить базу для создания интерфейсов мозг-компьютер, позволяющих синхронизировать действия и эмоции людей на новом уровне. Более того, исследования нейронных корреляций в динамике социальных взаимодействий стимулируют развитие междисциплинарных направлений, объединяющих нейронауку, компьютерные науки, психологию и когнитивистику. Вместе они формируют основу для создания новых технологий и методов, способствующих улучшению качества жизни и развитию человечества. В заключение стоит отметить, что понятие межмозговых нейронных динамик выходит за рамки классических представлений о нейробиологии, открывая окно в коллективный разум – механизм, при помощи которого отдельные субъекты объединяются в социальные системы с общей целью и пониманием. Аналогично, успехи в понимании и внедрении этих процессов в искусственных интеллектуальных системах обещают революционизировать их способность к адаптации, обучению и взаимодействию, делая ИИ по-настоящему социально осознанным и эффективным.
Перспективы развития данной области с учетом новых данных и технологий кажутся безграничными. Они включают в себя более детальное исследование молекулярных основ нейронных подпредставлений, расширение экспериментальных моделей с участием различных видов, а также интеграцию полученных знаний с передовыми вычислительными подходами. В будущем такие исследования будут играть ключевую роль в формировании следующего поколения интеллектуальных систем, способных понять и разделить сложные социальные контексты, как биологические существа, так и роботы.
