С развитием нейронаук и искусственного интеллекта на первый план выходит понимание того, как происходит взаимодействие между мозгами в процессе социальной коммуникации. Основой для осмысления таких процессов служит концепция межмозговой нейродинамики — изучение того, как активность нервных клеток в одном мозге соотносится с активностью нервных структур второго субъекта, особенно во время взаимодействия. Это феномен, который имеет решающее значение для понимания того, как формируются социальные связи, кооперация и коллективное поведение как у животных, так и у машинных агентов. В биологических системах примерами таких исследований служат эксперименты с мышами, которые показывают, что во время социального взаимодействия части их префронтальной коры мозга работают скоординированно. Многообразие нейронных активностей можно разбить на общий нейронный «подпространство», которое отражает синхронизированные динамики, происходящие у нескольких индивидов, и уникальное подпространство, представляющее индивидуальные особенности активности конкретного животного.
Особенно интересно то, что среди разных типов нейронов в области префронтальной коры глутаматергические и ГАМК-ергические клетки имеют разный вклад в общие нейронные феномены. ГАМК-ергические нейроны, отвечающие за ингибиторную функцию, оказываются более вовлечёнными в общие паттерны активации, чем глутаматергические, что свидетельствует о важности баланса возбуждения и торможения для социального взаимодействия. Такой составный нейронный ландшафт отражает поведение как самого индивида, так и контрагента в социальных ситуациях, что позволяет реализовывать сложные формы кооперации или противодействия. Трансляция данного принципа в области искусственного интеллекта открывает новые возможности для проектирования мультиагентных систем, где несколько искусственных агентов обмениваются информацией и учатся взаимодействовать. Моделирование нейродинамики биологических систем помогает создавать алгоритмы, направленные на появление синхронизированной активности, которая способствует улучшению совместных действий и коммуникации между агентами.
Так, в ходе экспериментов с глубоким многопользовательским обучением наблюдается, что по мере развития кооперативного поведения развивается и общая нейронная динамика, напоминающая ту, что найдена у живых организмов. При этом намеренное вмешательство в компоненты, обеспечивающие синхронизацию, существенно снижает эффективность социальных действий агентов в среде, что подчёркивает функциональное значение межагентной синхронизации. Данное исследование имеет фундаментальное значение не только для нейробиологии и компьютерных наук, но и для междисциплинарных областей, таких как когнитивистика, психология и робототехника. Понимание того, как мозги взаимодействуют не в изоляции, а в социальном контексте, способно изменить подходы к лечению социальных нарушений у людей, развитию адаптивных интерфейсов и созданию этичных и эффективных систем искусственного интеллекта, способных к сотрудничеству с человеком и между собой. В исследовании, опубликованном в журнале Nature в 2025 году, был представлен масштабный анализ поведения и нейронной активности у мышей и искусственных агентов в задачах социальной коммуникации и взаимодействия.
Для животных использовались современные методы визуализации активности отдельных типов нейронов — глутаматергических и ГАМК-ергических клеток — с применением микроэндоскопии, что позволило получить понимание пространственных и временных характеристик нейродинамики при взаимодействии. Анализ данных показал, что при социальном взаимодействии возникает выделенное в многомерном пространстве нейросостояний подпространство, характеризующее совместную работу мозгов, вне зависимости от физического отделения индивидов. Применение математических методов анализа данных, таких как частичная наименьших квадратов (PLSC) и канонический корреляционный анализ (CCA), позволило выявить статистическую значимость и стабильность этих общих подпространств. Также в исследовании была изучена динамика этих нейронных пространств в условиях различных социальных сценариев: агрессии, сотрудничества, игнорирования и пассивного состояния. Было доказано, что изменения в таких подпространствах коррелируют с формами поведения, демонстрируя, что межмозговая синхронизация — напрямую связана с характером социальных взаимодействий.
Другой важный аспект касался участия различных типов нейронных подтипов и их вклада в межмозговую коммуникацию. Ингибирующие гама-аминомасляные нейроны (ГАМК-ергические) оказались ключевыми для формирования стабильной синхронизации, поддерживая баланс возбуждения и торможения в нейронных цепях. Такой баланс, как известно, играет решающую роль в обработке информации и регуляции поведения. В то же время, глутаматергические нейроны, хотя и участвовали в общем опыте, в большей степени отражали уникальные аспекты восприятия и действий индивидуумов. Перенос этих результатов на область искусственного интеллекта нашёл отражение в создании многопользовательских сред, где агентов обучали через глубокое подкрепление совместным действиям, отрабатывали задачи кооперации и конкуренции.
Аналогично биологическим системам, агенты развивали сходные с биологическими паттернами взаимной нейронной активности. При этом при нарушении особенностей внутренней синхронизации наблюдалось падение эффективности их взаимодействия, что указывает на универсальность и принципиальную важность общей нейродинамики для социального поведения. Все эти данные обобщают новую парадигму в понимании социального интеллекта — как в биологических организмах, так и в искусственных системах — через призму совместного нейронного кода. Такая объединённая модель открывает пути к разработке систем, способных к более естественному взаимодействию, адаптации и расширению когнитивных возможностей, объединяя достижения нейронаук и технологий искусственного интеллекта. Таким образом, исследования межмозговой нейродинамики в биологических и искусственных системах поднимают вопросы о природе сознания, коммуникации и сотрудничества, предлагая научно обоснованные способы улучшения коммуникаций между живыми существами и машинами.
