Post #13591

Нейросети учатся благодаря backpropagation — сигналу ошибки, который приходит к каждому нейрону индивидуально и подсказывает, как именно ему нужно измениться. Такой персональный «векторизованный» обучающий сигнал делает обучение масштабируемым и эффективным. Долгое время считалось, что в мозге такого механизма, скорее всего, нет. Но вот в Nature вышла работа группы Марка Харнетта из MIT, где они впервые показали это в живом мозге мышей. Эксперимент заключался в следующем: мыши с помощью интерфейса «мозг-компьютер» учились мысленно управлять активностью двух небольших групп нейронов в ретросплениальной коре (слой 5), чтобы повернуть зрительный стимул (полоску) в нужную сторону и получить награду. При этом одновременно записывали кальциевую активность как в теле нейрона (сома), так и далеко в его апикальных дендритах. Оказалось, что в дендритах возникает отдельный сигнал, который не повторяет активность тела клетки, а несёт информацию об ошибке, награде и других важных аспектах задачи. Этот дендритный сигнал индивидуален для каждого нейрона — он зависит от того, полезен ли именно этот нейрон для выполнения задачи или, наоборот, мешает. Знак сигнала (положительный или отрицательный) предсказывал, как изменится активность нейрона в процессе обучения. Когда эти дендритные сигналы искусственно подавляли с помощью оптогенетики, мыши переставали учиться. Таким образом в коре головного мозга действительно существуют векторизованные обучающие сигналы, причём обрабатываются они отдельно в дендритах. Это, вероятно, и есть биологический аналог backpropagation — механизма, с помощью которого мозг решает проблему «кому какую вину приписать» при сложном обучении. https://www.nature.com/articles/s41586-026-10190-7