Мозг постоянно сохраняет новые впечатления, которые он должен интегрировать в мешанину существующих воспоминаний. Удивительно, но он не перезаписывает предыдущие следы памяти в этом процессе.

Первый день в школе: вход в класс в первый раз, волнительное чувство в животе и радость от наличия школьного портфеля — все это типичные примеры воспоминаний из нашей эпизодической памяти . Она хранит уникальные личные эпизоды во временном и пространственном порядке и связывает их с субъективным опытом.

В исследовании, проведенном в Институте нейроинформатики при факультете компьютерных наук Рурского университета в Бохуме (Германия), группа под руководством профессора Лауренца Вискотта разработала новую компьютерную модель эпизодической памяти и таким образом достигла значительного прогресса в понимании гиппокампа — области мозга, которая имеет решающее значение для формирования новых эпизодических воспоминаний.

Работа опубликована 20 июня 2024 года в журнале PLOS ONE .

Надежное сохранение последовательностей без разрушения предыдущих воспоминаний
Эпизодическая память является важной основой для нашей личной истории жизни. Она помогает нам формировать свою идентичность, сохраняя и связывая прошлые переживания и события в правильном порядке.

«Это происходит за счет изменений в связях между нервными клетками нашего мозга», — объясняет Лоренц Вискотт.

«До сих пор необъяснимым явлением было то, как человеческий мозг способен вносить эти изменения, не забывая другие воспоминания, — даже если этот опыт воспринимается только один раз и, следовательно, не может быть медленно и тщательно интегрирован в схему нервных клеток».

Инновационная компьютерная модель исследователей из Бохума позволяет воссоздать именно эту естественную способность человеческого мозга: надежно сохранять последовательности после однократного предъявления, не разрушая предыдущие воспоминания.

Модель фокусируется на принципах самоорганизации в гиппокампе и основана на теории CRISP профессора Сен Ченга, также исследователя из Рурского университета в Бохуме. Аббревиатура расшифровывается как Content Representation, Intrinsic Sequences, and Pattern Completion.

В частности, модель переопределяет функцию так называемой области CA3 в гиппокампе. «Раньше предполагалось, что эпизодические воспоминания хранятся непосредственно в сети CA3», — говорит первый автор доктор Ян Мельхиор.

«Однако теперь мы используем область CA3 только как своего рода опорную точку для памяти. Хранение происходит в областях, которые находятся до и после CA3».

Нейронная сеть как хорошо организованная библиотека
Чтобы добиться этого, исследовательская группа обучила регион CA3 в своей модели с помощью предварительной информации и таким образом, образно говоря, создала хорошо организованную библиотеку в CA3.

«Когда добавляются новые книги, т. е. новые впечатления, библиотеку не нужно полностью реорганизовывать. Вместо этого новые книги добавляются в существующую структуру и привязываются к существующим полкам и категориям», — продолжает Ян Мельхиор. Это экономит время и поддерживает хорошую организацию библиотеки.

Регион CA3 остается стабильным в модели и может работать эффективно без необходимости постоянной адаптации своей внутренней структуры. Это делает обработку и хранение информации более быстрыми и надежными. Нейронные изменения в процессе обучения происходят исключительно в смежных регионах.

Результаты моделирования убедили исследователей. «Я по-прежнему считаю надежность модели удивительной», — говорит Лоренц Вискотт.

«Даже при неполных или неправильных подсказках единичное предъявление последовательности шаблонов может быть надежно сохранено, запомнено и извлечено».

« Модель работает не только с искусственно сгенерированными последовательностями, но и с рукописными числами и естественными изображениями», — добавляет Ян Мельхиор. «Она также может совершенствоваться без дополнительных входных данных, многократно воспроизводя то, чему научилась».