Прорыв в исследовании памяти: мыши могут хранить память об однократном событии в течение всей жизни

В МГУ ученые успешно создали модель на мышах, в которой память об одном событии хранится в течение как минимум шести месяцев после обучения. Новая лабораторная модель открывает возможности для изучения механизмов памяти на протяжении жизни организма, что имеет огромный потенциал для развития области как естественного, так и искусственного интеллекта.

Разработка модели пожизненной памяти у мышей с сохранением на протяжении всей жизни после одного события открывает возможности решения нескольких критически важных задач для ИИ.

«Благодаря разработанной модели мы сможем изучить, как воспоминания сохраняются и поддерживаются в течение всей жизни, то есть в течение сроков, сопоставимых с продолжительностью жизни животных. Исследование механизмов формирования и хранения пожизненной памяти у мышей может стать отправной точкой для создания моделей ИИ, которые будут более эффективно обрабатывать и обновлять информацию, сохраняя прежние знания и адаптируясь к новым условиям», – рассказывает автор исследования, победительница конкурса молодых ученых МГУ – 2021, аспирантка биологического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова Татьяна Заморина.

Так, модель пожизненной памяти у мышей может помочь в решении проблемы катастрофического забывания (catastrophic forgetting) и работы с динамически изменяющимися контекстами в ИИ. Результаты исследований на основе модели могут помочь в создании таких искусственных систем, которые будут имитировать биологический процесс обновления и хранения информации без стирания предшествующего опыта. Это может дать возможность искусственным системам непрерывного обучения (continuous learning), делая ИИ более адаптивным в постоянно изменяющейся среде.

«Биологическая модель поможет понять, как память переходит из краткосрочной в долговременную, что можно адаптировать для улучшения работы ИИ с большими объемами данных и долговременными проектами. Кроме того, результаты исследований, проведенных с использованием данной модели, могут также пролить свет на такие нерешенные проблемы в области ИИ как реализация пожизненной памяти (life-long learning), однократное обучение (one trial learning), перенесение обучения (transfer learning), приоритизирование информации, контекстная память (contextual memory), а также генерализации (generalization) памяти в глубоком обучении (deep learning)», – комментирует автор.

Таким образом, исследование подобных биологических моделей станет ключом к более умным и адаптивным ИИ-системам будущего, решающим задачи гибкого и непрерывного долговременного обучения.