Новое исследование показало, что поток информации в Интернете и в человеческом мозге регулируется одинаковыми законами.
Федеральное агентство новостей представляет обзор статьи «Ученые обнаружили новый общий принцип работы Интернета и человеческого мозга», опубликованной на новостном ресурсе Daily Mail Online.
Группа исследователей обнаружила, что в нашем мозгу имеется нейронный эквивалент алгоритма управления потоком данных, который проверяет Интернет на предмет перегрузки. По их мнению, это открытие улучшит понимание искусственных и нейронных сетей. Это, в свою очередь, позволит современной медицине лучше оказывать помощь людям с синдромом нарушенной обучаемости.
Интернет был создан таким образом, чтобы позволить информации двигаться четко и эффективно с помощью распределенной системы, которая не требует центрального управления.
«Создатели сети Интернет потратили много времени, продумывая систему эффективного информационного потока, — говорит Сакет Навлаха, доцент Института Солка и соавтор нового исследования, опубликованного научным журналом Neural Computation (Нейрокомпьютерные вычисления). — Тот факт, что искусственно созданная и развившаяся биологически системы имеют сходные механизмы решения проблемы — это действительно интересно».
В Интернете этот механизм гарантирует, что каналы, контролирующие поток информации, не перегружаются и не пустуют. Это достигается с помощью алгоритма, который называется «аддитивное увеличение, мультипликативное уменьшение». Он отправляет пакет данных через конкретные каналы, а затем ждет подтверждения от получателя. Чем быстрее приходит подтверждение, тем менее загружен интернет.
С успешной передачей каждого нового пакета информации компьютер узнает, что увеличить скорость на еще одну единицу безопасно — это и называется аддитивным увеличением. С другой стороны, если подтверждение задерживается или потерялось, компьютер понимает, что он должен значительно замедлиться, например, вдвое, что является мультипликативным уменьшением. Когда это происходит, пользователи ищут «золотую середину», и таким образом предотвращаются заторы, так как они обычно сильно сокращают количество выполняемых задач, и это очень заметно. Пока компьютеры в сети используют эту стратегию, вся система может постоянно приспосабливаться к изменяющимся условиям, что повышает общую эффективность работы.
Это наблюдение вдохновило Навлаха и его коллегу Джонатана Суена, доктора наук и исследователя в университете Дьюка, посмотреть, не управляет ли мозг информацией подобным же образом.
Они обнаружили, что мозг действительно следует такому же алгоритму, как и аддитивное увеличение и мультипликативное уменьшение. Нейронный эквивалент аддитивного увеличения называемый долговременной потенциацией. Данный процесс начинается, когда один нейрон отправляется быстро вслед за другим, что усиливает их синаптические связи и немного увеличивает вероятность того, что первый активирует второй в будущем. Нейронный эквивалент мультипликативного уменьшения происходит, когда при запуске двух нейронов они меняются местами (второй перед первым), что ослабляет их связь, значительно уменьшая вероятность того, что первый активирует второй в будущем. Называется этот процесс длительной депрессией. С ослаблением или усилением по этому правилу синапсов по всей нейронной сети, вся система адаптируется и учится.
«В то время как мозг и Интернет в целом используют совершенно разные механизмы, они оба управляются простыми локальными правилами, которые приводят к глобальной стабильности, — говорит доктор Суен. — Я изначально был удивлен, что биологические нейронные сети используют такие же алгоритмы, как их спроектированные аналоги, но, как мы узнали, необходимость обеспечения эффективности, надежности и простоты объединяет живые организмы и созданные человеком сети».