Najnowsze badania neurobiologiczne rzucają nowe światło na sposób, w jaki mózg przetwarza informacje i uczy się. Dotychczasowe modele zakładały, że neurony działają według jednolitych zasad, jednak najnowsze odkrycia sugerują, że pojedyncze neurony mogą jednocześnie stosować różne mechanizmy uczenia się, co wskazuje na ich zdolność do wielozadaniowości.

Plastyczność synaptyczna i jej złożoność

Plastyczność synaptyczna, czyli zdolność synaps do zmiany siły połączeń w odpowiedzi na aktywność, jest kluczowym mechanizmem uczenia się i pamięci. Tradycyjnie uważano, że neurony wzmacniają połączenia z innymi aktywnymi neuronami, zgodnie z tzw. regułą Hebba. Jednak nowe badania wskazują, że ten proces jest bardziej złożony. Neurony mogą jednocześnie stosować różne zasady plastyczności synaptycznej, co oznacza, że nie wszystkie synapsy w jednym neuronie działają według tych samych reguł.

Wielozadaniowość pojedynczych neuronów

Badania przeprowadzone przez naukowców z Uniwersytetu Stanforda wykazały, że pojedyncze neurony mogą jednocześnie przetwarzać różne informacje, stosując różne mechanizmy uczenia się w zależności od kontekstu. To odkrycie sugeruje, że neurony są bardziej elastyczne i zdolne do samodzielnego organizowania i przechowywania złożonych informacji, niż wcześniej sądzono.

Nowe spojrzenie na organizację pamięci

Dodatkowe badania wskazują, że neurony mogą reorganizować swoje połączenia poprzez tworzenie tzw. multi-synaptycznych boutonów, co umożliwia im kontakt z wieloma innymi neuronami jednocześnie. To odkrycie kwestionuje tradycyjne teorie, takie jak reguła Hebba, i sugeruje, że pamięć i uczenie się są wynikiem bardziej dynamicznych i złożonych procesów niż wcześniej przypuszczano.

Implikacje dla medycyny i sztucznej inteligencji

Zrozumienie złożonych mechanizmów uczenia się na poziomie pojedynczych neuronów ma potencjalne zastosowania w medycynie, zwłaszcza w leczeniu zaburzeń neurologicznych, takich jak depresja czy choroba Alzheimera. Ponadto, te odkrycia mogą inspirować rozwój bardziej zaawansowanych modeli sztucznej inteligencji, które lepiej odzwierciedlają biologiczne procesy uczenia się.

Źródła: Fast Company, Technology Networks, Narodowy Instytut Zdrowia Psychicznego, Earth.com, today.ucsd.edu