Баку 23°C
Ученые нашли новый общий принцип работы Интернета и мозга человека
Новое исследование показало, что поток информации в Интернете и в человеческом мозге регулируется одинаковыми законами, пишет dailymail.co.uk.
Группа исследователей обнаружила, что наш мозг имеет нейронный эквивалент алгоритма управления потоком данных, который проверяет Интернет на предмет перегрузки. По их мнению, эти результаты улучшат понимание искусственных и нейронных сетей, что станет шагом к лечению людей с нарушением обучаемости.
Интернет был создан таким образом, чтобы позволить информации двигаться четко и эффективно с помощью распределенной системы, которой не требуется центральное управление.
«Создатели сети Интернет потратили много времени, продумывая систему эффективного информационного потока, - говорит Сакет Навлаха, ассистент профессора университета Солка и соавтор нового исследования, опубликованного научным журналом Neural Computation (Нейрокомпьютерные вычисления). – Тот факт, что искусственно созданная и биологически развившаяся 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 каждой последующей успешной передачей пакета, ваш компьютер узнает, что увеличить скорость на одну единицу – безопасно, что и является аддитивным увеличением.
Однако, 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, что очень заметно.
Пока компьютеры в сети используют эту стратегию, вся система может постоянно приспосабливаться к изменяющимся условиям, что повышает общую эффективность работы.
Это вдохновило Навлаха и его коллегу Джонатана Суена, доктора наук и исследователя в университете Дьюка, посмотреть, не управляет ли мозг информацией подобным образом.
Они обнаружили, что мозг следует такому же алгоритму, как и аддитивное увеличение и мультипликативное уменьшение – есть нейронный эквивалент аддитивного увеличения называемый долговременной потенциацией. Это происходит, 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, и это называется длительной депрессией.
С ослаблением или усилением по этому правилу синапсов по всей сети, система в целом 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 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».
ФБА «Экономика сегодня»
Группа исследователей обнаружила, что наш мозг имеет нейронный эквивалент алгоритма управления потоком данных, который проверяет Интернет на предмет перегрузки. По их мнению, эти результаты улучшат понимание искусственных и нейронных сетей, что станет шагом к лечению людей с нарушением обучаемости.
Интернет был создан таким образом, чтобы позволить информации двигаться четко и эффективно с помощью распределенной системы, которой не требуется центральное управление.
«Создатели сети Интернет потратили много времени, продумывая систему эффективного информационного потока, - говорит Сакет Навлаха, ассистент профессора университета Солка и соавтор нового исследования, опубликованного научным журналом Neural Computation (Нейрокомпьютерные вычисления). – Тот факт, что искусственно созданная и биологически развившаяся 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 каждой последующей успешной передачей пакета, ваш компьютер узнает, что увеличить скорость на одну единицу – безопасно, что и является аддитивным увеличением.
Однако, 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, что очень заметно.
Пока компьютеры в сети используют эту стратегию, вся система может постоянно приспосабливаться к изменяющимся условиям, что повышает общую эффективность работы.
Это вдохновило Навлаха и его коллегу Джонатана Суена, доктора наук и исследователя в университете Дьюка, посмотреть, не управляет ли мозг информацией подобным образом.
Они обнаружили, что мозг следует такому же алгоритму, как и аддитивное увеличение и мультипликативное уменьшение – есть нейронный эквивалент аддитивного увеличения называемый долговременной потенциацией. Это происходит, 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, и это называется длительной депрессией.
С ослаблением или усилением по этому правилу синапсов по всей сети, система в целом 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 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».
ФБА «Экономика сегодня»
