Как белки без GPS находят свои кладовые
Ученые из Еврейского университета опубликовали работу в журнале Scientific Reports, где они описали экономный и быстрый механизм, который позволяет белкам и другим животным находить свои тайники.
Если бы белки использовали для сохранения положения своих кладовых что-то вроде иерархического адреса или целые «картинки», им потребовался бы очень большой объем памяти. Причем разные местоположения занимали бы в памяти разный объем. Это маловероятно, учитывая, как много тайников делают животные и каким непростым был бы поиск по такой мультимодальной базе.
Биологическая хеш-функция
Ученые описали статический механизм запоминания, аналогичный хеш-функциям и показали, как его можно реализовать на клетках гиппокампа. Хеш-функции – это алгоритмы, которые преобразуют входные данные любого размера в короткую строку символов фиксированной длины. Она и сохраняет данные в виде уникального сжатого кода.
Когда белка закладывает тайник, она запоминает не его пространственное положение, а некоторый набор информации, который может включать в себя запахи, цветовые ассоциации, визуальные отличия и отношения. Вся эта информация преобразуется с помощью биологической нейросети в короткий хеш-код, который и сохраняется в памяти.
Когда белке нужно найти тайник, она строит хеш-код того места, где она сейчас находится и сравнивает его с хеш-кодами в памяти. Если она находит совпадение, то значит она рядом с тайником. Если совпадения нет, то белка меняет местоположение и снова проверяет сохраненные хеш-коды. Хеш-коды – короткие, их получение и сканирование происходит быстро. Кладовые разбросаны по всему лесу. Так что их поиск не занимает много времени.
Есть и другой момент. Хеш-код хранит только главную информацию необходимую для поиска, поэтому белка, например, может спокойно забыть цвет и расположение листвы, а сохранить характер ветвления дерева. Если бы белка хранила в памяти всю картинку, полученную в момент закладывания тайника, это не только перегрузило бы память, но и помешало было при поиске: летом на деревьях листья, а зимой их нет.
Математическая модель, построенная учеными, соответствует активности пространственных клеток гиппокампа. Клетки активируются одинаково при посещениях одной и той же области, но их активность различается между областями. На основе активности этих клеток строится хеш-функция, которая и сохраняет в памяти место кладовой. Ученые предложили биологически правдоподобную реализацию хеширования через нейронную сеть.
Этот подход предлагает новый взгляд на поведение животных и дает неожиданный ответ на вопрос, как же все-таки белки находят свои тайники. Результаты работы могут иметь и более широкие последствия для понимания работы памяти – особенно пространственных нейронов гиппокампа – не только у животных, но и у человека и могут помочь развитию новых моделей искусственного интеллекта.