Саратовские ученые установили, что внутренний шум, свойственный различным системам, а также внешние шумовые воздействия способны повышать эффективность их работы. Эти случайные колебания делают работу как естественных, так и искусственных нейронных сетей более продуктивной и могут быть применены для лечения заболеваний, связанных с нарушением локальной синхронизации групп нейронов головного мозга, таких как болезнь Паркинсона и эпилепсия. По мнению руководителя исследования, Галины Ивановны Стрелковой, использование шума позволяет улучшить когнитивные и двигательные функции, уменьшить уровень стресса, восстановить утраченные и сформировать новые нейронные связи. В интервью корреспонденту «Научной России» радиофизик объяснила, как связаны шум и хаос, какую пользу приносит неопределенность и как можно применять шумовые воздействия в различных областях жизни.
Справка: Галина Ивановна Стрелкова ― доктор физико-математических наук, доцент, заведующая кафедрой радиофизики и нелинейной динамики Саратовского национального исследовательского государственного университета имени Н.Г. Чернышевского (СГУ).
― С научной точки зрения, что такое шум?
― В широком смысле под этим термином понимают широкополосный акустический сигнал. Шум постоянно присутствует в нашей жизни, причем даже в условиях кажущейся тишины: это шум окружающей среды, технологический шум (тепловой, дробовой), информационный шум (вербальный, звуковой, визуальный) и другие его разновидности. С точки зрения ученых, шум – это случайный, непредсказуемый и невоспроизводимый процесс, который не поддается описанию с помощью законов физики и математики. Сегодня этот термин получил общенаучное распространение. Случайный компонент любого процесса, например колебания цены на рынке или численность популяции, также может быть назван шумом.
― В живых объектах шум тоже присутствует?
― Безусловно. Существуют два вида шума: внутренний, который неотделим от любой системы, включая биологические, и внешний, обусловленный воздействием на систему извне. В контексте живых организмов интересным примером является нейронный шум. Миллиарды нейронов головного мозга связаны между собой и непрерывно функционируют, получая, обрабатывая информацию и передавая полезные сигналы в области, отвечающие за когнитивные, двигательные, нервные и другие функции.
Неслучайно существует понятие «зашумленный мозг». Нейронный шум представляет собой колебания нейронной активности, которые сопровождают любую мозговую деятельность. Он необходим для поддержания жизнедеятельности живых организмов.
― Прекращается ли этот нейронный шум, когда мы спим?
― Да. Он не может исчезнуть, поскольку это фундаментальное свойство организма. Интенсивность нейронного шума определяется различными факторами, такими как возраст животного или человека, особенности его работы, спектр решаемых задач и другие. Снижение уровня нейронного шума оказывает негативное воздействие на когнитивные, двигательные и другие функции. Во время сна, когда мы изолированы от внешних раздражителей, нейронный шум способствует очищению мозга и его реорганизации. Неслучайно, после спокойного и глубокого сна мы чувствуем себя отдохнувшими, поскольку за ночь внутренний нейронный шум, наш союзник, помогает нам восстановиться. Я не являюсь физиологом и могу рассматривать этот вопрос только с точки зрения физики. Мозговая активность всегда характеризуется определенными ритмами. Во время сна одни из них становятся преобладающими, другие, напротив, ослабевают, а нейронный шум обеспечивает упорядочивание всех процессов.
― Значит, шум ― это не какие-то негативные факторы: он способен оказывать положительное воздействие .
― Так и есть. Исторически шум рассматривался как нежелательное явление, источник помех, ошибок и разрушений, однако сегодня ситуация изменилась. Мы видим, что шум способен выполнять конструктивную и исцеляющую функцию в нашей жизни. На первый взгляд, это парадоксальный вывод: как случайность и неопределенность могут быть созидательными? Тем не менее, это действительно так, и это подтверждается многочисленными исследованиями. При определенном уровне шума повышается эффективность решения когнитивных задач. Установлено, что люди с расстройствами аутистического спектра лучше и быстрее других справляются с некоторыми когнитивными задачами [1]. Это обусловлено высоким уровнем нейронного шума, который помогает мозгу находить решения сложных задач. Другой пример демонстрирует, что при оптимальном уровне шума улучшается чувствительность зрительного восприятия [2]. Таким образом, даже из хаоса (то есть из шума) при оптимальном воздействии можно извлечь порядок. Существует даже такая формула: «Порядок из хаоса».
― Жак Моно, один из основоположников молекулярной биологии, в своей работе «Случайность и необходимость» утверждал, что естественный отбор вычленяет закономерности из случайных колебаний в процессе эволюции жизни на Земле.
― Так и есть! Кстати, музыка, по сути, также является шумом, из которого, благодаря законам гармонии, то есть определенности, мы способны извлечь связную и приятную для слуха мелодию. Мелодия, возникшая из хаоса благодаря случайности… Из книги становится ясно, что Жак Моно не ассоциирует случайность с теорией вероятности: в контексте эволюции, по мнению Моно, случайность является неправомерной. Одна из приведенных им аналогий описывает случайное пересечение двух процессов: один человек занят своими делами, другой ремонтирует крышу, и в результате падения молотка тот получает серьезную травму. Такое понимание случайности позволяет Жаку Моно сделать вывод о том, что возникновение жизни, в целом, и появление человека в частности стали следствием чистой случайности, а не закономерного развития мира.
― Существует ли способ увеличить уровень нейронного шума для улучшения выполнения когнитивных задач?
― Я не являюсь специалистом в области физиологии и не обладаю знаниями о том, как это реализовать, однако могу поделиться информацией об исследованиях, проводимых на нашей кафедре, которые могут быть связаны с вашим вопросом. Используя методы компьютерного моделирования, мы разрабатываем сложные системы, в том числе нейронные сети, и изучаем, какие типы шума необходимо подавать, чтобы отдельные компоненты этих систем, например искусственные нейроны, демонстрировали более выраженный отклик на определенные воздействия и работали с большей эффективностью. Мы анализируем все частоты шумового спектра и выявляем диапазон, который оптимизирует работу нейронов. Мы считаем, что эти данные могут быть полезны не только для наших компьютерных моделей, но и для биологических систем, то есть живых организмов.
― А в чем может выражаться это улучшение?
― Задача состоит в упорядочивании и синхронизации работы нейронов, чтобы сделать их режимы функционирования более согласованными, что обеспечит оптимальную нейронную активность.
― Проводятся ли такие исследования на животных?
― В настоящее время в мире проводятся исследования с использованием лабораторных мышей и крыс. Ученые изучают, каким образом нейронный шум влияет на способность животных к категоризации, то есть на их способность выбирать один вариант решения из нескольких. Результаты экспериментов свидетельствуют о том, что при необходимости сделать выбор, уровень нейронного шума возрастает, однако после завершения задачи он возвращается к исходному значению [3].
Данное направление исследований представляется весьма перспективным, в особенности в контексте медицины. В процессе жизни нейронные связи могут утрачивать свою целостность, что обуславливает возникновение ряда серьезных патологий (деменция, болезнь Альцгеймера и другие). Тем не менее, добавление элемента случайности в существующие нейронные связи (например, посредством подачи слабых неинвазивных шумовых сигналов) может, с одной стороны, нивелировать эти потери, а с другой – способствовать формированию новых нейронных связей. Именно это свойство нейронной пластичности находит применение и в искусственных нейросетях.
Шумовая синхронизация также связана с некоторыми заболеваниями. Например, локальная синхронизация определенных групп нейронов головного мозга может быть причиной болезни Паркинсона и эпилепсии. В подобных ситуациях воздействие шумовых сигналов, разрушающее эту синхронизацию, как я уже упоминала, может оказать лечебный эффект.
― По вашему мнению, нейронный шум является общей характеристикой для всех животных, у которых есть мозг?
― Да, вероятно, это так. Отличительной чертой является лишь его интенсивность: по мере повышения уровня организации животного, количества вызовов, с которыми оно сталкивается в течение жизни, и решаемых задач, возрастает и уровень нейронного шума, а также когнитивные способности.
― Мы занимаемся разработкой на основе нейронных сетей. В чем разница между нейронным шумом в подобных искусственных системах и тем, что наблюдается у человека?
― Следует помнить, что биологические нейроны послужили основой для разработки искусственных нейронных сетей. Исследования демонстрируют, что определенные шумы возникают в искусственной нейросети в процессе обработки информации и благодаря наличию различных слоев, в то время как другие шумы оказывают на нее внешнее воздействие [4].
Как и в биологических системах, в искусственных нейронных сетях наличие шума необходимо для их нормальной работы. Он способствует не только улучшению процесса обучения, но и повышает стабильность нейронной сети, снижает ее уязвимость к внешним воздействиям и увеличивает чувствительность при решении задач, таких как распознавание и диагностика.
― В контексте космоса и Вселенной, в какой форме существует шум и мог ли он оказать влияние на ее развитие?
― Я не являюсь астрофизиком, но могу предположить, что во Вселенной постоянно присутствует шум, имеющий разнообразные источники: от излучения звезд и перемещения метеоритов до взрывов сверхновых. Несмотря на то, что для его восприятия требуются специальные инструменты, шум все равно существует. Если обратиться к теории Большого взрыва, возникает вопрос о причинах этого события. Возможно, как и предполагал Жак Моно, оно было вызвано случайностью и неопределенностью – совокупностью шума, из которой впоследствии возникла «музыка», которую мы наблюдаем: наша Вселенная.
― Как долго исследователи вашей кафедры изучают шум?
― Проблема шума имеет долгую историю. Ее изучением занимаются различные области физики, такие как статистическая физика, статистическая радиофизика, нелинейная физика и другие. Устранение помех в системе и повышение ее эффективности всегда являлись нашей приоритетной задачей.
Кафедра была основана в 1951 году. Первоначально здесь изучались особенности колебаний радиотехнических устройств, а также методы снижения внутренних шумов и повышения эффективности приборов. Со временем спектр решаемых задач расширился, и в настоящее время мы работаем с большими данными, сложными сетями, моделирующими физические процессы.
До наших исследований существовали лишь небольшие работы, посвященные подобным зависимостям, которые, как правило, ограничивались анализом упрощенных моделей, таких как системы из двух связанных маятников, частиц, осцилляторов и тому подобное. Тем не менее, учитывая сложность реальных систем, мы разработали полную математическую модель, включающую множество элементов (осцилляторов) и компонентов (слоев, подсистем), с использованием сложной динамики. В ходе исследования было установлено, что кажущаяся неопределенность, присутствующая в данной модели, может способствовать упорядочению работы отдельных, разрозненных элементов (части сложной системы).
― Какие из предложенных вопросов вы, как ученый, считаете наиболее сложными?
― Существует множество трудностей, и ключевая из них заключается в формулировке задачи: она должна соответствовать реальным системам и объектам, поскольку абстрагирование от них недопустимо. Помимо этого, важно определить цель и сформулировать задачу таким образом, чтобы она могла найти применение, прямое или косвенное, в других научных областях. Не менее сложным является выбор подходящих объектов для исследования: требуется определить необходимые уравнения, характеристики шума, подходящий алгоритм, математические величины, с которыми предстоит работать и т.д. Необходимо обеспечить эффективность системы. В случае использования искусственных нейронных сетей, они должны функционировать быстро, эффективно и с минимальным энергопотреблением, поскольку их сложность и длительное время обработки информации снижают их ценность?
― Мы уже обсуждали шум. А как вы понимаете термин «тишина»? Какова ее польза?
― В природе невозможно достичь абсолютной тишины. В окружающей среде постоянно присутствуют звуки, даже если они не воспринимаются нами. Отсутствие звуков не свойственно ни внешнему миру, ни нашему организму, где непрерывно протекают естественные физиологические процессы, такие как дыхание, сердцебиение и моргание. Тем не менее, понятие «абсолютная тишина» закрепилось в повседневной речи и обычно обозначает вакуум — пространство, полностью лишенное воздуха и каких-либо веществ. Человеку полезна лишь относительная тишина, в то время как полная тишина, характеризующаяся отсутствием любых звуков, включая сердцебиение, может привести к психическому расстройству.
Небольшие перерывы в тишине, когда нам кажется, что мы не слышим звуков, способствуют восстановлению, снижают уровень стресса и улучшают концентрацию. Как я уже отмечала, тишина – это не полное отсутствие активности, поскольку мозговая деятельность продолжается даже при наличии шума: это среда, в которой мозг (нейронные сети) обрабатывает, упорядочивает и обновляет свою работу. Однако именно собственный нейронный шум стимулирует мозговые процессы, направленные на обновление и восстановление в условиях тишины, то есть при условном подавлении внешних звуков.
― А существует ли абсолютный покой? Действительно ли квантовая физика отрицает его возможность?
― Покой, подобно тишине, всегда является относительным, поскольку даже в состоянии покоя маятника присутствуют внешние воздействия, вызывающие вибрации. Абсолютного покоя не существует; под относительным покоем подразумевается отсутствие скорости. В природе всё постоянно находится в движении в пространстве и времени, однако это движение происходит в различных масштабах.
― Обобщая итоги нашей беседы, для меня, как для человека, не являющегося экспертом в данной сфере, наиболее неожиданным кажется то, что некая неопределенность может упорядочивать систему, организовывать ее. А что вам кажется самым необычным в таком явлении, как шум?
― Я разделяю ваше мнение. Для нас также весьма неожиданно, что непредсказуемые взаимодействия между отдельными элементами и даже сложными структурами способны внезапно привести к упорядочиванию и синхронизации, которой изначально не было заложено в системе. Полагалось бы, что случайные факторы, произвольные задания или случайные числа в компьютерном моделировании порождают лишь помехи, однако неожиданно возникает упорядочение, самоорганизация! Этот процесс трудно понять, он окружен множеством вопросов. Возможно, случайность всегда присутствует в подобных детерминированных системах, описываемых уравнениями и используемых нами? А может быть, детерминированность, то есть предопределенность, и случайность каким-то образом связаны, что, подобно естественному отбору, ведет к упорядочиванию, самоорганизации и гармоничному движению. Шум – поистине поразительное явление, которое играет и продолжит играть значительную роль во всех областях нашей жизни.
ЛИТЕРАТУРА:
r. Pratik, R. Elise, J.A.J. van Boxtel. Повышенная нейронная активность у людей с аутизмом: гипотеза, находящаяся в центре объяснительной силы. Helyion, 2024. Vol. 10, iss. 23, e40842.
e. Itzcovich, M. Riani, W.G. Sannita. Улучшение зрения при тяжелом нарушении достигается благодаря стохастической резонансной технологии. Sci. Rep., 2017. Vol. 7. P. 1–8. doi: 10.1038/s41598-017-12906-2.
3. T. Engel, W. Chaisangmongkon, D. Freedman et al. Флуктуации активности, коррелированные с выбором, лежат в основе обучения представлению нейронной категории . Nat Commun 6, 6454 (2015).
n. Semenova и D. Brunner. Влияние белого шума на искусственные нейронные сети, обученные для классификации: производительность и стратегии снижения помех. Chaos, 2024. Vol. 34, 051101.
Фотографии, представленные в галерее и в шапке статьи, сделаны Татьяной Богатенко (Институт физики СГУ им. Н.Г. Чернышевского) и предоставлены для «Научной России»