Až donedávna se věřilo, že neurony v mozku se při učení řídí jednotnými pravidly. Nový výzkum publikovaný v prestižním časopise Science však přináší převratné poznatky: neurony v mozku mohou využívat více učebních pravidel současně. Tato schopnost jim umožňuje nejen efektivnější učení, ale i vykonávání více úloh najednou, což je důležité nejen pro pochopení mozkových procesů, ale i pro rozvoj budoucích technologií, včetně umělé inteligence.Lidský mozek je tvořen miliardami neuronů, které spolu komunikují prostřednictvím elektrických impulsů přenášených synapsemi. Každý neuron má dendrity – rozvětvené výběžky, které přijímají tisíce signálů od jiných neuronů. Tyto signály jsou následně integrovány v těle neuronu, který pak vytváří svůj vlastní impuls. Kolektivní aktivita těchto impulsů tvoří základ pro kódování informací a zkušeností.Dlouhodobě se věřilo, že mozek se učí hlavně prostřednictvím posilování nebo oslabování těchto synaptických spojení, podle takzvané synaptické plasticity. Když určité spojení mezi neurony posiluje, mozek si efektivněji pamatuje danou informaci. Tento proces však musí být přesně načasován a cílený, jinak by mohl vést ke zkreslenému vnímání nebo chybám v paměti. Dlouho ale nebylo jasné, jak přesně mozek „rozhoduje“, které spoje měnit – to se označuje jako problém přiřazování kreditů.Objev více pravidel učení na jednom neuronuVýzkumný tým se rozhodl zkoumat aktivitu jednotlivých synapsí u myší, které se učily jednoduchý úkol: stisknout páčku po zvukovém signálu, aby získaly vodu. Pomocí geneticky zakódovaných biosenzorů vědci sledovali aktivitu synapsí v reálném čase. A výsledek byl překvapující – synapse na jednom neuronu se neřídily jednotným pravidlem, ale různými sadami pravidel v závislosti na jejich umístění na dendritech.Zatímco některé synapse se řídily tzv. hebbovským pravidlem – tedy že neurony, které spolu často „pálí“, se spojují – jiné se chovaly podle odlišných, na aktivitě nezávislých pravidel. Tento objev znamená, že jeden neuron může využívat více metod učení zároveň, a tím efektivněji reagovat na různé typy vstupních signálů. Taková schopnost výrazně rozšiřuje kapacitu mozku pro zpracování informací a adaptaci.Chcete využít této příležitosti?Dopady na zdraví a umělou inteligenciZjištění, že mozek využívá kombinaci více pravidel učení, má důležité dopady nejen na naše porozumění lidské mysli, ale i na vývoj nových léčebných postupů. Například u depresí dochází často k oslabení určitých synaptických spojení, což může vést ke snížení schopnosti prožívat radost. Lepší pochopení fungování synaptické plasticity může pomoci při vývoji cílenějších a efektivnějších terapií.Významné jsou tyto poznatky i pro vývoj umělé inteligence. Současné neuronové sítě, které tvoří základ moderní AI, využívají jednotná a zjednodušená pravidla učení, která se často od biologické reality značně liší. Biologicky věrnější modely, inspirované právě novými poznatky o různorodosti učebních pravidel v mozku, by mohly vést k vytváření inteligentnějších a výkonnějších systémů.Je však nutné podotknout, že samotný objev různých pravidel učení zatím není zcela pochopen. Nevíme přesně, proč neurony zvolí jedno pravidlo v určitém místě a jiné jinde, ani jak tyto různé strategie ovlivňují dlouhodobé formování paměti a chování. Budoucí výzkum se proto bude muset zaměřit nejen na to, jak tato pravidla vznikají, ale i jak je lze využít v praxi – ať už v léčbě mozkových onemocnění, nebo v konstrukci pokročilých výpočetních systémů.Co nám mozek ještě neprozradilI přes tento pokrok je zřejmé, že o lidském mozku toho stále mnoho nevíme. Nový výzkum přináší fascinující vhled do toho, jak flexibilně náš mozek pracuje – a že místo jediné univerzální metody používá celý soubor různorodých strategií. Díky této adaptabilitě dokáže nejen efektivně zpracovávat informace, ale i reagovat na složité výzvy v prostředí.Jak přesně tyto různé strategie vznikají, jak jsou řízeny a jak se mění v průběhu života, zůstává zatím otázkou. Ale už nyní je jasné, že budoucí studium této oblasti bude klíčem nejen k pochopení našeho vlastního myšlení, ale i k vývoji technologií, které se mu budou stále více podobat.