נוירונים מלאכותיים חדשים לומדים באופן עצמאי ומודלים ביתר שאת על עמיתיהם הביולוגיים. צוות חוקרים ממכון קמפוס גטינגן לדינמיקה של רשתות ביולוגיות (CIDBN) באוניברסיטת גטינגן ובמכון מקס פלאנק לדינמיקה וארגון עצמי (MPI-DS) תכנן את הנוירונים הבלתי-פורמליים והבנו רשתות עצביות מלאכותיות מהם. התכונה המיוחדת היא שהנוירונים המלאכותיים הבודדים לומדים בצורה מאורגנת בעצמה ומושכים את המידע הדרוש מהסביבה המיידית שלהם ברשת. התוצאות פורסמו ב- PNAS.
שתיהן, מוח אנושי ורשתות עצביות מלאכותיות מודרניות הם חזקים ביותר. ברמה הנמוכה ביותר, הנוירונים עובדים יחד כיחידות מחשוב פשוטות למדי. רשת עצבית מלאכותית מורכבת בדרך כלל מכמה שכבות המורכבות מנוירונים בודדים. אות קלט עובר דרך שכבות אלה ומעובד על ידי נוירונים מלאכותיים על מנת לחלץ מידע רלוונטי. עם זאת, נוירונים מלאכותיים קונבנציונליים נבדלים באופן משמעותי מהמודלים הביולוגיים שלהם באופן בו הם לומדים. בעוד שרוב הרשתות העצביות המלאכותיות תלויות בתיאום כללי מחוץ לרשת כדי ללמוד, נוירונים ביולוגיים מקבלים רק אותות מעבדים מנוירונים אחרים בסביבתם הקרובה ברשת. רשתות עצביות ביולוגיות עדיין עדיפות בהרבה על המלאכותיות מבחינת שניהם, גמישות ויעילות אנרגטית.
הנוירונים המלאכותיים החדשים, המכונה נוירונים אינפומורפייםמסוגלים ללמוד באופן עצמאי ומאורגן על עצמם בין הנוירונים השכנים שלהם. המשמעות היא שיש לשלוט על היחידה הקטנה ביותר ברשת כבר לא מבחוץ, אלא מחליטה את עצמה איזה קלט רלוונטי ואילו לא. בפיתוח ה- נוירונים אינפומורפייםהצוות נוצר בהשראת האופן בו המוח עובד, במיוחד על ידי התאים הפירמידאליים בקליפת המוח. אלה גם מעבדים גירויים ממקורות שונים בסביבתם הקרובה ומשתמשים בהם כדי להסתגל וללמוד. הנוירונים המלאכותיים החדשים רודפים יעדי למידה כלליים מאוד, קלים להבנה: "כעת אנו מבינים ישירות מה קורה בתוך הרשת וכיצד נוירונים מלאכותיים בודדים לומדים באופן עצמאי", מדגיש את מרסל גראץ מ- CIDBN.
על ידי הגדרת יעדי הלמידה, החוקרים אפשרו לנוירונים למצוא את כללי הלמידה הספציפיים שלהם בעצמם. הצוות התמקד בתהליך הלמידה של כל נוירון בודד. הם יישמו אמצעי תיאורטי חדשני למידע כדי להתאים במדויק אם נוירון צריך לחפש יתירות רבה יותר עם שכנותיו, לשתף פעולה באופן סינרגטי או לנסות להתמחות בחלקו שלה במידע הרשת. "על ידי התמחות בהיבטים מסוימים של הקלט והתיאום עם שכניהם, הנוירונים האינפומורפיים שלנו לומדים כיצד לתרום למשימה הכוללת של הרשת", מסביר ולנטין נוהאוס מ- MPI-DS. עם נוירונים אינפומורפייםהצוות לא רק מפתח שיטה חדשה ללמידה במכונה, אלא גם תורם להבנה טובה יותר של הלמידה במוח.
