«Шум улучшает работу мозга и искусственных нейросетей». Интервью с физиком Галиной Стрелковой

Саратовские ученые выяснили, что внутренний шум, присущий разным системам, а также внешние шумовые возмущения способны улучшать функционирование этих систем. Такие случайные колебания делают работу естественных и искусственных нейронных сетей более эффективной и могут быть полезны при лечении заболеваний, связанных с локальной синхронизацией некоторых групп нейронов головного мозга (болезнь Паркинсона, эпилепсия). Используя шум, можно улучшить когнитивные и двигательные функции, снизить уровень стресса, восстановить старые и приобрести новые нейронные связи, говорит руководитель исследования Галина Ивановна Стрелкова. В интервью корреспонденту «Научной России» радиофизик рассказала о том, как связаны шум и хаос, чем полезна неопределенность и как можно использовать шумовые воздействия в разных сферах 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).

― Что представляет собой шум с точки зрения науки?

― В широком смысле этим словом обозначают широкополосный акустический сигнал. Шум неизбежно и постоянно присутствует в нашей жизни (даже если мы его и не слышим и находимся как будто в тишине): шум окружающей среды, технологический шум (тепловой, дробовой), информационный шум (вербальный, звуковой, визуальный) и другие его виды. Ученые, в свою очередь, понимают под шумом случайный, непредсказуемый и невоспроизводимый процесс, который нельзя описать никакими определенными законами физики и математики. Сегодня этот термин стал общенаучным. Шумом можно назвать случайный компонент любого процесса, например флуктуации цены на рынке или численности популяции.

Если в системе есть источники шума, то ее поведение не поддается строгому предсказанию: можно спрогнозировать только статистические характеристики, например средние значения. Таким образом, любое изменение системы за счет каких-то случайных сил, величин, характеристик называется шумом: по сути, это случайные колебания или вибрации, изменяющиеся во времени и в пространстве.

― В живых объектах шум тоже присутствует?

― Обязательно. Причем есть два типа шума: внутренний ― неизбежно присущий любым системам, в том числе биологическим, и внешний, то есть связанный с воздействием на данную систему извне. Если говорить о живых объектах, то в качестве примера могу привести одно очень интересное явление ― нейронный шум. Нейроны головного мозга (их миллиарды) связаны между собой и постоянно работают, получая, обрабатывая информацию и направляя полезные сигналы в разные области головного мозга, отвечающие за умственную, двигательную, нервную и другие виды деятельности.

Нейроны всегда функционируют в зашумленной среде (белый шум).

Недаром используют такое понятие, как «зашумленный мозг». Нейронный шум ― это колебания нейронной активности, дополняющие любую мозговую деятельность. Без него живые организмы просто не могут существовать.

― Когда мы спим, этот нейронный шум тоже не прекращается?

― Да. Он никогда не исчезает, ведь это внутреннее свойство организма. Интенсивность нейронного шума зависит от разных факторов: возраста животного или человека, специфики его функционирования, круга решаемых задач и т.д. Более того, если уровень нейронного шума понижается, это оказывает негативное влияние на когнитивные, двигательные и другие виды деятельности. В процессе сна, когда мы отключены от внешнего шума, нейронный шум помогает очистить наш мозг, привести его в порядок. Недаром отмечают, что если сон был тихим и спокойным, то мы просыпаемся утром будто обновленные, ведь за ночь внутренний нейронный шум, наш друг и спаситель, помогает нам очиститься. Я не физиолог и могу рассуждать об этом только с точки зрения физики. Мозговая деятельность всегда сопряжена с определенными ритмами. Во время сна какие-то из них доминируют, какие-то, напротив, утихают, а нейронный шум в это время расставляет все по своим местам.

Природа нейронного шума, управляющего нашими когнитивными способностями, до сих пор не выяснена. Какие внутренние реакции стоят за этим явлением? Если нейрофизиологи найдут ответ на этот вопрос, мы сможем с помощью внешних факторов воздействовать на эти процессы. И, возможно, в будущем нам удастся избавиться от ряда заболеваний благодаря синхронизации или, наоборот, рассинхронизации определенных элементов биологической системы.

― Значит, шум ― это не какие-то вредные помехи: он может даже приносить пользу.

― Так и есть. Традиционно шум считался нежелательным фактором, причиной помех, ошибок, разрушений, но сегодня мы видим, что это отнюдь не так. Шум может играть созидающую и исцеляющую роль в нашей жизни. На первый взгляд, удивительный вывод: как случайность и неопределенность могут быть созидательными? Тем не менее это действительно так, и многочисленные исследования подтверждают это. При определенном уровне шума увеличивается эффективность решения когнитивных задач. Выяснено, что люди с расстройствами аутистического спектра выполняют некоторые когнитивные задачи лучше и быстрее других [1]. Это связано с высоким уровнем нейронного шума, который помогает мозгу находить решения сложных задач. Другой пример показывает, что при оптимальном уровне шума улучшается чувствительность зрительного восприятия [2]. Так что оказывается, что даже из хаоса (то есть из шума) при оптимальном воздействии можно получить порядок. Существует даже такая формула: «Порядок из хаоса».

― Один из основателей молекулярной биологии Жак Моно в своей книге «Случайность и необходимость» писал об этом применительно к эволюции жизни на Земле: естественный отбор извлекает музыку из шума.

― Так и есть! Кстати, ведь музыка, по сути, тоже представляет собой шум, из которого благодаря законам гармонии, то есть определенности, мы можем извлечь связную мелодию, приятную для слуха. Мелодия из хаоса, появившаяся благодаря случайности... Из книги видно, что Жак Моно не связывает случайность с теорией вероятности: случай в эволюции по Моно незакономерен. Одна из приведенных им аналогий связана со случайным пересечением двух процессов: один человек идет по своим делам, другой ремонтирует крышу, у него случайно падает молоток, который разбивает голову другого человека вдребезги. Такое понимание случайности приводит Жака Моно к выводу, что появление жизни в целом и появление человека в частности были результатом чистой случайности, а не закономерного развития мира.

Таким образом, человек для Вселенной ― случайность и в этом смысле он никак с этой Вселенной не связан.

― Можно ли как-то повысить свой уровень нейронного шума, чтобы более эффективно выполнять когнитивные задачи?

― Я не физиолог и не знаю, как это можно сделать, но могу рассказать про исследования, которые проводятся на нашей кафедре и имеют отношение к вашему вопросу. С помощью методов компьютерного моделирования мы создаем сложные системы, включая нейросети, и изучаем, какого типа шум нужно подать, чтобы элементы этих систем, например искусственные нейроны, лучше откликались на то или иное воздействие и функционировали более эффективно. Мы исследуем все частоты шумового спектра и можем определить некий диапазон, оптимизирующий функционирование нейронов. Мы предполагаем, что это полезно не только для наших компьютерных моделей, но и для биологических систем, то есть живых организмов.

Я думаю, что слабые неинвазивные случайные воздействия в виде световых и звуковых сигналов могут действительно улучшить работу мозга.

 ― А в чем может выражаться это улучшение?

― Речь идет об упорядочении и синхронизации работы нейронов, о том, как сделать режимы их функционирования более согласованными (коррелированными), обеспечивая таким образом наиболее эффективную нейронную активность.

― Кто-нибудь проводит подобные исследования на животных?

― Насколько я знаю, в мире проводятся эксперименты с участием лабораторных мышей и крыс. Специалисты пытаются выяснить, как уровень нейронного шума влияет на решение задач категоризации: когда животному нужно выбрать одно решение из набора различных вариантов. Опыты показали: когда животное должно принять подобное решение, уровень нейронного шума повышается, но, как только задача выполнена, все снова приходит в норму [3].

Эта область исследования представляется очень интересной, особенно с точки зрения медицины. В течение жизни нейронные связи могут разрушаться, что приводит к ряду очень серьезных заболеваний (деменция, болезнь Альцгеймера и др.). Однако если ввести какую-то долю случайности в существующие нейронные связи (подать слабые неинвазивные шумовые сигналы), то возможно, с одной стороны, скомпенсировать эти потери, а с другой ― даже вырастить новые нейронные связи! Это и есть то самое свойство нейронной пластичности, которое используется и в искусственных нейросетях.

Кроме того, существует ряд заболеваний, ассоциированных с шумовой синхронизацией. Так, например, локальная синхронизация некоторых групп нейронов головного мозга ведет к возникновению болезни Паркинсона и эпилепсии. В этом случае воздействие шумовых сигналов, приводящее к разрушению этой синхронизации, как я уже говорила, может выступать исцеляющим фактором.

― Как вы думаете, нейронный шум присущ всем животным, обладающим мозгом?

― Предполагаю, что да. Отличается только его интенсивность: чем выше уровень организации животного, чем с большим количеством вызовов он сталкивается в течение своей жизни, чем большее количество задач решает, тем выше уровень его нейронного шума и когнитивных способностей.

― Вы работаете с нейросетями. Чем нейронный шум в таких искусственных системах отличается от того, что наблюдается у человека?

― Не стоит забывать, что прототипом создания искусственных нейронных сетей были биологические нейроны. Исследования показывают, что некоторые шумы накапливаются в искусственной нейросети сами собой за счет обработки данных и наличия разных слоев в таких системах, а другие шумы, напротив, воздействуют на эту сеть извне [4].

Некоторые шумы могут нивелироваться самой этой сетью, а другие, наоборот, должны обязательно присутствовать в ней. Так, например, для более эффективного обучения искусственной нейросети мы добавляем в нее внешние шумы в виде аддитивного или мультипликативного фактора.

То есть как и в живых системах, в искусственных нейронных сетях шум тоже должен присутствовать, чтобы обеспечить их корректное функционирование. Он не только помогает улучшить обучение, но и делает эту нейронную сеть более стабильной, менее подверженной агрессивным воздействиям окружающей среды, а также повышает ее чувствительность к решению определенного круга задач: распознавания, диагностики и др.

― Если говорить о космосе и нашей Вселенной, в каком виде там присутствует шум и мог ли он играть какую-то роль в ее эволюции? 

― Я не астрофизик, но могу предположить, что шум во Вселенной тоже всегда есть, причем его происхождение может быть самым разным: от излучения звезд и движения метеоритов до взрыва сверхновых. И хотя мы не можем услышать этот шум без специальных инструментов, он все равно существует. Если взять, например, теорию Большого взрыва, то можно задаться вопросом: а что привело к этому событию? Возможно (возвращаясь к Жаку Моно), это тоже были некие случайность и неопределенность, то есть совокупность шума, из которого впоследствии появилась прекрасная «музыка»: наблюдаемая нами Вселенная.

― Как давно ученые вашей кафедры занимаются исследованием шума?

― Исследование шума ― очень давняя проблема. Есть много разделов физики, посвященных ее решению: статистическая физика, статистическая радиофизика, нелинейная физика и др. Избавиться от тех или иных помех в системе и повысить ее КПД всегда было для нас задачей номер один.

Наша кафедра была организована в 1951 г. Здесь исследовали особенности колебаний радиотехнических устройств и способы уменьшения внутренних шумов и улучшения работы приборов. Постепенно круг задач расширился, и сегодня мы имеем дело с большими данными, с большими сетями, приближенными к реальным физическим процессам.

На протяжении последних 15 лет наша научная группа изучает влияние шума на динамику сложных систем: мы пытаемся выяснить, какова роль шума в эволюции сложных структур и процессов, которые формируются и изменяются во времени и пространстве, и как с помощью шума можно упорядочить поведение сложных систем и управлять их динамическими режимами.

До наших работ были лишь небольшие исследования таких случайных связей, но чаще всего они ограничивались рассмотрением довольно простых моделей, например состоящих из двух связанных маятников, частиц, осцилляторов и т.п. Однако в силу сложности реальных систем мы решили создать полноценную математическую модель, состоящую из множества элементов (осцилляторов) и частей (слоев, подсистем), заложив в нее сложную динамику, и выяснили, что неопределенность, которая присутствует в ней на первый взгляд, способна упорядочивать работу разрозненных объектов (частей сложной системы).

Шум способствует самоорганизации сложной системы, приводит к возникновению большей упорядоченности в поведении составляющих ее частей.

― Какие из перечисленных вопросов для вас как ученого представляют наибольшую сложность?

― Сложностей очень много, и одна из основных ― это сама постановка задачи: она должна быть приближена к реальным системам и объектам, мы не можем абстрагироваться от них. Кроме того, необходимо видеть цель и ставить задачу так, чтобы в дальнейшем она нашла прямое или хотя бы косвенное применение в других областях науки. Не менее трудоемким оказывается и подбор подходящих объектов для исследования: мы должны понять, какие уравнения нам нужны, какими характеристиками должен обладать шум, какой алгоритм стоит использовать, какими математическими величинами предстоит оперировать и т.д. Важно сделать систему эффективной. Если говорить об искусственных нейросетях, то они должны работать быстро, эффективно и с наименьшими затратами энергии, ведь если они будут очень сложными, а обработка информации будет занимать очень много времени, то для чего тогда они вообще нужны?

― Мы с вами говорили о шуме. А что вы понимаете под словом «тишина»? Чем она полезна?

― На самом деле абсолютной тишины в природе не существует. В окружающем пространстве всегда присутствуют какие-то звуки, даже если мы не слышим их. Абсолютной тишины не бывает не только вокруг, но и внутри нашего организма, где всегда происходят естественные физиологические процессы: дыхание, биение сердца, хлопанье ресниц и т.д. Однако само понятие «абсолютная тишина» в разговорной речи все же прижилось: под ним, как правило, понимают вакуум ― пространство, из которого выкачан весь воздух и в котором нет вообще никакого вещества. Для человека же может быть полезна только относительная тишина, а в полной тишине, при отсутствии каких-либо звуков, даже биения сердца, можно попросту сойти с ума.

Состояние абсолютной тишины для нас неестественно и нам противопоказано.

В то же время короткие периоды пребывания в относительной тишине (когда нам кажется, что мы ничего не слышим) помогают восстановиться, снизить уровень стресса и усилить способность к концентрации. Как я уже говорила, тишина ― это не полное отсутствие действий, ведь мозговая активность всегда происходит в присутствии шума: это пространство, в котором мозг (нейронные сети) обрабатывает, структурирует и обновляет себя. Но именно имеющийся внутренний собственный нейронный шум и помогает запустить собственные мозговые действия, направленные на обновление и восстановление в условиях тишины, то есть при условном отключении окружающего шума.

― А что насчет абсолютного покоя? Правда ли, что с точки зрения квантовой физики его не существует?

― Покой, как и тишина, может быть только относительным, ведь даже если маятник находится в состоянии покоя, существуют какие-то внешние воздействия, создающие вибрацию. Абсолютного покоя нет, а под относительным мы понимаем отсутствие скорости. В природе все всегда пребывает в движении в пространстве и во времени, только происходит это в разных масштабах.

― Подытоживая наш разговор: мне как неспециалисту в этой области наиболее парадоксальным представляется то, что некая неопределенность может упорядочивать систему, организовывать ее. А что вам кажется самым необычным в таком явлении, как шум?

― Я соглашусь с вами. Для нас тоже очень удивителен тот факт, что случайные связи между отдельными частицами и даже целыми системами вдруг могут упорядочить их, приводя к синхронизации, которая изначально не была присуща этой системе. Казалось бы, случайные факторы, случайные задания, случайные числа в компьютерном эксперименте дают нам шум, но вдруг ни с того ни с сего происходит упорядочение, самоорганизация! Этот процесс сложно объяснить, здесь остается много неясного. Может быть, случайность всегда присутствует в подобных детерминированных системах, которые описываются уравнениями и с которыми мы работаем? А возможно, детерминированность, то есть определенность, и случайность каким-то образом взаимодействуют друг с другом, что по аналогии с естественным отбором приводит нас к определенности, самоорганизации, управляемому красивому движению. Шум ― поистине удивительное явление, которое играет и будет играть колоссальную роль во всех сферах нашей жизни.

ЛИТЕРАТУРА:

1. R. Pratik, R. Elise, J.A.J. van Boxtel. High neural noise in autism: A hypothesis currently at the nexus of explanatory power. Helyion, 2024. Vol. 10, iss. 23, e40842.

2. E. Itzcovich, M. Riani, W.G. Sannita. Stochastic resonance improves vision in the severely impaired. Sci. Rep., 2017. Vol. 7. P. 1–8. doi: 10.1038/s41598-017-12906-2.

3. T. Engel, W. Chaisangmongkon, D. Freedman et al. Choice-correlated activity fluctuations underlie learning of neuronal category representation. Nat Commun 6, 6454 (2015).

4. N. Semenova, D. Brunner. Impact of white noise in artificial neural networks trained for classification: Performance and noise mitigation strategies. Chaos, 2024. Vol. 34, 051101.

Фотографии в галерее и в шапке текста: Татьяна Богатенко (Институт физики СГУ им. Н.Г. Чернышевского) для «Научной России»