Израильские ученые объяснили, как белки находят свои многочисленные кладовые

Исследование Еврейского университета в Иерусалиме описывает механизм памяти, с помощью которого животные запоминают место тайников с припасами. Исследователи предполагают, что животные используют нейронный механизм, похожий на хеш-функцию.

Многие животные, например, серые белки делают огромное количество припасов на трудное время, когда деревья перестают плодоносить. По существующим оценкам серая белка делает за сезон тысячи таких тайников. Как она потом их находит, ведь у нее же нет GPS?

Орен Форкош и Шарон Мордехай 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.

Форкош и Мордехай 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.