Первая трудность для мозга заключается в его долгожительстве. Животные сталкиваются с меняющейся, полной опасностей и вызовов средой обитания, и потому им требуется непрерывно, годами или десятилетиями, воспринимать новую информацию. Однако пожизненное обучение вынуждено постоянно поддерживать равновесие канатоходца с шестом: сберегать старые данные и при этом усваивать новые. В искусственных нейронных сетях обучение происходит в тренировочной фазе (как правило, на миллионах примеров), а затем тестируется в фазе воспроизведения. Нам, животным, такая роскошь недоступна: всю жизнь приходится на лету проделывать и то и другое.
К сожалению, модели памяти, построенные на основе базовых хрестоматийных принципов синаптических изменений, тотчас же сталкиваются с проблемой: в итоге выученное позднее записывается поверх выученного ранее9. А насыщенные воспоминаниями искусственные сети деградируют в сторону загрязнения памяти. Более ранние воспоминания после новой активности в системе затушевываются, и вскоре вы уже к концу первого акта пьесы не сможете вспомнить ее начало. Эту проблему называют
Если искусственные нейронные сети страдают от загрязнения воспоминаний, то живой мозг таких сложностей не испытывает. Чтение новой книги не вытеснит из вашей памяти имя супруги, как и новое заученное слово нисколько не обеднит ваш словарный запас.
Сам факт, что мозг умеет обходить эту дилемму, каким-то образом закрепляя более давние воспоминания, есть свидетельство тому, что усиление и ослабление синапсов в нейронной сети еще не передает общей картины, — очевидно, что происходит нечто более сложное.
Первое решение дилеммы стабильности — пластичности: позаботиться, чтобы вся система разом не менялась. Пусть гибкость включается/выключается только на малых участках сообразно релевантности. Как мы видели выше, нейромодуляторы тщательно контролируют пластичность синапсов, и благодаря этому обучение может происходить только в нужных местах и в нужное время, а не каждый раз, когда активность распространяется вдоль всей сети10. Таким образом замедляется ее деградация, поскольку сила синапсов меняется лишь тогда, когда происходит нечто важное (скажем, вам называют имя нового сотрудника, вы узнаёте новость о родителях или о том, что по телевизору вечером покажут новый сезон вашего любимого сериала). Но если дело касается ненароком увиденной уличной вывески, цвета сорочки прохожего или рисунка трещин на тротуаре, у сети нет надобности в переменах. Одна из функций нейронной сети — изменение только в случае релевантости стимула — напоминает нам, что мозг вовсе не чистый лист, на котором реальность кропает свои истории, он приходит в мир заранее экипированным под определенные типы обучения в ситуациях определенного типа. Фрагменты опыта преобразуются в воспоминания, когда они значимы для жизни организма, а особенно если окрашены сильными эмоциями вроде страха или удовольствия. Такой порядок снижает шансы на перенасыщение сети, поскольку в нее записывается не все.
Впрочем, подобное устройство памяти не решает дилемму стабильности — пластичности, потому что у индивида есть еще великое множество ярких воспоминаний, о сбережении которых стоит позаботиться.
На этот случай мозг предусмотрел второе решение. Он не всегда хранит воспоминания в одном месте, а передает выученное другой области на более долговременное хранение.
Представим себе склад. Если вам беспрерывно поставляют новые и новые коробки, складское помещение в конце концов забьется до потолка. Но если отгружать часть коробок по мере их поступления, складу удастся сохранять свободные площади под новые поставки. По такой же логике воспоминания зачастую не остаются там, где первоначально образовались, а переправляются в другие места.