Кишечная палочка использует рибосомы, чтобы сохранять воспоминания о прошлом опыте и адаптироваться к будущим изменениям окружающей среды аналогично системам искусственного интеллекта.
Часто считается, что для обучения необходим мозг. Но обучение — это широкое понятие, которое не обязательно зависит от нейронов, если организм использует информацию из прошлого опыта для формирования своих будущих решений, он также учится. Недавнее исследование, опубликованное в журнале PRX Life, показывает, что даже одна бактерия может учиться на собственном опыте, хранить воспоминания о прошлом и использовать эти воспоминания для подготовки к будущему.
Бактерии живут в постоянно меняющейся среде в разных временных масштабах. Например, в кишечнике человека уровень питательных веществ колеблется, температура меняется, а угрозы со стороны антибиотиков то появляются, то исчезают. Чтобы выжить, бактерия должна быстро реагировать на происходящее прямо сейчас, сохраняя при этом полезную информацию о том, что она недавно пережила. Слишком быстрая адаптация делает бактерию уязвимой к меняющимся условиям, а слишком быстрая забывчивость лишает её возможности предвидеть повторяющуюся угрозу. Как бактерия сохзраняет этот баланс? Этот вопрос заинтересовал авторов статьи, специалистов по вычислительной биофизике, изучающих, как живые системы обрабатывают информацию и адаптируются к изменяющейся среде.
Чтобы исследовать, могут ли одноклеточные организмы, такие как бактерии, учиться на прошлом опыте, исследователи использовали так называемое микрофлюидное устройство для отслеживания поведения десятков тысяч отдельных клеток E. coli, включая и выключая подачу питательных веществ с разной скоростью. Ученые обнаружили, что бактерии не только реагируют на текущий уровень питательных веществ в окружающей среде, но и отслеживают историю своего потребления питательных веществ, чтобы адаптироваться к меняющимся условиям. Если бы бактерии просто реагировали на окружающую среду, они бы реагировали на внезапный приток пищи совершенно одинаково, независимо от того, была ли их предыдущая среда стабильной или быстро меняющейся. Однако, при одинаковом притоке питательных веществ, бактерии, которые только что пережили периоды избытка и дефицита питательных веществ, адаптировались гораздо быстрее, чем бактерии, пришедшие из стабильной среды.
Поскольку непосредственные условия были идентичны для обеих групп бактерий, авторы исследования предположили, что разница в их поведении должна быть обусловлена хранящейся внутренней записью их прошлого, а не простой реакцией на настоящее. Другими словами, прошлый опыт бактерий формировал их нынешнее поведение – они учились. Но где эти клетки хранили эту информацию? Чтобы лучше понять, как бактерии реагируют на изменения в питательной среде, исследователи создали математическую модель внутренней молекулярной сети, которая контролирует рост бактерий. Их модель не только воспроизвела поведение бактерий в различных питательных средах, но и показала, где, вероятно, хранится их память.
Модель указала на рибосомы — молекулярные фабрики клеток, которые строят белки и определяют скорость роста клетки. Поскольку бактериальная память проявилась как изменения скорости роста, модель определила источник этой памяти внутри фабрик, которые определяют рост. Ни один другой компонент, протестированный в модели, не воспроизвел это поведение. Некоторые рибосомы быстро реагировали на изменения питательных веществ, в то время как другие реагировали медленнее. Исследователи предположили, что быстро реагирующие рибосомы отслеживают то, что происходит в настоящем, в то время как медленно реагирующие сохраняют следы прошлого. Вместе они дают клетке память, охватывающую множество временных масштабов, от минут до часов.
Используя математическую модель, ученые обнаружили, что эта молекулярная система следует той же базовой вычислительной логике, что и рекуррентная нейронная сеть, используемая для обработки последовательностей, таких как речь и данные с датчиков. Ключевым элементом этого процесса является то, что специалисты по информатике называют вентилем — это молекулярный переключатель, который определяет, сколько существующей памяти сохранить, а сколько перезаписать при поступлении новой информации. Клетки сохраняют память за определенную цену, поскольку поддержание готовности к адаптации происходит за счет роста. Если бактерия тратит энергию на адаптацию к текущей среде, у нее остается меньше ресурсов для роста. Бактерии используют молекулярные вентили для активной настройки того, сколько сохранять, а сколько отбрасывать.
Современные системы искусственного интеллекта полагаются на механизмы запоминания важных деталей, сохраняя при этом достаточную гибкость для обучения чему-то новому. В бактериях эти механизмы создаются не программным обеспечением, а химическими процессами внутри клетки. Эта стратегия также помогает решить проблему, знакомую исследователям ИИ: как научиться чему-то новому, не стирая ранее усвоенный материал. Бактериальные клетки уравновешивают память и гибкость, храня информацию в различных временных масштабах. Такой тип вычислений, зависящих от истории, не требует нейронов. Вместо этого, как показало исследование, достаточно сети рибосом.
Таким образом, задолго до того, как люди создали искусственный интеллект, бактерии уже выработали удивительно похожую стратегию использования прошлого для подготовки к будущему.
Полеченные результаты показывают, что память и обучение могут возникать из химических сетей в клетке, без какого-либо мозга или нейронов. Исследование также выявляет неожиданную связь между биологией и искусственным интеллектом. Для биологии использованная математическая модель предоставляет точный количественный язык для описания того, как клетки обрабатывают информацию и принимают решения. Для искусственного интеллекта это предлагает биологическую модель для создания систем, способных непрерывно обучаться в условиях жестких энергетических ограничений. Эти открытия также могут иметь значение для медицины. Многие патогенные бактерии выживают, адаптируясь к изменяющимся условиям внутри организма. Если эта адаптивность зависит от клеточной памяти, то будущие лекарства для лечения инфекций могут нарушать работу молекулярных компонентов, позволяющих клеткам хранить и использовать информацию об окружающей среде.
