Image

Пять эпох: как меняется мозг от рождения до старости

e6ed10a21d55a52f413f5896e0168c76

Масштабное исследование, объединившее данные более 4000 человек в возрасте от 0 до 90 лет, использовало методы машинного обучения для анализа структурных сетей мозга. С помощью проекции в многообразие (UMAP) ученые выявили пять четких периодов развития, каждый из которых имеет уникальную траекторию и организационные свойства.

0–9 лет: Мозг формирует базовые связи

В первые девять лет жизни мозг активно строит нейронные сети, но при этом глобальная эффективность передачи информации снижается. Это период конкурентного исключения лишних синапсов и миелинизации. На практике это соответствует этапу, когда ребенок осваивает основные двигательные и речевые навыки, но его мышление еще не обладает высокой гибкостью и скоростью.

9–32 года: Мозг становится эффективным

С девяти лет начинается фаза резкого роста интеграции и эффективности нейросетей. Мозг оптимизирует связи, достигая пика скорости обработки информации к 32 годам. В реальной жизни это проявляется в быстром обучении, принятии сложных решений и формировании профессиональных навыков. Это период максимальной нейропластичности и когнитивного расцвета.

32–66 лет: Стабильность и специализация

После 32 лет начинается самый длинный период, когда мозг переходит от роста к оптимизации. Глобальная эффективность постепенно снижается, но растет локальная связность и модулярность. На практике это означает, что человек может эффективно использовать накопленный опыт, хотя обучение новому требует больше усилий. Мозг работает как отлаженный механизм, где каждая система имеет свою четкую функцию.

66–83 года: Переход к модульному мышлению

С 66 лет архитектура мозга становится более модульной — разные сети работают более независимо. Хотя это может снижать скорость обработки информации, такая организация помогает компенсировать возрастные изменения. В реальности это соответствует периоду, когда человек больше полагается на опыт и интуицию, а решение сложных задач требует больше времени и концентрации.

83+ лет: Индивидуальная архитектура

После 83 лет связь между возрастом и структурой сетей ослабевает. Единственным стабильным маркером остается центральность узлов — важность отдельных регионов для локальных связей. Это может означать, что мозг каждого пожилого человека находит свои уникальные пути компенсации, опираясь на наиболее сохранные и значимые нейронные пути.

Nature Communications (https://www.nature.com/articles/s41467-025-65974-8)

Источник: www.nature.com

Источник: ai-news.ru

Каталог бесплатных опенсорс-решений, которые можно развернуть локально и забыть о подписках

галерея

Дифференциально приватное машинное обучение в масштабе с использованием JAX-Privacy
dummy-img
Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.
Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.
Под базельским концертным залом нашли жертв последней швейцарской чумы. Большинство из них умерли в юном возрасте
СОСТОЯЛОСЬ ЗАСЕДАНИЕ МЕТОДИЧЕСКОГО СОВЕТА, ПОСВЯЩЕННОЕ ПОКОЛЕНИЮ «РОЖДЕННЫХ ЦИФРОВЫМИ»
СОСТОЯЛОСЬ ЗАСЕДАНИЕ МЕТОДИЧЕСКОГО СОВЕТА, ПОСВЯЩЕННОЕ ПОКОЛЕНИЮ «РОЖДЕННЫХ ЦИФРОВЫМИ»
Биофизический мир внутри переполненной клетки
Появились новые доказательства того, как одиночество влияет на память в пожилом возрасте.
Image Not Found
Дифференциально приватное машинное обучение в масштабе с использованием JAX-Privacy

Дифференциально приватное машинное обучение в масштабе с использованием JAX-Privacy

Мы объявляем о выпуске JAX-Privacy 1.0, библиотеки для машинного обучения с дифференциальной приватностью, использующей высокопроизводительную вычислительную библиотеку JAX. Быстрые ссылки GitHub Делиться Скопировать ссылку × От персонализированных рекомендаций до научных достижений, модели ИИ помогают улучшать жизнь и…

Апр 21, 2026
dummy-img

Следующий этап развития Agents SDK | OpenAI

Обновленный SDK для агентов помогает разработчикам создавать агентов, которые могут проверять файлы, выполнять команды, редактировать код и работать над долгосрочными задачами в контролируемых изолированных средах. Мы представляем новые возможности в Agents SDK (открывается в новом окне) ,…

Апр 21, 2026
Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.

Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.

Тарин Пламб CleoP создан с помощью Midjourney. «Агенты ИИ могут взаимодействовать друг с другом, но не могут мыслить вместе. Это огромная разница и узкое место для систем следующего поколения», — говорит Виджой Пандей, старший вице-президент и генеральный…

Апр 21, 2026
Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.

Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.

Тарин Пламб CleoP создан с помощью Midjourney. «Агенты ИИ могут взаимодействовать друг с другом, но не могут мыслить вместе. Это огромная разница и узкое место для систем следующего поколения», — говорит Виджой Пандей, старший вице-президент и генеральный…

Апр 21, 2026

Впишите свой почтовый адрес и мы будем присылать вам на почту самые свежие новости в числе самых первых