Изучение того, как человеческий мозг и искусственные нейронные сети собирают знания

Особенность от 8 июня 2023 г.

Эта статья была проверена в соответствии с редакционным процессом и политикой Science X. Редакторы выделили следующие атрибуты, гарантируя при этом достоверность контента:

проверенный фактами

рецензируемое издание

надежный источник

корректура

Ингрид Фаделли, Medical Xpress

По мере того как люди исследуют окружающий мир и испытывают что-то новое, они естественным образом начинают понимать то, с чем сталкиваются, создавая мысленные связи между объектами, людьми, местами и событиями, с которыми они сталкиваются. Нейробиологи десятилетиями пытались идентифицировать нейронные процессы, лежащие в основе этой «мысленной сборки знаний», и их исследования позволили получить несколько важных результатов.

В последние годы исследования по этой теме несколько активизировались из-за появления искусственных нейронных сетей (ИНС) — вычислительных инструментов, основанных на структуре и функциях нейронных сетей в мозге, которые можно обучить решать различные задачи. Достижение лучшего понимания нейронных процессов, которые обеспечивают успешную сборку знаний у людей, в конечном итоге может помочь адаптировать конструкцию ИНС и улучшить их производительность при выполнении задач, которые могут извлечь выгоду из этой возможности.

Одновременно некоторые исследователи начали сравнивать то, как человеческий мозг решает конкретные задачи, с процессами, лежащими в основе функционирования ИНС. Эти сравнения могут выявить интересные параллелизмы между ИИ и человеческим мозгом, которые могут быть полезны как для нейробиологии, так и для компьютерных исследований.

Исследовательская группа из Оксфордского университета недавно провела интересное исследование, посвященное сбору знаний человеческим мозгом и вычислительным моделям на основе ИНС. Их статья, опубликованная в журнале Neuron, привела к выявлению подхода, который может помочь улучшить сбор знаний в инструментах искусственного интеллекта.

«Человеческое понимание мира может быстро меняться, когда появляется новая информация, например, когда в художественном произведении происходит поворот сюжета», — написали Стефани Нелли, Лукас Браун и их коллеги в своей статье. «Эта гибкая «сборка знаний» требует небольшой реорганизации нейронных кодов для отношений между объектами и событиями. Однако существующие вычислительные теории в значительной степени умалчивают о том, как это могло произойти».

Чтобы выяснить, как человеческий мозг собирает знания, исследователи провели серию экспериментов с участием 34 участников. Этих участников попросили выполнить простое компьютеризированное задание, которое требовало от них принятия решений относительно новых объектов, которые им показывали на экране.

Когда участники выполнили это задание, их мозг сканировали с помощью сканера функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ). Это метод визуализации, который обнаруживает небольшие изменения в кровотоке, связанные с активностью мозга.