Badanie punktu styku sztucznej inteligencji i neuronauki: w jaki sposób sztuczne sieci neuronowe pomagają nam lepiej zrozumieć mózg

Zrozumienie procesu uczenia się sztucznej inteligencji

Dziedzina sztucznej inteligencji (AI) rozwija się w błyskawicznym tempie. Obecnie jest ona w stanie wykonywać zadania, które niegdyś uważano za domenę wyłącznie ludzkiego umysłu, takie jak rozpoznawanie obrazów, generowanie tekstu oraz pisanie kodu komputerowego. Kluczową rolę w tym imponującym postępie odgrywają sztuczne sieci neuronowe, które poprawiają swoją wydajność poprzez samoreorganizację, podobnie jak obwody w naszym mózgu.

Jednak wraz z rozwojem sztucznej inteligencji nasuwa się pytanie: czego te systemy maszynowe mogą nas nauczyć o procesach uczenia się zachodzących w mózgu? Które modele dostarczają najbardziej wnikliwych informacji? Naukowcy z MIT Instytut Badań nad Mózgiem im. McGovern i K. Lisa Yang Centrum ICoN zajął się tymi kwestiami w niedawnym badanie opublikowane w czasopiśmie „PNAS”. Autorzy sugerują, że biologiczną wiarygodność podejścia opartego na uczeniu się sztucznej sieci neuronowej można ocenić na podstawie jej zdolności do samoorganizacji, niezależnej od interwencji twórców.

Wykazują oni, że przy wstępnych wytycznych dotyczących tego, w jaki sposób i kiedy powinny zmieniać się połączenia, sieć losowo połączonych jednostek może przekształcić się w wydajny system przetwarzania danych. Uczy się ona na podstawie napotkanych danych, podobnie jak nasze mózgi przetwarzają nowe informacje.

Porównanie uczenia się biologicznego i uczenia się opartego na sztucznej inteligencji

“Dzisiejsza technologia sztucznej inteligencji jest niezwykle skuteczna” – wyjaśnia Qianli Liao, doktorant w Centrum K. Lisa Yang ICoN – “ale niekoniecznie odzwierciedla algorytm uczenia się mózgu”. Liao wraz ze swoimi współpracownikami, profesorami MIT Tomaso Poggio i Markiem Harnettem, zauważa, że inżynierowie opracowują reguły określające, w jaki sposób zmieniają się połączenia w sieci podczas przetwarzania danych przez sztuczną inteligencję i otrzymywania przez nią informacji zwrotnej. Chociaż podejście to jest skuteczne w szkoleniu sztucznej inteligencji, sieci te mogą nie dostarczać zbyt wielu informacji na temat uczenia się w procesach biologicznych. “Mózg sam się organizuje. Musimy zrozumieć, w jaki sposób proste zasady kierują tą organizacją” – dodaje Liao.

Takie rozumienie funkcjonowania mózgu odgrywa kluczową rolę w tworzeniu nowych terapii i strategii profilaktycznych. Liao zwraca uwagę na pojawiające się zastosowania, takie jak interfejsy mózg-komputer, które mogłyby przywrócić zdolność komunikacji lub pomóc sparaliżowanym pacjentom w sterowaniu kończynami neuroprotezowymi. Ich wysiłki otwierają zupełnie nowy świat możliwości w zakresie badania mechanizmów działania mózgu.

Przyszłość uczenia się w oparciu o sztuczną inteligencję

Tymczasem Liao wraz z innymi badaczami – Ziyinem i Ganem – podjęli się zadania opracowania samoorganizującej się sieci obliczeniowej zdolnej do samodzielnego uczenia się. Wykorzystują oni proste zasady rządzące przebudową połączeń w obwodach mózgowych podczas uczenia się, takie jak ta, że neurony, które ‘wyzwalają się razem’, mają tendencję do wzmacniania swoich połączeń. Dzięki tym mechanizmom sieć potrafi rozpoznawać wzorce i klasyfikować obrazy, wykorzystując samoorganizujące się motywy jako kluczowe elementy składowe. Sieć optymalizuje się, reagując na błędy – proces ten przypomina metodę gradientowego spadku, szeroko stosowaną w nowoczesnych zastosowaniach sztucznej inteligencji.

Chociaż ta samoorganizująca się sieć nie uczy się dokładnie tak jak mózg, stanowi ona znaczący krok w kierunku biologicznej wiarygodności. “Samoorganizacja to pierwsza struktura wysokiego poziomu” – wyjaśnia Liao. “Gdy już ustalimy ten parametr, będziemy mogli kontynuować badania”. Ostatecznie, choć głównym celem jest lepsze zrozumienie zawiłości ludzkiego mózgu, wiedza ta może również usprawnić systemy uczenia maszynowego, umożliwiając inżynierom opracowywanie sieci, które działają wydajniej lub bardziej wiernie naśladują ludzkie zachowania.

Szukasz rozwiązań w zakresie automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji dla swojej firmy? Poznaj możliwości dzięki implementi.ai. Aby zgłębić ten temat, zajrzyj do oryginalny artykuł tutaj.