Az új neurokomputációs agymodell előmozdíthatja az AI-kutatást

A Montreali Egyetem új tanulmánya az emberi agy új neurokomputációs modelljét mutatja be. Ez az új modell mélyebb betekintést nyújt abba, hogy az agy hogyan fejleszt komplex kognitív képességeket, és elősegítheti a neurális mesterséges intelligencia (AI) kutatását. 

A tanulmány szeptember 19-én jelent meg a folyóiratban Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS). 

Ezt a párizsi Institut Pasteur és Sorbonne Université, a CHU Sainte-Justine, a Mila – Quebec Artificial Intelligence Institute és az Université de Montréal kutatóinak nemzetközi csoportja végezte. 

Neurális fejlődés

A tanulmány az információfeldolgozás három hierarchikus szintjén írja le a neurális fejlődést: 

• Szenzormotor szint: Feltárja, hogy az agy belső tevékenysége hogyan tanul mintákat az észlelésből, és hogyan társítja azokat a cselekvéshez.
  
• Kognitív szint: Megvizsgálja, hogy az agy hogyan kombinálja kontextus szerint ezeket a mintákat.

• Tudatos szint: Figyelembe veszi, hogy az agy hogyan disszociál a külvilágtól, és hogyan manipulálja a tanult mintákat (memórián keresztül), amelyek már nem hozzáférhetők az észlelés számára. 

Az új kutatás mélyebb betekintést nyújt a megismerés alapjául szolgáló alapvető mechanizmusokba, mivel a modell a tanulás két alapvető típusa közötti kölcsönhatásra összpontosít. Az első a hebbi tanulás, amely statisztikai rendszerességgel, például ismétléssel jár. A második a megerősítő tanulás, amely a jutalomhoz és a dopamin neurotranszmitterhez kapcsolódik. 

Az újonnan kifejlesztett modell három, egyre összetettebb feladatot old meg a szinteken keresztül, és a csapat minden alkalommal új alapmechanizmust vezetett be, ami segítette a fejlődést. 

Az eredmények rávilágítottak két alapvető mechanizmusra a kognitív képességek többszintű fejlesztésében a biológiai neurális hálózatokban: 

• Szinaptikus epigenezis: A hebbi tanulás helyi szinten, míg a megerősítő tanulás globális szinten zajlik.

• Önszerveződő dinamika: A neuronok spontán aktivitása és kiegyensúlyozott serkentő/gátló aránya. 

Következő generációs AI és mesterséges tudat

Guillaume Duman a csapat tagja és a számítógépes pszichiátria adjunktusa az UdeM-nél, valamint a CHU Sainte-Justine Kutatóközpont vezető kutatója. 

„Modellünk bemutatja, hogy a neuro-AI konvergencia hogyan emeli ki azokat a biológiai mechanizmusokat és kognitív architektúrákat, amelyek elősegíthetik a mesterséges intelligencia következő generációjának fejlődését, és akár végső soron mesterséges tudathoz is vezethetnek” – mondja Dumas. 

Dumas szerint ennek eléréséhez integrálniuk kell a megismerés társadalmi dimenzióit. A csapat most a biológiai és a társadalmi dimenziók integrálását vizsgálja, és már elkészítették az első szimulációt, amelyben két egész agy interakcióban van. 

A csapat úgy véli, hogy a jövőbeni számítási modellek biológiai és társadalmi valóságba történő rögzítésével további betekintést nyerhetnek a megismerés alapjául szolgáló alapvető mechanizmusokba. Azt is hiszik, hogy hidat képez majd a mesterséges intelligencia és az emberi agy között.