Jaringan AI yang Dimodelkan pada Otak Manusia Dapat Menjalankan Tugas Kognitif

Sebuah studi baru dari McGill University menjelaskan bagaimana jaringan kecerdasan buatan (AI) yang dimodelkan pada otak manusia dapat menjalankan tugas kognitif dengan efisien.

Penelitian ini dipublikasikan di jurnal Nature Machine Intelligence pada tanggal 9 Agustus.

Membangun Pola Koneksi Otak

Tim peneliti pertama kali memeriksa data MRI dari repositori Open Science yang besar sebelum membangun pola koneksi otak. Pola koneksi otak ini kemudian diterapkan pada jaringan neural buatan (ANN), yang merupakan sistem komputasi yang beroperasi dengan cara yang sama dengan otak biologis.

ANN ini dilatih oleh tim peneliti di The Neuro (Montreal Neurological Institute-Hospital) dan Quebec Artificial Intelligence Institute, dan belajar untuk menjalankan tugas memori kognitif. Tim mengamati ANN saat bekerja untuk menyelesaikan tugas.

Ada dua faktor utama yang membuat pendekatan ini berbeda dari pendekatan sebelumnya tentang koneksi otak, atau connectomics. Pekerjaan sebelumnya sering melibatkan menggambarkan organisasi otak tanpa memperhatikan bagaimana ia melakukan komputasi dan fungsi. Di sisi lain, ANN tradisional bergantung pada struktur arbitrer, yang tidak secara akurat menggambarkan cara jaringan otak nyata diorganisir.

Dengan pendekatan baru, peneliti mengintegrasikan connectomics otak ke dalam konstruksi arsitektur ANN, yang mereka percaya akan memberikan wawasan tentang bagaimana koneksi otak mendukung keterampilan kognitif tertentu. Mereka juga mencari untuk menghasilkan prinsip desain baru untuk jaringan buatan.

Temuan Tim

Tim menemukan bahwa ANN dengan koneksi otak manusia, atau jaringan neural neuromorfik, menjalankan tugas memori kognitif dengan lebih fleksibel dan efisien daripada arsitektur lain. Jaringan neural neuromorfik mampu menggunakan arsitektur yang sama untuk berbagai kapasitas belajar, yang menyebar di berbagai konteks.

Bratislav Misic adalah peneliti di The Neuro dan penulis senior penelitian.

“Proyek ini mempersatukan dua disiplin ilmu yang sangat aktif dan cepat,” kata Misic. “Neuroscience dan AI memiliki akar yang sama, tetapi baru-baru ini berbeda. Menggunakan jaringan buatan akan membantu kita memahami bagaimana struktur otak mendukung fungsi otak. Sebaliknya, menggunakan data empiris untuk membuat jaringan neural akan mengungkapkan prinsip desain untuk membangun AI yang lebih baik. Jadi, keduanya akan saling memberi informasi dan memperkaya pemahaman kita tentang otak.”

Penelitian ini didanai sebagian oleh Canada First Research Excellence Fund, yang diberikan kepada McGill University untuk inisiatif Healthy Brains, Healthy Lives. Pendanaan juga disediakan oleh Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada, Fonds de Recherche du Québec — Santé, Canadian Institute for Advanced Research, Canada Research Chairs, Fonds de Recherche du Québec — Nature et Technologies, dan Centre UNIQUE (Union of Neuroscience and Artificial Intelligence).