ტვინის ახალ ნეიროგამოთვლით მოდელს შეუძლია განავითაროს AI კვლევა

მონრეალის უნივერსიტეტის ახალმა კვლევამ წარმოადგინა ადამიანის ტვინის ახალი ნეიროგამოთვლითი მოდელი. ეს ახალი მოდელი იძლევა ღრმა ხედვას იმის შესახებ, თუ როგორ ავითარებს ტვინი კომპლექსურ კოგნიტურ შესაძლებლობებს და მას შეუძლია ხელი შეუწყოს ნერვული ხელოვნური ინტელექტის (AI) კვლევას. 

კვლევა ჟურნალში 19 სექტემბერს გამოქვეყნდა მეცნიერებათა ეროვნული აკადემიის შრომები (PNAS). 

იგი ჩატარდა მკვლევართა საერთაშორისო ჯგუფის მიერ პარიზის პასტერისა და სორბონის უნივერსიტეტიდან, CHU Sainte-Justine, Mila — Quebec Artificial Intelligence Institute და Université de Montréal. 

ნერვული განვითარება

კვლევა აღწერს ნერვულ განვითარებას ინფორმაციის დამუშავების სამ იერარქიულ დონეზე: 

• სენსორმოტორული დონე: იკვლევს, თუ როგორ სწავლობს ტვინის შინაგანი აქტივობა აღქმიდან და აკავშირებს მათ მოქმედებასთან.
  
• შემეცნებითი დონე: განიხილავს, თუ როგორ აერთიანებს ტვინი კონტექსტურად ამ შაბლონებს.

• ცნობიერი დონე: განიხილავს, თუ როგორ შორდება ტვინი გარე სამყაროსგან და მანიპულირებს ნასწავლ შაბლონებს (მეხსიერების საშუალებით), რომლებიც აღარ არის ხელმისაწვდომი აღქმისთვის. 

ახალი კვლევა იძლევა ღრმა ხედვას შემეცნების საფუძველში არსებული ძირითადი მექანიზმების შესახებ, მოდელის ფოკუსირების გამო სწავლის ორი ფუნდამენტური ტიპის ურთიერთკავშირზე. პირველი არის Hebbian სწავლება, რომელიც ასოცირდება სტატისტიკურ კანონზომიერებასთან, როგორიცაა გამეორება. მეორე არის განმტკიცების სწავლა, რომელიც ასოცირდება ჯილდოსთან და დოფამინის ნეიროტრანსმიტერთან. 

ახლად შემუშავებული მოდელი წყვეტს სირთულის გაზრდის სამ ამოცანას სხვადასხვა დონეზე და გუნდმა ყოველ ჯერზე შემოიტანა ახალი ძირითადი მექანიზმი, რაც მას წინსვლაში ეხმარებოდა. 

შედეგებმა ხაზი გაუსვა ორ ფუნდამენტურ მექანიზმს ბიოლოგიურ ნერვულ ქსელებში კოგნიტური შესაძლებლობების მრავალდონიანი განვითარებისთვის: 

• სინაფსური ეპიგენეზი: Hebbian სწავლება ხდება ლოკალური მასშტაბით, ხოლო განმამტკიცებელი სწავლა ხდება გლობალურ დონეზე.

• თვითორგანიზებული დინამიკა: სპონტანური აქტივობა და ნეირონების დაბალანსებული ამგზნები/ინჰიბიტორული თანაფარდობა. 

შემდეგი თაობის AI და ხელოვნური ცნობიერება

გიომ დიუმანი არის გუნდის წევრი და გამოთვლითი ფსიქიატრიის ასისტენტ პროფესორი UdeM-ში, ასევე მთავარი გამომძიებელი CHU Sainte-Justine Research Center-ში. 

„ჩვენი მოდელი აჩვენებს, თუ როგორ ხაზს უსვამს ნეირო-AI კონვერგენცია ბიოლოგიურ მექანიზმებსა და კოგნიტურ არქიტექტურას, რომელსაც შეუძლია ხელი შეუწყოს ხელოვნური ინტელექტის შემდეგი თაობის განვითარებას და საბოლოოდ ხელოვნურ ცნობიერებამდეც კი გამოიწვიოს“, - ამბობს დიუმა. 

ამის მისაღწევად, დიუმა ამბობს, რომ მათ შეიძლება მოუწიონ შემეცნების სოციალური განზომილებების ინტეგრირება. ახლა გუნდი ეძებს ბიოლოგიური და სოციალური განზომილებების ინტეგრირებას და მათ უკვე შექმნეს ორი მთლიანი ტვინის პირველი სიმულაცია ურთიერთქმედებაში. 

გუნდს სჯერა, რომ მომავალი გამოთვლითი მოდელების ბიოლოგიურ და სოციალურ რეალობებში ჩაყრის გზით, ისინი მიიღებენ დამატებით ინფორმაციას შემეცნების ძირითადი მექანიზმების შესახებ. მათ ასევე მიაჩნიათ, რომ ის უზრუნველყოფს ხიდს ხელოვნურ ინტელექტსა და ადამიანის ტვინს შორის.