Rețelele de inteligență artificială modelate după creierul uman pot efectua sarcini cognitive

O nouă studiu de la Universitatea McGill detaliază modul în care rețelele de inteligență artificială (IA) modelate după creierul uman pot efectua sarcini cognitive eficient.

Cercetarea a fost publicată în revista Nature Machine Intelligence pe 9 august.

Reconstruirea modelului de conectivitate a creierului

Echipa de cercetători a examinat inițial datele de rezonanță magnetică dintr-un depozit deschis de știință, înainte de a reconstrui un model de conectivitate a creierului. Acest model de conectivitate a creierului a fost apoi aplicat unei rețele neuronale artificiale (RNA), care este un sistem de calcul care funcționează în mod similar cu creierul biologic.

RNA a fost antrenată de o echipă de cercetători de la The Neuro (Institutul Neurologic din Montreal) și Institutul de Inteligență Artificială din Quebec, și a învățat să efectueze o sarcină de memorie cognitivă. Echipa a observat RNA în timp ce lucra pentru a finaliza sarcina.

Există două factori principali care fac ca această abordare să se remarce în comparație cu cele anterioare despre conectivitatea creierului, sau conectomică. Lucrările anterioare au implicat adesea descrierea organizării creierului fără a acorda atenție modului în care efectuează calcule și funcții. Pe de altă parte, RNA tradițională se bazează pe structuri arbitrare, care nu reprezintă cu acuratețe modul în care sunt organizate rețelele creierului real.

Cu abordarea nouă, cercetătorii au integrat conectomatica creierului în construirea arhitecturilor RNA, despre care credeau că va oferi informații despre modul în care cablarea creierului susține anumite abilități cognitive. Ei căutau, de asemenea, să deriveze principii de proiectare noi pentru rețelele artificiale.

Descoperirile echipei

Echipa a descoperit că RNA cu conectivitate a creierului uman, sau rețele neuronale neuromorfice, efectuează sarcini de memorie cognitivă cu mai multă flexibilitate și eficiență decât alte arhitecturi. Rețelele neuronale neuromorfice au fost capabile să utilizeze aceeași arhitectură subiacentă pentru o gamă largă de capacități de învățare, care se extind în diferite contexte.

Bratislav Misic este cercetător la The Neuro și autorul principal al cercetării.

“Proiectul unește două discipline științifice vibrante și rapide,” spune Misic. “Neuroștiința și IA au rădăcini comune, dar recent s-au divergent. Utilizarea rețelelor artificiale ne va ajuta să înțelegem cum structura creierului susține funcția creierului. La rândul său, utilizarea datelor empirice pentru a face rețele neuronale va dezvălui principii de proiectare pentru construirea unei IA mai bune. Așadar, cele două vor ajuta la informarea și îmbogățirea înțelegerii noastre despre creier.”

Cercetarea a fost finanțată în parte de Fondul de excelență în cercetare al Canadei, care a fost acordat Universității McGill pentru inițiativa Creiere sănătoase, vieți sănătoase. Finanțarea a fost asigurată și de Consiliul de Cercetare în Științe Naturale și Inginerie al Canadei, Fonds de Recherche du Québec — Santé, Institutul Canadian de Cercetare Avansată, Catedrele de Cercetare ale Canadei, Fonds de Recherche du Québec — Nature et Technologies, și Centrul UNIQUE (Uniunea de Neuroștiință și Inteligență Artificială).