Noua cercetare neurocomputațională a creierului ar putea avansa cercetarea inteligenței artificiale

O nouă cercetare efectuată la Universitatea din Montreal prezintă un nou model neurocomputațional al creierului uman. Acest nou model oferă o perspectivă mai profundă asupra modului în care creierul dezvoltă abilități cognitive complexe și ar putea avansa cercetarea inteligenței artificiale (IA). 

Studiul a fost publicat pe 19 septembrie în revista Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS). 

A fost realizat de un grup internațional de cercetători de la Institutul Pasteur și Universitatea Sorbona din Paris, CHU Sainte-Justine, Mila — Institutul de Inteligență Artificială din Quebec și Universitatea din Montreal. 

Dezvoltarea neurală

Studiul descrie dezvoltarea neurală la trei niveluri ierarhice de procesare a informației: 

• Nivelul senzorio-motor: Explorează modul în care activitatea internă a creierului învață modele din percepție și le asociază cu acțiune.
  
• Nivelul cognitiv: Examinează modul în care creierul combină contextual aceste modele.

• Nivelul conștient: Consideră modul în care creierul se disociază de lumea exterioară și manipulează modelele învățate (prin memorie) care nu mai sunt accesibile percepției. 

Noua cercetare oferă o perspectivă mai profundă asupra mecanismelor de bază care stau la baza cogniției, datorită accentului modelului pe interacțiunea dintre două tipuri fundamentale de învățare. Primul este învățarea Hebbiană, care este asociată cu regularitatea statistică, cum ar fi repetiția. Al doilea este învățarea prin întărire, care este asociată cu recompensa și neurotransmițătorul dopaminei. 

Noul model dezvoltat rezolvă trei sarcini de complexitate crescândă la nivelurile menționate, iar echipa a introdus un nou mecanism de bază de fiecare dată, ceea ce i-a ajutat să progreseze. 

Rezultatele au evidențiat două mecanisme fundamentale pentru dezvoltarea multilevel a abilităților cognitive în rețelele neurale biologice: 

• Epigeneza sinaptică: Învățarea Hebbiană are loc la scară locală, în timp ce învățarea prin întărire are loc la scară globală.

• Dinamica auto-organizată: Activitate spontană și raportul echilibrat de excitație/inhibiție a neuronilor. 

Următoarea generație de IA și conștientizarea artificială

Guillaume Duman este un membru al echipei și profesor asistent de psihiatrie computațională la UdeM, precum și investigator principal la Centrul de Cercetare al Spitalului Sainte-Justine. 

“Modelul nostru demonstrează modul în care convergența neuro-IA evidențiază mecanismele biologice și arhitecturile cognitive care pot alimenta dezvoltarea următoarei generații de inteligență artificială și chiar poate duce în cele din urmă la conștientizarea artificială,” spune Dumas. 

Pentru a ajunge la acest lucru, Dumas spune că ar trebui să integreze dimensiunile sociale ale cogniției. Echipa examinează acum integrarea dimensiunilor biologice și sociale, iar aceasta a creat deja prima simulare a interacțiunii dintre două creiere întregi. 

Echipa consideră că, prin ancorarea modelelor computaționale viitoare în realitățile biologice și sociale, vor obține o perspectivă mai profundă asupra mecanismelor de bază care stau la baza cogniției. De asemenea, cred că acest lucru va oferi un pod între IA și creierul uman.