Мережі штучного інтелекту, змодельовані на людському мозкові, можуть виконувати когнітивні завдання

Нове дослідження університету Макгілла описує, як мережі штучного інтелекту (ШІ), змодельовані на людському мозкові, можуть виконувати когнітивні завдання ефективно.

Дослідження було опубліковано в журналі Nature Machine Intelligence 9 серпня.

Відновлення з’єднань мозку

Команда дослідників спочатку вивчила дані МРТ з великого відкритого наукового репозиторію, а потім відновила з’єднання мозку. Ці з’єднання були потім застосовані до штучної нейронної мережі (ШНМ), яка є системою обчислення, що працює подібно до біологічного мозку.

ШНМ була навчена командою дослідників у The Neuro (Монреальському неврологічному інституті-лікарні) та Інституті штучного інтелекту Квебеку, і вона навчилася виконувати завдання когнітивної пам’яті. Команда спостерігала за ШНМ під час виконання завдання.

Є два основних фактори, які роблять цей підхід видатним порівняно з попередніми роботами щодо з’єднань мозку, або конектоміки. Попередня робота часто включала опис організації мозку без уваги до того, як він виконує обчислення та функції. З іншого боку, традиційні ШНМ покладаються на довільні структури, які не точно представляють організацію реальних мереж мозку.

З новим підходом дослідники інтегрували конектоміку мозку у конструкцію архітектури ШНМ, яку вони вважали能够 надати уявлення про те, як з’єднання мозку підтримують конкретні когнітивні навички. Вони також намагалися вивести нові принципи конструкції штучних мереж.

Висновки команди

Команда виявила, що ШНМ з людськими з’єднаннями мозку, або нейроморфними нейронними мережами, виконували завдання когнітивної пам’яті з більшою гнучкістю та ефективністю, ніж інші архітектури. Нейроморфні нейронні мережі могли використовувати одну й ту ж саму основну архітектуру для широкого спектра навчальних можливостей, які поширювалися на різні контексти.

Братислав Місік – дослідник у The Neuro та старший автор дослідження.

“Проект об’єднує дві живі та динамічні наукові дисципліни”, – говорить Місік. “Нейробіологія та ШІ мають спільні корені, але нещодавно розійшлися. Використання штучних мереж допоможе нам зрозуміти, як структура мозку підтримує функцію мозку. Навпаки, використання емпіричних даних для створення нейронних мереж відкриє принципи конструкції кращого ШІ. Таким чином, ці дві галузі будуть взаємно інформувати одна одну та збагатять наше розуміння мозку.”

Дослідження було частково профінансовано Канадським фондом першої дослідницької досконалості, який був присуджений університету Макгілла для ініціативи “Здоровий мозок, здорове життя”. Фінансування також було надано Радою природничих наук та інженерії Канади, Фондом досліджень Квебеку – Санте, Канадським інститутом перспективних досліджень, Канадськими дослідницькими кафедрами, Фондом досліджень Квебеку – Натур е Технології та Центром ЮНІК (Союз нейробіології та штучного інтелекту).