Mạng lưới Trí tuệ Nhân tạo được Mô hình hóa trên Não Bộ con người có thể Thực hiện các Nhiệm vụ Nhận thức

Một nghiên cứu mới từ Đại học McGill chi tiết về cách mạng lưới trí tuệ nhân tạo (AI) được mô hình hóa trên não bộ con người có thể thực hiện các nhiệm vụ nhận thức một cách hiệu quả.

Nghiên cứu này được công bố trên tạp chí Nature Machine Intelligence vào ngày 9 tháng 8.

Xây dựng lại Mô hình Kết nối Não Bộ

Đội ngũ nghiên cứu đầu tiên đã kiểm tra dữ liệu MRI từ một kho lưu trữ khoa học mở lớn trước khi xây dựng lại mô hình kết nối não bộ. Mô hình kết nối não bộ này sau đó được áp dụng cho một mạng nơ-ron nhân tạo (ANN), là một hệ thống tính toán hoạt động theo cách tương tự như não bộ sinh học.

ANN được đào tạo bởi một đội ngũ nghiên cứu tại The Neuro (Viện nghiên cứu thần kinh Montreal) và Viện trí tuệ nhân tạo Quebec, và nó đã học cách thực hiện một nhiệm vụ nhớ nhận thức. Đội ngũ nghiên cứu đã quan sát ANN khi nó làm việc để hoàn thành nhiệm vụ.

Có hai yếu tố chính làm cho phương pháp này nổi bật so với các phương pháp trước đây về kết nối não bộ, hoặc kết nối não. Các công việc trước đây thường liên quan đến việc mô tả tổ chức não mà không chú ý nhiều đến cách nó thực hiện các tính toán và chức năng. Mặt khác, các ANN truyền thống dựa trên các cấu trúc tùy ý, không đại diện chính xác cách các mạng não thực sự được tổ chức.

Với phương pháp mới, các nhà nghiên cứu đã tích hợp kết nối não vào việc xây dựng kiến trúc ANN, mà họ tin rằng sẽ cung cấp thông tin về cách kết nối não hỗ trợ các kỹ năng nhận thức cụ thể. Họ cũng đang tìm cách suy luận các nguyên tắc thiết kế mới cho các mạng nhân tạo.

Phát hiện của Đội ngũ

Đội ngũ đã phát hiện ra rằng các ANN có kết nối não bộ con người, hoặc mạng nơ-ron hình sin, thực hiện các nhiệm vụ nhớ nhận thức với sự linh hoạt và hiệu quả hơn so với các kiến trúc khác. Các mạng nơ-ron hình sin có khả năng sử dụng cùng một kiến trúc cơ bản cho một loạt các khả năng học tập, trải rộng trên nhiều ngữ cảnh.

Bratislav Misic là một nhà nghiên cứu tại The Neuro và là tác giả chính của nghiên cứu.

“Dự án này thống nhất hai lĩnh vực khoa học sôi động và nhanh chóng,” Misic nói. “Khoa học thần kinh và AI chia sẻ cùng một gốc rễ, nhưng gần đây đã phân chia. Sử dụng các mạng nhân tạo sẽ giúp chúng ta hiểu cách cấu trúc não hỗ trợ chức năng não. Ngược lại, sử dụng dữ liệu thực nghiệm để tạo ra các mạng nơ-ron sẽ tiết lộ các nguyên tắc thiết kế cho việc xây dựng AI tốt hơn. Vì vậy, hai lĩnh vực này sẽ giúp thông tin cho nhau và làm giàu hiểu biết của chúng ta về não bộ.”

Nghiên cứu này được tài trợ một phần bởi Quỹ nghiên cứu xuất sắc đầu tiên của Canada, được trao cho Đại học McGill cho sáng kiến Não bộ khỏe mạnh, Cuộc sống khỏe mạnh. Tài trợ cũng được cung cấp bởi Hội đồng nghiên cứu khoa học và kỹ thuật tự nhiên của Canada, Fonds de Recherche du Québec — Santé, Viện nghiên cứu tiên tiến Canada, Ghế nghiên cứu Canada, Fonds de Recherche du Québec — Nature et Technologies, và Trung tâm UNIQUE (Liên minh giữa Khoa học thần kinh và Trí tuệ nhân tạo).