Mô hình Não Bộ Neurocomputational Mới có thể Tiến bộ Nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo

Một nghiên cứu mới từ Đại học Montreal giới thiệu một mô hình não bộ neurocomputational mới. Mô hình này cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về cách não bộ phát triển các khả năng nhận thức phức tạp và có thể tiến bộ nghiên cứu trí tuệ nhân tạo (AI).

Nghiên cứu được công bố vào ngày 19 tháng 9 trên tạp chí Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).

Nó được thực hiện bởi một nhóm nghiên cứu quốc tế từ Institut Pasteur và Sorbonne Université ở Paris, CHU Sainte-Justine, Mila — Viện Trí tuệ Nhân tạo Quebec, và Université de Montréal.

Phát triển Não Bộ

Nghiên cứu mô tả phát triển não bộ trên ba cấp độ thông tin xử lý:

• Cấp độ Cảm giác và vận động: Khám phá cách hoạt động nội tại của não học các mẫu từ nhận thức và liên kết chúng với hành động.
• Cấp độ Nhận thức: Khám phá cách não kết hợp các mẫu đó theo ngữ cảnh.
• Cấp độ Ý thức: Xem xét cách não tách rời khỏi thế giới bên ngoài và thao tác các mẫu đã học (qua ký ức) không còn khả dụng cho nhận thức.

Nghiên cứu mới cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về các cơ chế cốt lõi dưới nhận thức do sự tập trung của mô hình vào sự tương tác giữa hai loại học tập cơ bản. Loại đầu tiên là học tập Hebbian, liên quan đến tính thường xuyên thống kê, chẳng hạn như lặp lại. Loại thứ hai là học tập tăng cường, liên quan đến phần thưởng và chất dẫn truyền thần kinh dopamine.

Mô hình mới được phát triển giải quyết ba nhiệm vụ tăng dần phức tạp trên các cấp độ, và nhóm đã giới thiệu một cơ chế cốt lõi mới mỗi lần, giúp nó tiến bộ.

Kết quả đã nhấn mạnh hai cơ chế cơ bản cho sự phát triển đa cấp độ của các khả năng nhận thức trong mạng nơ-ron sinh học:

• Epigenesis Synaptic: Học tập Hebbian diễn ra ở quy mô địa phương trong khi học tập tăng cường diễn ra ở quy mô toàn cầu.
• Động lực học Tự tổ chức: Hoạt động tự nhiên và tỷ lệ cân bằng giữa các nơ-ron kích thích và ức chế.

Trí tuệ Nhân tạo Thế hệ Tiếp theo và Ý thức Nhân tạo

Guillaume Duman là thành viên của nhóm và là giáo sư trợ lý về tâm thần học tính toán tại UdeM, cũng như là nhà điều tra chính tại Trung tâm Nghiên cứu CHU Sainte-Justine.

“Mô hình của chúng tôi chứng minh cách hội tụ neuro-AI làm nổi bật các cơ chế sinh học và kiến trúc nhận thức có thể thúc đẩy sự phát triển của thế hệ trí tuệ nhân tạo tiếp theo và thậm chí có thể dẫn đến ý thức nhân tạo,” Dumas nói.

Để đạt được điều này, Dumas nói họ có thể phải tích hợp các chiều kích xã hội của nhận thức. Nhóm hiện đang xem xét việc tích hợp các chiều kích sinh học và xã hội, và họ đã tạo ra mô phỏng đầu tiên của hai não bộ toàn bộ trong tương tác.

Nhóm tin rằng bằng cách neo đậu các mô hình tính toán tương lai vào thực tế sinh học và xã hội, họ sẽ có được cái nhìn sâu sắc hơn về các cơ chế cốt lõi dưới nhận thức. Họ cũng tin rằng nó sẽ cung cấp một cầu nối giữa AI và não bộ con người.