Mózg wciąż przechytrza SI jednym sprytnym trikiem
Pomimo szybkich postępów sztucznej inteligencji w ostatnich latach, skromny ludzki mózg wciąż ma przewagę nad komputerami w zdolności transferu umiejętności i uczenia się w różnych zadaniach. Nowe badanie wyjaśnia, jak prawdopodobnie to robimy. Pod kierunkiem zespołu z Uniwersytetu Princeton, badacze stojący za nowym badaniem nie przeprowadzili testów na ludziach, lecz użyli zwierząt bardzo bliskich nam pod względem biologii i funkcji mózgu: makaki rhesus (Macaca mulatta). Te małpy proszono o identyfikowanie kształtów i kolorów na ekranie oraz o patrzenie w określone kierunki, aby udzielić odpowiedzi. Podczas tego wykonywania skany mózgu były używane do sprawdzania nakładających się wzorców i wspólnych obszarów aktywności w mózgach zwierząt. Powiązane: Komputery zrobione z ludzkiej tkanki mózgowej nadchodzą. Czy jesteśmy na to przygotowani? Te skany pokazały, że mózgi małp używają różnych bloków neuronów – 'cognitive Legos', w słowach badaczy – w różnych zadaniach. Istniejące bloki mogą być ponownie wykorzystywane i rekombinowane w nowych zadaniach, co pokazuje elastyczność neuronów, z którą nawet najlepsze modele AI nie mogą konkurować. "Nowoczesne modele sztucznej inteligencji mogą osiągać ludzką, a nawet super-ludzką, wydajność w poszczególnych zadaniach" — mówi neurobiolog Tim Buschman z Uniwersytetu Princeton. "Ale mają trudności z nauką i wykonywaniem wielu różnych zadań." "Znaleźliśmy, że mózg jest elastyczny, ponieważ potrafi ponownie wykorzystywać komponenty poznawcze w wielu różnych zadaniach. Dzięki łączeniu tych 'cognitive Legos' mózg potrafi tworzyć nowe zadania." "Jak widać na poniższym wideo, zwierzęta musiały rozróżniać kształty i kolory w trzech odrębnych, lecz powiązanych zadaniach, które wymagały ciągłego uczenia się i stosowania tego, co wiedziały z jednego zadania do następnego."
Bloki poznawcze w mózgu to elastyczne elementy, które można ponownie łączyć w różne zadania
Bloki poznawcze w mózgu, które badacze zidentyfikowali, były koncentrowane w korze przedczołowej. Ten region łączy wyższe funkcje poznawcze – rozwiązywanie problemów, planowanie, podejmowanie decyzji – i wydaje się odgrywać ważną rolę w elastyczności poznawczej. Bloki te koncentrowały się w korze przedczołowej mózgu. Obszar ten jest związany z wyższymi funkcjami poznawczymi i wydaje się mieć istotny wpływ na elastyczność poznawczą. "Naukowcy również odkryli, że gdy niektóre bloki poznawcze nie były potrzebne, aktywność w nich była redukowana, co sugeruje, że mózg może odłożyć na bok neuronalne Lego, których nie potrzebuje od razu, by lepiej skupić się na zadaniu." "Myślę o bloku poznawczym jak o funkcji w programie komputerowym," mówi Buschman. "Jeden zestaw neuronów może rozróżniać kolor, a jego wyjście może być przemapowane na inną funkcję, która napędza działanie. Ta organizacja pozwala mózgowi wykonywać zadanie poprzez sekwencyjne wykonywanie każdego elementu tego zadania." "To wyjaśnia, jak małpy, a być może i ludzie, mogą dostosowywać się do wyzwań i zadań, których jeszcze nie widzieli, i używać istniejącej wiedzy, by sobie z nimi poradzić — coś, z czym sztuczna inteligencja w obecnej formie boryka się." "Na dalszym etapie badacze sugerują, że ich odkrycia mogą pomóc w trenowaniu AI, aby były bardziej elastyczne w stosunku do nowych zadań." "Ich praca może także mieć zastosowanie w opracowywaniu terapii zaburzeń neurologicznych i psychiatrycznych, w których ludzie mają trudności z zastosowaniem umiejętności w nowych kontekstach." "Na razie te 'cognitive Legos' pokazują na podstawowym poziomie, jak nasze mózgi są bardziej elastyczne i adaptacyjne niż modele AI, które wykazują tzw. katastrofalne zapominanie: słabość, która oznacza, że sieci neuronowe nie potrafią uczyć się kolejnych zadań bez zapomnienia, jak wykonywać ostatnie z nich, do których były trenowane." "Chociaż przełączanie zadań nie jest idealne dla naszego mózgu, zastosowanie tego, co wiemy z jednego zadania, do innego, może być użytecznym skrótem." "Jeśli, jak sugerują wyniki, mózg może ponownie używać reprezentacji i obliczeń w różnych zadaniach, to mogłoby umożliwić szybkie dostosowanie się do zmian w otoczeniu, albo poprzez uczenie odpowiedniej reprezentacji zadania poprzez informację zwrotną z nagrody, albo poprzez przypomnienie jej z pamięci długotrwałej" — podsumowują. Badania opublikowano w Nature.
Kora przedczołowa – centrum elastyczności poznawczej
Bloki poznawcze koncentrowane w korze przedczołowej – klucz do elastyczności i adaptacji. Ten obszar jest powiązany z wyższymi funkcjami poznawczymi – rozwiązywaniem problemów, planowaniem i podejmowaniem decyzji – i odgrywa ważną rolę w elastyczności poznawczej. Naukowcy zauważają, że gdy pewne bloki nie są potrzebne, aktywność w nich maleje, co sugeruje, że mózg może odłożyć neuronalne Lego, których nie potrzebuje od razu, by lepiej skupić się na zadaniu. "I think about a cognitive block like a function in a computer program," mówi Buschman. "One set of neurons might discriminate color, and its output can be mapped onto another function that drives an action. That organization allows the brain to perform a task by sequentially performing each component of that task." "It explains how monkeys and possibly humans can adapt to challenges and tasks they haven't seen before, and use existing knowledge to tackle them – something that artificial intelligence in its current form struggles with." "Further down the line, the researchers suggest their findings could help train AIs to be more adaptable to new tasks." "Their work could also be useful in developing treatments for neurological and psychiatric disorders where people struggle to apply skills to new settings." "Badania opublikowano w Nature."
