Революция в неврологията: AI декодира човешкия мозък!

Революция в неврологията: AI декодира човешкия мозък!

Ново проучване, проведено от екип, ръководен от проф. д-р Адриен Дориг от Свободния университет в Берлин, показва, че големите езикови модели (LLM) са в състояние да предскажат как човешкият мозък реагира на визуални стимули. Това изследване е публикувано в реномираното списаниеПрироден машинен интелектпубликувана и озаглавена „Визуалните представяния на високо ниво в човешкия мозък са приведени в съответствие с големи езикови модели“ съобщава Свободният университет в Берлин.

Разследването се отнася до взаимодействието между човешкото визуално възприятие и представянията, генерирани от LLM, като тези зад ChatGPT. Досега липсваха ефективни инструменти за анализ на силно абстрактните значения, които хората извличат от визуални впечатления. Изследователският екип постигна това чрез извличане на „семантични пръстови отпечатъци“ от описания на нормални сцени, които след това бяха използвани за моделиране на функционални MRI данни, събрани при гледане на ежедневни изображения.

Иновативни методи за анализ на данни

Изследваните изображения включват сцени като „деца, играещи на фризби в училищния двор“ и „куче, стоящо на платноходка“. Представленията, генерирани от LLM, доведоха до точни прогнози за мозъчната активност, позволявайки да се направят изводи за това, което се вижда. Тези методи се оказаха по-ефективни от много настоящи системи за класификация на изображения, подчертавайки важността и потенциалните приложения на LLM в неврологията.

Освен това беше изследвана способността на моделите на компютърно зрение да предсказват семантични пръстови отпечатъци директно от изображения, което би могло допълнително да напредне в изследванията. Тези открития са от голямо значение не само за неврологията, но и за развитието на интелигентни системи. Силно Fraunhofer IKS Значението на базираните на AI когнитивни системи става все по-ясно, тъй като тези технологии са незаменими в различни области на приложение, включително автономни превозни средства.

Предизвикателствата в AI и високите изисквания за сигурност

Въпреки това, сложността на големите езикови модели и постоянната неразбираемост на такива системи поставят значителни предизвикателства. Дейвид Бау, компютърен учен от Northeastern University, описва как традиционният софтуер позволява да се идентифицират проблеми, докато AI често действа като „черна кутия“, чиято точна функционалност е трудно да се разбере. Поради това изследователската област на обяснимия AI (XAI) става все по-важна за по-добро разбиране на вътрешната логика и вземането на решения на AI системите съобщи Spektrum.de.

Тъй като LLM се използват за сложни задачи като медицински консултации или програмиране, от съществено значение е техните решения да са разбираеми. Необходимостта от предоставяне на обяснения за AI системите е от съществено значение, особено при приложения с висок риск. Бау посочва, че компании като OpenAI пазят своя изходен код в тайна, което възпрепятства усилията за провеждане на прозрачни изследвания и следователно ограничава разработването на безопасни, обясними AI системи.

В бъдеще синтезът на прозрения от изследванията на мозъка и развитието на ИИ, както е показано в настоящото проучване, може да бъде инструмент за преодоляване на пропастта между човешкото и машинното разбиране. Тези синергии отварят нови перспективи за двете научни дисциплини и са на прага на новаторски напредък в развитието на интелигентни системи.