Revolutsioon neuroteaduses: AI dekodeerib inimese aju!

Revolutsioon neuroteaduses: AI dekodeerib inimese aju!

Berliini vabaülikooli prof dr Adrien Doerigi juhitud meeskonna poolt läbi viidud uus uuring näitab, et suured keelemudelid (LLM) suudavad ennustada, kuidas inimese aju visuaalsetele stiimulitele reageerib. See uurimus avaldati tuntud ajakirjasLoodusmasina intelligentsusavaldatud pealkirjaga "Kõrgetasemelised visuaalsed esitused inimese ajus on joondatud suurte keelemudelitega" teatab Berliini vabaülikool.

Uurimine on seotud inimese visuaalse taju ja LLM-ide, näiteks ChatGPT taga olevate esituste vahel. Seni on olnud puudus tõhusatest tööriistadest, et analüüsida ülimalt abstraktseid tähendusi, mida inimesed visuaalsetest muljetest tulenevad. Uurimisrühm saavutas selle, eraldades tavalistest stseenikirjeldustest "semantilised sõrmejäljed", mida seejärel kasutati igapäevaste piltide vaatamise ajal kogutud funktsionaalsete MRI andmete modelleerimiseks.

Uuenduslikud andmeanalüüsi meetodid

Uuritud kujutised hõlmavad selliseid stseene nagu "lapsed koolihoovis frisbeed mängimas" ja "purjeka peal seisev koer". LLM-ide loodud esitused viisid ajutegevuse täpsete prognoosideni, võimaldades nähtu kohta järeldusi teha. Need meetodid osutusid tõhusamaks kui paljud praegused kujutiste klassifitseerimissüsteemid, rõhutades LLM-ide tähtsust ja potentsiaalseid rakendusi neuroteaduses.

Lisaks uuriti arvutinägemismudelite võimet ennustada semantilisi sõrmejälgi otse piltidelt, mis võib uurimistööd veelgi edendada. Need leiud on väga olulised mitte ainult neuroteaduse, vaid ka intelligentsete süsteemide arendamise jaoks. Valju Fraunhofer IKS Tehisintellektil põhinevate kognitiivsete süsteemide tähtsus muutub üha selgemaks, kuna need tehnoloogiad on asendamatud erinevates rakendusvaldkondades, sealhulgas autonoomsete sõidukite puhul.

AI väljakutsed ja kõrged turbenõuded

Suurte keelemudelite keerukus ja selliste süsteemide pidev arusaamatus seavad aga olulisi väljakutseid. Kirdeülikooli arvutiteadlane David Bau kirjeldab, kuidas traditsiooniline tarkvara võimaldab probleeme tuvastada, samas kui AI toimib sageli "musta kasti", mille täpset funktsionaalsust on raske mõista. Selgitatava AI (XAI) uurimisvaldkond muutub seetõttu üha olulisemaks, et paremini mõista tehisintellektisüsteemide sisemist loogikat ja otsustusprotsessi. teatas Spektrum.de.

Kuna LLM-e kasutatakse keeruliste ülesannete jaoks, nagu meditsiinilised konsultatsioonid või programmeerimine, on oluline, et nende otsused oleksid arusaadavad. Tehisintellektisüsteemide kohta selgituste andmise vajadus on hädavajalik, eriti kõrge riskiga rakendustes. Bau juhib tähelepanu, et sellised ettevõtted nagu OpenAI hoiavad oma lähtekoodi salajas, mis takistab läbipaistvate uuringute läbiviimist ja piirab seetõttu ohutute ja seletatavate AI-süsteemide väljatöötamist.

Tulevikus võib aju-uuringutest ja tehisintellekti arendusest saadud arusaamade süntees, nagu on näidatud käesolevas uuringus, olla oluline inimeste ja masinate mõistmise vahelise lõhe ületamisel. See sünergia avab uusi perspektiive mõlemale teadusharule ja on intelligentsete süsteemide arendamise murranguliste edusammude lävel.