Neurotieteen vallankumous: tekoäly purkaa ihmisen aivot!

Neurotieteen vallankumous: tekoäly purkaa ihmisen aivot!

Professori Dr. Adrien Doerigin johtaman Berliinin vapaan yliopiston johtaman tutkimuksen uusi tutkimus osoittaa, että suuret kielimallit (LLM) pystyvät ennustamaan, kuinka ihmisen aivot reagoivat visuaalisiin ärsykkeisiin. Tämä tutkimus julkaistiin tunnetussa lehdessäLuonnon koneälyjulkaistiin ja otsikolla "Korkean tason visuaaliset esitykset ihmisaivoissa ovat linjassa suurten kielimallien kanssa" kertoo Berliinin vapaa yliopisto.

Tutkimus liittyy ihmisen visuaalisen havainnon ja LLM:n, kuten ChatGPT:n takana, luomien esitysten vuorovaikutukseen. Tähän asti ei ole ollut tehokkaita työkaluja analysoida erittäin abstrakteja merkityksiä, joita ihmiset saavat visuaalisista vaikutelmista. Tutkimusryhmä saavutti tämän poimimalla "semanttiset sormenjäljet" normaaleista kohtauskuvauksista, joita käytettiin sitten mallintamaan toiminnallisia MRI-tietoja, jotka kerättiin katseltaessa jokapäiväisiä kuvia.

Innovatiiviset menetelmät tietojen analysointiin

Tutkitut kuvat sisältävät kohtauksia, kuten "lapset leikkivät frisbeetä koulun pihalla" ja "koira seisomassa purjeveneessä". LLM:ien tuottamat esitykset johtivat tarkkoihin ennusteisiin aivojen toiminnasta, mikä mahdollisti päätelmien tekemisen nähdystä. Nämä menetelmät osoittautuivat tehokkaammiksi kuin monet nykyiset kuvanluokitusjärjestelmät, ja ne korostivat LLM:ien merkitystä ja mahdollisia sovelluksia neurotieteessä.

Lisäksi tutkittiin tietokonenäkömallien kykyä ennustaa semanttisia sormenjälkiä suoraan kuvista, mikä voisi edistää tutkimusta. Nämä havainnot ovat erittäin tärkeitä paitsi neurotieteen, myös älykkäiden järjestelmien kehittämisen kannalta. äänekäs Fraunhofer IKS Tekoälypohjaisten kognitiivisten järjestelmien merkitys käy yhä selvemmäksi, koska nämä tekniikat ovat välttämättömiä useilla sovellusalueilla, mukaan lukien autonomiset ajoneuvot.

Tekoälyn haasteet ja korkeat turvallisuusvaatimukset

Suurten kielimallien monimutkaisuus ja tällaisten järjestelmien jatkuva käsittämättömyys asettavat kuitenkin merkittäviä haasteita. David Bau, tietojenkäsittelytieteilijä Northeastern Universitystä, kuvailee, kuinka perinteiset ohjelmistot mahdollistavat ongelmien tunnistamisen, kun taas tekoäly toimii usein "mustana laatikona", jonka tarkkaa toimintaa on vaikea ymmärtää. Selitettävän tekoälyn (XAI) tutkimusala on siksi tulossa yhä tärkeämmäksi tekoälyjärjestelmien sisäisen logiikan ja päätöksenteon ymmärtämiseksi. raportoi Spektrum.de.

Koska LLM:itä käytetään monimutkaisiin tehtäviin, kuten lääketieteellisiin konsultaatioihin tai ohjelmointiin, on tärkeää, että heidän päätöksensä ovat ymmärrettäviä. Tarve tarjota selityksiä tekoälyjärjestelmille on olennaista, erityisesti korkean riskin sovelluksissa. Bau huomauttaa, että OpenAI:n kaltaiset yritykset pitävät lähdekoodinsa salassa, mikä estää läpinäkyvän tutkimuksen tekemisen ja rajoittaa siten turvallisten, selitettävien tekoälyjärjestelmien kehittämistä.

Tulevaisuudessa aivotutkimuksesta ja tekoälykehityksestä saatujen oivallusten synteesi, kuten nykyisessä tutkimuksessa on osoitettu, voi olla avainasemassa ihmisen ja koneen ymmärtämisen välisen kuilun kuromisessa. Nämä synergiat avaavat uusia näkökulmia molemmille tieteenaloille ja ovat älykkäiden järjestelmien kehityksen uraauurtavan edistyksen kynnyksellä.