Forradalom az idegtudományban: az AI dekódolja az emberi agyat!

Forradalom az idegtudományban: az AI dekódolja az emberi agyat!

A Berlini Szabadegyetem professzora, Dr. Adrien Doerig által vezetett új tanulmány azt mutatja, hogy a nagy nyelvi modellek (LLM) képesek megjósolni, hogyan reagál az emberi agy a vizuális ingerekre. Ez a kutatás a neves folyóiratban jelent megNature Machine Intelligence„Az emberi agy magas szintű vizuális reprezentációi nagy nyelvi modellekhez igazodnak” címmel. jelenti a Berlini Szabadegyetem.

A vizsgálat az emberi vizuális észlelés és az LLM-ek által generált, például a ChatGPT mögött álló reprezentációk közötti interakcióra vonatkozik. Mindeddig hiányoztak a hatékony eszközök a vizuális benyomásokból származó rendkívül elvont jelentések elemzésére. A kutatócsoport ezt úgy érte el, hogy „szemantikus ujjlenyomatokat” vett ki a normál jelenetleírásokból, amelyeket aztán a mindennapi képek megtekintése közben gyűjtött funkcionális MRI-adatok modellezésére használtak.

Innovatív módszerek az adatelemzéshez

A vizsgált képek között olyan jelenetek szerepelnek, mint „gyerekek frizbizni az iskola udvarán” és „egy vitorláson álló kutya”. Az LLM-ek által generált reprezentációk az agyi aktivitás pontos előrejelzéséhez vezettek, lehetővé téve következtetések levonását a látottakkal kapcsolatban. Ezek a módszerek hatékonyabbnak bizonyultak, mint sok jelenlegi képosztályozási rendszer, kiemelve az LLM-ek fontosságát és lehetséges alkalmazási lehetőségeit az idegtudományban.

Ezenkívül megvizsgálták a számítógépes látásmodellek azon képességét, hogy a szemantikai ujjlenyomatokat közvetlenül a képekből előre jelezzék, ami tovább mozdíthatja a kutatást. Ezek az eredmények nemcsak az idegtudomány, hanem az intelligens rendszerek fejlesztése szempontjából is nagy jelentőséggel bírnak. Hangos Fraunhofer IKS Az AI-alapú kognitív rendszerek jelentősége egyre világosabbá válik, mivel ezek a technológiák nélkülözhetetlenek különböző alkalmazási területeken, beleértve az autonóm járműveket is.

A mesterséges intelligencia kihívásai és a magas biztonsági követelmények

A nagy nyelvi modellek összetettsége és az ilyen rendszerek tartós értelmezhetetlensége azonban jelentős kihívásokat jelent. David Bau, a Northeastern University informatikusa leírja, hogy a hagyományos szoftverek hogyan teszik lehetővé a problémák azonosítását, míg az AI gyakran „fekete dobozként” működik, amelynek pontos működését nehéz megérteni. A megmagyarázható AI (XAI) kutatási területe ezért egyre fontosabbá válik az AI-rendszerek belső logikájának és döntéshozatalának jobb megértéséhez. jelentette a Spektrum.de.

Mivel az LLM-eket összetett feladatokra, például orvosi konzultációkra vagy programozásra használják, elengedhetetlen, hogy döntéseik érthetőek legyenek. Az AI-rendszerek magyarázatának szükségessége elengedhetetlen, különösen a magas kockázatú alkalmazásokban. Bau rámutat arra, hogy az olyan vállalatok, mint az OpenAI, titokban tartják a forráskódjukat, ami hátráltatja az átlátható kutatást, és ezért korlátozza a biztonságos, megmagyarázható AI-rendszerek fejlesztését.

A jövőben az agykutatásból és a mesterséges intelligencia fejlesztéséből származó betekintések szintézise, ​​amint azt a jelenlegi tanulmány is bemutatja, nagyban hozzájárulhat az emberi és a gépi megértés közötti szakadék áthidalásához. Ezek a szinergiák mindkét tudományág számára új távlatokat nyitnak meg, és az intelligens rendszerek fejlesztésének úttörő előrelépésének küszöbén állnak.