Revoluție în neuroștiință: AI decodifică creierul uman!

Revoluție în neuroștiință: AI decodifică creierul uman!

Un nou studiu realizat de o echipă condusă de prof. dr. Adrien Doerig de la Universitatea Liberă din Berlin arată că modelele mari de limbaj (LLM) sunt capabile să prezică modul în care creierul uman reacționează la stimulii vizuali. Această cercetare a fost publicată în renumitul jurnalNature Machine Intelligencepublicat și intitulat „Reprezentările vizuale la nivel înalt din creierul uman sunt aliniate cu modele mari de limbaj” relatează Universitatea Liberă din Berlin.

Investigația se referă la interacțiunea dintre percepția vizuală umană și reprezentările generate de LLM, cum ar fi cele din spatele ChatGPT. Până acum, a existat o lipsă de instrumente eficiente pentru a analiza semnificațiile extrem de abstracte pe care oamenii le derivă din impresiile vizuale. Echipa de cercetare a reușit acest lucru prin extragerea „amprentelor semantice” din descrierile normale ale scenei, care au fost apoi folosite pentru a modela datele RMN funcționale colectate în timpul vizualizării imaginilor de zi cu zi.

Metode inovatoare de analiză a datelor

Imaginile examinate includ scene precum „copii care se joacă frisbee în curtea școlii” și „un câine în picioare pe o barcă cu pânze”. Reprezentările generate de LLM-uri au condus la predicții precise ale activității creierului, permițând tragerea de inferențe despre ceea ce a fost văzut. Aceste metode s-au dovedit a fi mai eficiente decât multe sisteme actuale de clasificare a imaginilor, subliniind importanța și potențialele aplicații ale LLM-urilor în neuroștiință.

În plus, a fost investigată capacitatea modelelor de viziune computerizată de a prezice amprentele semantice direct din imagini, ceea ce ar putea avansa în continuare cercetările. Aceste descoperiri sunt de mare relevanță nu numai pentru neuroștiință, ci și pentru dezvoltarea sistemelor inteligente. Tare Fraunhofer IKS Importanța sistemelor cognitive bazate pe inteligență artificială devine din ce în ce mai clară, deoarece aceste tehnologii sunt indispensabile în diferite domenii de aplicare, inclusiv în vehiculele autonome.

Provocările AI și cerințele de securitate ridicate

Cu toate acestea, complexitatea modelelor de limbaj mari și incomprehensibilitatea persistentă a unor astfel de sisteme ridică provocări semnificative. David Bau, un informatician la Universitatea Northeastern, descrie modul în care software-ul tradițional permite identificarea problemelor, în timp ce AI acționează adesea ca o „cutie neagră” a cărei funcționalitate exactă este greu de înțeles. Domeniul de cercetare al IA explicabilă (XAI) devine, prin urmare, din ce în ce mai important pentru a înțelege mai bine logica internă și procesul decizional al sistemelor AI. a raportat Spektrum.de.

Deoarece LLM-urile sunt folosite pentru sarcini complexe, cum ar fi consultații medicale sau programare, este esențial ca deciziile lor să fie de înțeles. Necesitatea de a oferi explicații pentru sistemele AI este esențială, în special în aplicațiile cu risc ridicat. Bau subliniază că companii precum OpenAI își păstrează codul sursă secret, ceea ce împiedică eforturile de a efectua cercetări transparente și, prin urmare, limitează dezvoltarea sistemelor AI sigure și explicabile.

În viitor, sinteza de cunoștințe din cercetarea creierului și dezvoltarea AI, așa cum s-a demonstrat în studiul actual, ar putea fi esențială în reducerea decalajului dintre înțelegerea umană și cea a mașinii. Aceste sinergii deschid noi perspective pentru ambele discipline științifice și sunt în pragul unor progrese inovatoare în dezvoltarea sistemelor inteligente.