Revoluce ve výzkumu AI: Nové neuronové sítě napodobují lidské vidění!

Revoluce ve výzkumu AI: Nové neuronové sítě napodobují lidské vidění!

Dne 26. června 2025 byla v renomovaném časopise publikována nová studie o topografických neuronových sítích (All-TNNs). Příroda Lidské chování lze nalézt. Tento výzkum byl proveden pod vedením profesora Tima C. Kietzmanna v Institutu pro kognitivní vědy na univerzitě v Osnabrücku. Cílem této studie je vybudovat most mezi pokročilou umělou inteligencí (AI) a biologickou věrohodností.

All-TNN představují inovativní přístup k organizaci informací. Jeho princip je založen na dvourozměrné replice lidského zrakového systému, podobné „mapám“ ve zrakové kůře. To představuje významný pokrok, protože zatímco tradiční konvoluční neuronové sítě (CNN) umožňují rozpoznávání vizuálních prvků, dělají to způsobem, který se liší od toho, jak je lidský mozek ve skutečnosti zpracovává. Dr. Kietzmann zdůrazňuje, že CNN neodrážejí biologický základ vizuálního zpracování.

Výhody všech TNN

Prostřednictvím prostorově organizované selektivity prvků na povrchu kůry umožňují All-TNN přesněji zachytit vzorce lidského chování. Tyto modely by mohly způsobit revoluci v chápání nervových mechanismů za vnímáním a chováním. Simulace také ukazují, že tyto systémy jako fyzické modely vyžadují méně energie, což je činí efektivnějšími z hlediska zdrojů.

Ústředním rysem All-TNN je koordinovaná práce sousedních neuronových jednotek, která je srovnatelná s přírodními procesy. Ústřední oblastí výzkumu je úkol stanovit selektivitu vlastností tekutin ve vesmíru. Vědci již vyvinuli slibné přístupy k optimalizaci všech TNN, například prostřednictvím vysoce kvalitních souborů obrazových dat a opakovaných připojení.

Aplikace a výzvy

Potenciální aplikace všech TNN sahají od neurovědy po psychologii. Díky své schopnosti simulovat lidské vnímání by tyto modely mohly také otevřít nové cesty v kognitivní psychologii a behaviorální neurovědě. Jejich vývoj by také mohl mít významný dopad na design budoucích modelů AI.

Zásadním aspektem výzkumu je hledání společného jazyka mezi umělou inteligencí a neurovědou. All-TNN by mohly pomoci překonat výzvy vysvětlitelné a srozumitelné umělé inteligence, která je v dnešním výzkumném prostředí klíčová.

V kontextu aplikované neurovědy zůstává integrace technologií do každodenního života důležitou výzvou. Potenciál zde nabízejí neuroadaptivní technologie, které přizpůsobují technické systémy schopnostem a potřebám lidí. Tým Fraunhofer IAO intenzivně pracuje na rozhraní mezi lidmi a stroji s cílem vyvinout systémy, které se dokážou přizpůsobit kognitivním a emočním stavům uživatelů v reálném čase.

V souhrnu lze All-TNN považovat za slibnou inovaci v oblasti umělé inteligence a neurověd. Jeho vývoj by mohl nejen změnit způsob, jakým přemýšlíme o AI, ale také otevřít nové možnosti pro výzkum v psychologii a dalších příbuzných oborech. Další informace o těchto vzrušujících tématech naleznete v příslušných článcích z výzkumu Actu.AI a Fraunhofer IAO.