Forradalom az AI-kutatásban: Az új neurális hálózatok utánozzák az emberi látást!

Forradalom az AI-kutatásban: Az új neurális hálózatok utánozzák az emberi látást!

2025. június 26-án a neves folyóiratban megjelent egy új tanulmány a topográfiai neurális hálózatokról (All-TNNs). Természet Emberi viselkedés megtalálható. Ezt a kutatást Tim C. Kietzmann professzor irányításával végezték az Osnabrücki Egyetem Kognitív Tudományok Intézetében. A tanulmány célja, hogy hidat építsen a fejlett mesterséges intelligencia (AI) és a biológiai plauzibilitás között.

Az All-TNN-ek innovatív megközelítést képviselnek az információszervezésben. Elve az emberi látórendszer kétdimenziós másolatán alapul, hasonlóan a látókéregben található „térképekhez”. Ez jelentős előrelépést jelent, mivel bár a hagyományos konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek) lehetővé teszik a vizuális jellemzők felismerését, ezt olyan módon teszik, amely eltér attól, ahogy az emberi agy ténylegesen feldolgozza azokat. Dr. Kietzmann hangsúlyozza, hogy a CNN-ek nem tükrözik a vizuális feldolgozás biológiai alapjait.

Az összes-TNN előnyei

A kérgi felület jellemzőinek térben szervezett szelektivitása révén az All-TNN-ek lehetővé teszik az emberi viselkedési minták pontosabb rögzítését. Ezek a modellek forradalmasíthatják az észlelés és a viselkedés mögötti idegi mechanizmusok megértését. A szimulációk azt is mutatják, hogy ezek a rendszerek, mint fizikai modellek, kevesebb energiát igényelnek, ami erőforrás-hatékonyabbá teszi őket.

Az All-TNN-ek központi jellemzője a szomszédos neuronális egységek összehangolt munkája, amely a természetes folyamatokhoz hasonlítható. A folyadékjellemzők szelektivitásának megteremtése a térben központi kutatási terület. A tudósok már kidolgoztak ígéretes megközelítéseket a teljes TNN-ek optimalizálására, például kiváló minőségű képi adatkészletek és ismétlődő kapcsolatok révén.

Alkalmazások és kihívások

Az összes-TNN lehetséges alkalmazásai az idegtudománytól a pszichológiáig terjednek. Az emberi érzékelést szimuláló képességük révén ezek a modellek új utakat nyithatnak a kognitív pszichológiában és a viselkedési idegtudományban is. Fejlesztésük jelentős hatással lehet a jövőbeli mesterséges intelligencia modellek tervezésére is.

A kutatás kulcsfontosságú aspektusa a közös nyelv keresése a mesterséges intelligencia és az idegtudomány között. Az összes-TNN-ek segíthetnek leküzdeni a megmagyarázható és érthető mesterséges intelligencia kihívásait, ami kulcsfontosságú a mai kutatási környezetben.

Az alkalmazott idegtudomány kontextusában továbbra is fontos kihívás marad a technológia integrálása a mindennapi életbe. A technikai rendszereket az emberek képességeihez és szükségleteihez igazító neuroadaptív technológiák kínálnak itt lehetőséget. A Fraunhofer IAO csapata intenzíven dolgozik az emberek és a gépek közötti interfészen, hogy olyan rendszereket fejlesszen ki, amelyek valós időben képesek alkalmazkodni a felhasználók kognitív és érzelmi állapotaihoz.

Összefoglalva, az All-TNN-ek ígéretes innovációnak tekinthetők a mesterséges intelligencia és az idegtudomány területén. Fejlesztése nemcsak az AI-ról alkotott gondolkodásunkat változtathatja meg, hanem új lehetőségeket is nyithat a pszichológia és más kapcsolódó tudományágak kutatása számára. További információk ezekről az izgalmas témákról a megfelelő kutatási cikkekben találhatók Actu.AI és Fraunhofer IAO.