DI tyrimų revoliucija: nauji neuroniniai tinklai imituoja žmogaus regėjimą!

DI tyrimų revoliucija: nauji neuroniniai tinklai imituoja žmogaus regėjimą!

2025 m. birželio 26 d. žinomame žurnale buvo paskelbtas naujas topografinių neuroninių tinklų (All-TNN) tyrimas. Gamta Žmogaus elgesys galima rasti. Šis tyrimas buvo atliktas vadovaujant Osnabriuko universiteto Kognityvinių mokslų instituto profesoriui Tim C. Kietzmann. Šio tyrimo tikslas – nutiesti tiltą tarp pažangaus dirbtinio intelekto (DI) ir biologinio patikimumo.

Visi TNN yra naujoviškas požiūris į informacijos organizavimą. Jo principas pagrįstas dvimatėmis žmogaus regos sistemos replikomis, panašiomis į regos žievės „žemėlapius“. Tai yra reikšminga pažanga, nes nors tradiciniai konvoliuciniai neuroniniai tinklai (CNN) leidžia vizualiai atpažinti ypatybes, jie tai daro skirtingai nuo to, kaip žmogaus smegenys juos apdoroja. Dr. Kietzmann pabrėžia, kad CNN neatspindi biologinio vizualinio apdorojimo pagrindo.

Visų TNN privalumai

Dėl erdviškai organizuoto žievės paviršiaus savybių selektyvumo All-TNN leidžia tiksliau užfiksuoti žmogaus elgesio modelius. Šie modeliai gali pakeisti suvokimo ir elgesio nervinių mechanizmų supratimą. Modeliavimas taip pat rodo, kad šioms sistemoms, kaip fiziniams modeliams, reikia mažiau energijos, todėl jos efektyviau naudoja išteklius.

Pagrindinis visų TNN bruožas yra koordinuotas kaimyninių neuronų vienetų darbas, panašus į natūralius procesus. Skysčių savybių selektyvumo erdvėje nustatymo iššūkis yra pagrindinė tyrimų sritis. Mokslininkai jau sukūrė daug žadančių būdų optimizuoti visus TNN, pavyzdžiui, naudodami aukštos kokybės vaizdo duomenų rinkinius ir pasikartojančius ryšius.

Paraiškos ir iššūkiai

Galimi visų TNN pritaikymo būdai – nuo ​​neurologijos iki psichologijos. Dėl savo gebėjimo imituoti žmogaus suvokimą šie modeliai taip pat gali atverti naujas kognityvinės psichologijos ir elgesio neuromokslų galimybes. Jų kūrimas taip pat gali turėti didelės įtakos būsimų AI modelių dizainui.

Esminis tyrimo aspektas yra bendros kalbos tarp dirbtinio intelekto ir neurologijos paieška. Visi TNN gali padėti įveikti paaiškinamo ir suprantamo AI iššūkius, kurie yra labai svarbūs šiandienos mokslinių tyrimų srityje.

Taikomosios neurologijos kontekste technologijų integravimas į kasdienį gyvenimą išlieka svarbus iššūkis. Čia potencialo siūlo neuroadaptyvios technologijos, pritaikančios technines sistemas prie žmonių gebėjimų ir poreikių. Fraunhofer IAO komanda intensyviai dirba su sąsaja tarp žmonių ir mašinų, siekdama sukurti sistemas, kurios gali prisitaikyti prie pažintinės ir emocinės vartotojų būsenos realiu laiku.

Apibendrinant galima pasakyti, kad All-TNN gali būti vertinama kaip perspektyvi naujovė dirbtinio intelekto ir neurologijos srityje. Jo plėtra galėtų ne tik pakeisti požiūrį į AI, bet ir atverti naujų galimybių psichologijos ir kitų susijusių disciplinų tyrimams. Daugiau informacijos šiomis įdomiomis temomis galite rasti atitinkamuose moksliniuose straipsniuose iš Actu.AI ir Fraunhoferis IAO.