Revoluție în cercetarea AI: Noile rețele neuronale imită viziunea umană!

Revoluție în cercetarea AI: Noile rețele neuronale imită viziunea umană!

Pe 26 iunie 2025, un nou studiu asupra rețelelor neuronale topografice (All-TNNs) a fost publicat în renumitul jurnal Natura Comportamentul uman poate fi găsit. Această cercetare a fost realizată sub conducerea profesorului Tim C. Kietzmann de la Institutul de Științe Cognitive de la Universitatea din Osnabrück. Scopul acestui studiu este de a construi o punte între inteligența artificială avansată (AI) și plauzibilitatea biologică.

All-TNN-urile reprezintă o abordare inovatoare pentru organizarea informațiilor. Principiul său se bazează pe o replică bidimensională a sistemului vizual uman, similar cu „hărțile” din cortexul vizual. Acesta reprezintă un progres semnificativ deoarece, în timp ce rețelele neuronale convoluționale tradiționale (CNN) permit recunoașterea caracteristicilor vizuale, ele o fac într-un mod diferit de modul în care creierul uman le procesează de fapt. Dr. Kietzmann subliniază că CNN-urile nu reflectă baza biologică a procesării vizuale.

Avantajele tuturor TNN-urilor

Prin selectivitatea organizată spațial a caracteristicilor de pe suprafața corticală, All-TNN-urile permit surprinderea mai precisă a modelelor comportamentale umane. Aceste modele ar putea revoluționa înțelegerea mecanismelor neuronale din spatele percepției și comportamentului. Simulările arată, de asemenea, că aceste sisteme, ca modele fizice, necesită mai puțină energie, ceea ce le face mai eficiente din punct de vedere al resurselor.

O caracteristică centrală a All-TNN-urilor este munca coordonată a unităților neuronale învecinate, care este comparabilă cu procesele naturale. Provocarea de a stabili selectivitatea caracteristicilor fluidelor în spațiu reprezintă un domeniu central de cercetare. Oamenii de știință au dezvoltat deja abordări promițătoare pentru optimizarea tuturor TNN-urilor, de exemplu prin seturi de date de imagine de înaltă calitate și conexiuni recurente.

Aplicații și provocări

Aplicațiile potențiale ale tuturor TNN variază de la neuroștiință la psihologie. Prin capacitatea lor de a simula percepția umană, aceste modele ar putea deschide, de asemenea, noi căi în psihologia cognitivă și neuroștiința comportamentală. Dezvoltarea lor ar putea avea, de asemenea, un impact semnificativ asupra proiectării viitoarelor modele AI.

Un aspect crucial al cercetării este căutarea unui limbaj comun între inteligența artificială și neuroștiință. Toate TNN-urile ar putea ajuta la depășirea provocărilor AI explicabile și ușor de înțeles, care este crucială în peisajul cercetării de astăzi.

În contextul neuroștiinței aplicate, integrarea tehnologiei în viața de zi cu zi rămâne o provocare importantă. Tehnologiile neuroadaptative care adaptează sistemele tehnice la abilitățile și nevoile oamenilor oferă potențial aici. Echipa de la Fraunhofer IAO lucrează intens la interfața dintre oameni și mașini pentru a dezvolta sisteme care se pot adapta la stările cognitive și emoționale ale utilizatorilor în timp real.

Pe scurt, All-TNN-urile pot fi privite ca o inovație promițătoare în domeniul inteligenței artificiale și al neuroștiinței. Dezvoltarea sa ar putea nu numai să transforme modul în care gândim despre IA, ci și să deschidă noi oportunități de cercetare în psihologie și alte discipline conexe. Mai multe informații despre aceste subiecte interesante pot fi găsite în articolele de cercetare respective de la Actu.AI şi Fraunhofer IAO.