STUDIU. Inteligența artificială ajută la explicarea memoriei și imaginației umane. Modelul a prezentat rețele reprezentând hipocampul și neocortexul

Progresele recente în AI ajută la explicarea modului în care amintirile ne permit să învățăm despre lume, să retrăim vechi experiențe și să construim experiențe complet noi pentru imaginație și planificare, potrivit unui nou studiu realizat de cercetătorii UCL, relatează Medical Express.

Studiul, publicat în Nature Human Behaviour, folosește un model de calcul AI – cunoscut sub numele de rețea neuronală generativă – pentru a simula modul în care rețelele neuronale din creier învață și își amintesc o serie de evenimente (fiecare reprezentată de o scenă simplă).

Modelul a prezentat rețele reprezentând hipocampul și neocortexul, pentru a investiga modul în care acestea interacționează. Se știe că ambele părți ale creierului lucrează împreună în timpul memoriei, imaginației și planificării.

Autor principal, Ph.D. studenta Eleanor Spens (Institutul UCL de Neuroscience Cognitive), a spus: „Progresele recente în rețelele generative utilizate în AI arată cum pot fi extrase informații din experiență, astfel încât să ne putem aminti o anumită experiență și, de asemenea, să ne imaginăm în mod flexibil cum ar putea fi experiențe noi. . Ne gândim să ne amintim ca să imaginăm trecutul bazat pe concepte, combinând unele detalii stocate cu așteptările noastre despre ceea ce s-ar fi putut întâmpla.”

Oamenii trebuie să facă predicții pentru a supraviețui (de exemplu, pentru a evita pericolul sau pentru a găsi mâncare), iar rețelele AI sugerează cum, atunci când reluăm amintiri în timp ce ne odihnim, ne ajută creierul să preia tipare din experiențele trecute care pot fi folosite pentru a le face. previziuni.

Cercetătorii au redat modelului 10.000 de imagini cu scene simple. Rețeaua hipocampică a codificat rapid fiecare scenă așa cum a fost experimentată. Apoi a reluat scenele din nou și din nou pentru a antrena rețeaua neuronală generativă din neocortex.

Rețeaua neocorticală a învățat să treacă activitatea miilor de neuroni de intrare (neuroni care primesc informații vizuale) reprezentând fiecare scenă prin straturi intermediare mai mici de neuroni (cel mai mic conținând doar 20 de neuroni), pentru a recrea scenele ca modele de activitate în miile sale. a neuronilor de ieșire (neuroni care prezic informațiile vizuale).

Acest lucru a făcut ca rețeaua neocorticală să învețe reprezentări „conceptuale” extrem de eficiente ale scenelor care surprind semnificația acestora (de exemplu, aranjamentele pereților și obiectelor), permițând atât recrearea scenelor vechi, cât și generarea unora complet noi.

În consecință, hipocampul a fost capabil să codifice semnificația noilor scene care i-au fost prezentate, mai degrabă decât să fie nevoit să codifice fiecare detaliu, permițându-i să-și concentreze resursele pe codificarea caracteristicilor unice pe care neocortexul nu le-ar putea reproduce – cum ar fi noi tipuri de obiecte.

Modelul explică modul în care neocortexul dobândește încet cunoștințe conceptuale și cum, împreună cu hipocampul, acest lucru ne permite să „reexperiem” evenimentele reconstruindu-le în mintea noastră.

Modelul explică, de asemenea, modul în care evenimente noi pot fi generate în timpul imaginației și planificării viitorului și de ce amintirile existente conțin adesea distorsiuni „de tip esențial” – în care caracteristicile unice sunt generalizate și amintite ca fiind mai mult ca caracteristicile evenimentelor anterioare.

Autorul principal, profesorul Neil Burgess (Institutul UCL de Neuroscience Cognitive și Institutul UCL Queen Square de Neurologie) a explicat: „Modul în care amintirile sunt reconstruite, mai degrabă decât să fie înregistrări veridice ale trecutului, ne arată cum semnificația sau esenta unei experiențe. este recombinat cu detalii unice și cum acest lucru poate duce la părtiniri în modul în care ne amintim lucrurile.”

Citește și

Exit mobile version