Новое исследование представляет новую нейровычислительную модель человеческого мозга, которая может пролить свет на то, как мозг развивает сложные когнитивные способности, и продвинуть исследования нейронного искусственного интеллекта. Опубликованное 19 сентября исследование было проведено международной группой исследователей из Института Пастера и Университета Сорбонны в Париже, CHU Сент-Жюстин, Института искусственного интеллекта Мила-Квебек и Университета Монреаля.

Модель, которая попала на обложку журнала Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America (PNAS), описывает развитие нейронов на трех иерархических уровнях обработки информации:

• первый сенсомоторный уровень исследует, как внутренняя активность мозга усваивает закономерности из восприятия и связывает их с действием;
• когнитивный уровень исследует, как мозг контекстуально комбинирует эти паттерны;
• наконец, сознательный уровень рассматривает, как мозг отделяется от внешнего мира и манипулирует заученными паттернами (через память), которые больше не доступны восприятию.

Исследование группы дает ключ к разгадке основных механизмов, лежащих в основе познания, благодаря тому, что модель фокусируется на взаимодействии двух фундаментальных типов обучения: обучении по Хеббу, которое связано со статистической регулярностью (то есть с повторением) — или, как выразился нейропсихолог Дональд Хебб, «нейроны, которые активируются вместе, соединяются вместе» — и обучение с подкреплением, связанное с вознаграждением и нейротрансмиттером дофамина.

Модель решает три задачи возрастающей сложности на этих уровнях, от визуального распознавания до когнитивного манипулирования сознательными восприятиями. Каждый раз команда вводила новый основной механизм, чтобы он мог развиваться.

Результаты выделяют два фундаментальных механизма многоуровневого развития когнитивных способностей в биологических нейронных сетях:

• синаптический эпигенез с обучением по Хеббу в локальном масштабе и обучением с подкреплением в глобальном масштабе;
• и самоорганизованная динамика посредством спонтанной активности и сбалансированного соотношения возбуждения/торможения нейронов.

Наша модель демонстрирует, как конвергенция нейронов и ИИ выдвигает на первый план биологические механизмы и когнитивные архитектуры, которые могут способствовать развитию искусственного интеллекта следующего поколения и даже в конечном итоге привести к искусственному сознанию».

Гийом Дюма, член команды, доцент вычислительной психиатрии в UdeM и главный исследователь Исследовательского центра CHU Sainte-Justine.

Он добавил, что для достижения этой вехи может потребоваться интеграция социального измерения познания. В настоящее время исследователи изучают возможность интеграции биологических и социальных аспектов человеческого познания. Команда уже провела первую симуляцию взаимодействия двух целых мозгов.

Команда считает, что привязка будущих вычислительных моделей к биологическим и социальным реалиям не только продолжит проливать свет на основные механизмы, лежащие в основе познания, но также поможет обеспечить уникальный мост от искусственного интеллекта к единственной известной системе с развитым социальным сознанием: человеческому. мозг.