Kluczowe dania na wynos
- Ludzki mózg wykorzystuje złożony proces uczenia się i rozumienia języka.
- Z pomocą sztucznej inteligencji w niedawnym badaniu przeanalizowano aktywność mózgu uczestników, aby odkryć sieć regionów, które współpracują ze sobą w przetwarzaniu języka.
- Te odkrycia mogą pomóc nam ostatecznie lepiej zrozumieć dysfunkcję mózgu i choroby neurodegeneracyjne.
Jedna z wielu tajemnic umysłu dotyczy złożonego systemu, który pozwala nam rozumieć język. Jesteś w stanie zrozumieć to zdanie po części dzięki temu systemowi działającemu w twoim mózgu. Ale jak dokładnie to działa?
Pomimo używania tego systemu każdego dnia, nie do końca rozumiemy, w jaki sposób mózg nadaje znaczenie sekwencji słów. Próbując nakreślić lepszy obraz tego procesu, grupa naukowców wykorzystała sztuczną inteligencję i neuroobrazowanie do analizy mózgu osoby czytającej.
Wyniki opublikowane w Dziennik Neuronauki ujawnili, że różne regiony mózgu współpracują ze sobą, aby nadać znaczenie zdania i mogą przyczynić się do rozwoju leczenia różnych form upośledzenia funkcji poznawczych.
Badanie
W badaniu przyjrzano się aktywności mózgu czternastu osób monitorowanych za pomocą funkcjonalnego MRI podczas czytania 240 różnych zdań. Zdania te zostały zakodowane przez InferSent, model sztucznej inteligencji wyszkolony do tworzenia semantycznych reprezentacji zdań.
Skany ujawniły aktywność w sieci różnych regionów mózgu, co wskazuje, że zamiast jednego miejsca służącego jako centrum rozumienia zdań, wiele regionów korowych współpracuje ze sobą, aby wykonać to zadanie.
dr Andrew Anderson
Odkrycia dostarczają nowego obrazu sieci w naszych mózgach, które są zaangażowane w rozumienie znaczenia zdań.
- dr Andrew AndersonTa konkretna sztuczna inteligencja jest istotne, ponieważ okazało się, że pozwala przewidzieć elementy aktywności fMRI, których nie można przewidzieć za pomocą innych powszechnych modeli obliczeniowych. Umożliwiło to naukowcom przewidzenie aktywności fMRI, która odzwierciedla kodowanie znaczenia zdania w różnych obszarach mózgu.
„Odkrycia dostarczają nowego obrazu sieci w naszych mózgach, które są zaangażowane w rozumienie znaczenia zdań” – mówi główny badacz dr Andrew Anderson z University of Rochester. „Jak wszyscy wiemy, zdania są tworzone z sekwencji słów, jednak znaczenie zdania jest czymś więcej niż sumą jego części słownych”.
Anderson wskazuje na przykład „samochód przejechał kota”. vs. „Kot przejechał samochód”. Pomimo tego, że oba zdania zawierają te same słowa, nasz mózg rozumie, że każde z nich oznacza inne rzeczy. System sygnalizacji, który pozwala nam w ten sposób przetwarzać język, jest niezwykle złożony, ale sztuczna inteligencja. może pomóc nam lepiej to zrozumieć.
Dzięki uczeniu maszynowemu model obliczeniowy może przybliżyć znaczenie języka. Dopasowując następnie ten model obliczeniowy do informacji fMRI podkreślających aktywność mózgu podczas rozumienia języka, możemy rozpoznać, które regiony mózgu są aktywne w tym zadaniu.
„Nie jest właściwie rozumiane, gdy takie „holistyczne” reprezentacje znaczenia są kodowane podczas czytania zdań” – mówi Anderson. „Czy są zlokalizowane w jednym regionie mózgu, czy szerzej rozmieszczone w wielu regionach? Nasze odkrycia wskazują na to drugie, że znaczenie zdania jest zakodowane w rozproszonej sieci mózgu, która obejmuje regiony kory skroniowej, ciemieniowej i czołowej”.
AI i nasze mózgi
Jak ilustruje to badanie, A.I. pomaga nam lepiej zrozumieć ludzki mózg. Jednocześnie badanie ludzkiego mózgu pomaga nam rozwijać bardziej wyrafinowaną sztuczną inteligencję. To fascynująca i korzystna relacja kołowa.
„Prawie każdy przełom w sztucznej inteligencji czerpie z neuronauki i psychologii, a głębokie sieci neuronowe i uczenie się przez wzmacnianie są prawdopodobnie dwoma najbardziej znaczącymi przykładami” – mówi dr Dhonam Pemba, inżynier neuronów.
Pemba założył kilka AI. firm, skupiając się w szczególności na edukacji i nauce języków Ostatnio był współzałożycielem Kidx, sztucznej inteligencji. platforma edukacyjna dla dzieci. Zauważa, że chociaż uczenie się i myślenie jak ludzki mózg jest ostatecznym celem sztucznej inteligencji, wymaga ogromnej ilości danych i treningu, aby nawet się do niej zbliżyć. Sztuczna inteligencja nie może uogólniać i ekstrapolować, jak czyni to ludzki mózg przy uczeniu się i przetwarzaniu języka.
dr n. med. Dhonam Pemba
Kluczem do ulepszenia sztucznej inteligencji i naśladowania mózgu byłoby umożliwienie sztucznym sieciom neuronowym uczenia się w taki sam sposób, jak robią to rzeczywiste biologiczne sieci neuronowe.
- dr n. med. Dhonam Pemba„Nasz mózg do nauki języków jest w stanie rozpocząć naukę na podstawie wcześniejszej wiedzy” – mówi Pemba. „Na przykład uczymy się wzorców zdań i jesteśmy w stanie używać nowych słów w tych wzorcach bez wyraźnego mówienia lub możemy szybciej nauczyć się nowego znaczenia słowa, gdy nauczymy się innych podobnych słów”.
Potencjał sztucznych sieci neuronowych
Sztuczne sieci neuronowe znacznie poprawiły modele obliczeniowe, a eksperci twierdzą, że nastąpią znaczne postępy w opartej na języku sztucznej inteligencji. zadania w ciągu następnej dekady.
Dzięki dalszym postępom w przetwarzaniu języka Anderson wierzy, że w końcu osiągniemy również lepsze zrozumienie dysfunkcji mózgu. Za pomocą sztucznej inteligencji można by ocenić, w jaki sposób regiony mózgu dotknięte chorobami neurodegeneracyjnymi, takimi jak choroba Alzheimera, kodują znaczenie.
„Ponadto możemy przetestować, czy sieci mózgowe zostały zmienione, aby umożliwić innym mniej chorym regionom mózgu przejęcie roli chorych regionów” – mówi. „Może to pomóc scharakteryzować progresję choroby, a być może nawet pomóc w prognozowaniu, które osoby o wysokim stopniu patofizjologii ulegną demencji, a które nie”.
Ale taki postęp wymaga czasu, a postępy w tej dziedzinie nigdy nie są doskonałe.
„Nadal uważam, że pozostało wiele wyzwań, aby naśladować ludzki mózg” – mówi Pemba. „Po pierwsze nadal nie rozumiemy tego w pełni na tyle, aby to zaprojektować, a po drugie używamy komputera i matematyki do reprezentowania tego, czego nie wiemy. Kluczem do ulepszenia sztucznej inteligencji i naśladowania mózgu byłoby umożliwienie sztucznym sieciom neuronowym uczenia się w taki sam sposób, jak robią to rzeczywiste biologiczne sieci neuronowe.
„Ale inne pytanie brzmi, czy naprawdę musimy to całkowicie naśladować? Samoloty nie latają jak ptaki”.
Co to oznacza dla ciebie
Podczas czytania lub słuchania języka pracują niezwykle złożone systemy. Ponieważ postępy w sztucznej inteligencji pomagają nam lepiej zrozumieć te systemy, mamy większą szansę na zrozumienie i leczenie dysfunkcji mózgu.
Badania pokazują, że dwujęzyczność może wzmocnić mózg dziecka w wieku dorosłym