Команда под руководством исследователей из Медицинского колледжа Бейлора и Университета Райса разработала модели искусственного интеллекта (ИИ), которые помогают им лучше понимать вычисления мозга, лежащие в основе мыслей. Это ново, потому что до сих пор не существовало метода измерения мыслей. Сначала исследователи разработали новую модель, которая может оценивать мысли путем оценки поведения, а затем протестировали свою модель на тренированном искусственном мозге, где они обнаружили нейронную активность, связанную с этими оценками мыслей. Теоретическое исследование опубликовано в Proceedings of the National Academy of Sciences.
«На протяжении веков нейробиологи изучали, как работает мозг , связывая активность мозга с входами и выходами. Например, при изучении нейробиологии движения ученые измеряют движения мышц, а также нейронную активность, а затем связывают эти два измерения», — говорится в сообщении. автор доктор Xaq Pitkow, доцент неврологии в Baylor и электротехники и компьютерной инженерии в Rice. «Однако для изучения познания в мозге нам не с чем сравнивать измеренную нейронную активность ».
Чтобы понять, как мозг порождает мысли , исследователям сначала нужно измерить мысль. Они разработали метод под названием «Обратный рациональный контроль», который рассматривает поведение и выявляет убеждения или мысли, которые лучше всего объясняют это поведение.
Традиционно исследователи в этой области работали с идеей, что животные решают задачи оптимальным образом, ведя себя таким образом, чтобы получить максимальную чистую выгоду. Но когда ученые изучают поведение животных, они обнаруживают, что это не всегда так.
«Иногда животные имеют« неправильные »убеждения или предположения о том, что происходит в их среде, но все же они пытаются найти наилучшие долгосрочные результаты для своей задачи, учитывая то, что, по их мнению, происходит вокруг них. Это может объяснить, почему животные похоже, ведут себя неоптимально «, — сказал Питкоу, который также является стипендиатом Макнейра в Бейлоре, соруководителем Центра нейробиологии и искусственного интеллекта Бейлора и членом Нейроинженерной инициативы Райса.
Например, представьте себе животное, которое охотится и слышит множество шумов, связанных с добычей. Если все шумы издает одна потенциальная жертва, оптимальным поведением для охотника является постоянное нацеливание своих движений на единственный шум. Если охотник ошибочно полагает, что шум исходит от множества разных животных , он может выбрать неоптимальное поведение, например, постоянно сканировать свое окружение, чтобы попытаться определить одно из них. Действуя в соответствии со своими убеждениями или предположениями о том, что поблизости много потенциальных жертв, охотник ведет себя одновременно «рационально» и «неоптимально».
Во второй части работы Питкоу и его коллеги разработали модель, чтобы связать мысли, выявленные с помощью метода обратного рационального управления, с активностью мозга .
«Мы можем смотреть на динамику смоделированных мыслей и на динамику представления этих мыслей мозгом. Если эти динамики идут параллельно друг другу, то мы уверены, что фиксируем аспекты вычислений мозга, участвующих в этих мыслях , — сказал Питкоу. «Предоставляя методы для оценки мыслей и интерпретации связанной с ними нервной активности, это исследование может помочь ученым понять, как мозг производит сложное поведение, и предоставить новые взгляды на неврологические состояния».
Загрузка...
