Një ekip kërkimor në Institutin e Neuroshkencave Wu Tsai të Stanfordit ka bërë një hap të madh në përdorimin e AI për të përsëritur sesi truri organizon informacionin shqisor për të kuptuar botën, duke hapur kufij të rinj për neuroshkencën virtuale.
Shikoni sekondat e orës dhe, në rajonet vizuale të trurit tuaj, grupet fqinje të neuroneve përzgjedhëse të këndit do të ndezin në sekuencë ndërsa akrepa e dytë rrotullohet rreth orës. Këto qeliza formojnë harta të bukura “me rrota majë”, ku secili segment përfaqëson një perceptim vizual të një këndi të ndryshëm.
Zonat e tjera vizuale të trurit përmbajnë harta të veçorive vizuale më komplekse dhe abstrakte, të tilla si dallimi midis imazheve të fytyrave të njohura kundrejt vendeve, të cilat aktivizojnë “lagje” të dallueshme nervore, shkruan Medical Xpress, transmeton Gazeta Shneta.
Harta të tilla funksionale mund të gjenden në të gjithë trurin, si të kënaqin ashtu edhe të ngatërrojnë neuroshkencëtarët, të cilët prej kohësh pyesin veten pse truri duhet të kishte evoluar një plan urbanistik të ngjashëm me hartën që vetëm shkenca moderne mund ta vëzhgojë.
Për të adresuar këtë pyetje, ekipi i Stanford-it zhvilloi një lloj të ri algoritmi të inteligjencës artificiale – një rrjet nervor artificial topografik (TDANN) – që përdor vetëm dy rregulla: inputet ndijore natyraliste dhe kufizimet hapësinore në lidhje; dhe zbuloi se parashikon me sukses si përgjigjet shqisore ashtu edhe organizimin hapësinor të pjesëve të shumta të sistemit vizual të trurit të njeriut.
Ekipi hulumtues u drejtua nga studiuesi i Fakultetit të Institutit të Neuroshkencave Wu Tsai, Dan Yamins, një asistent profesor i psikologjisë dhe shkencave kompjuterike; dhe filial i Institutit Kalanit Grill-Spector, profesor në psikologji.
Ndryshe nga rrjetet nervore konvencionale, TDANN përfshin kufizime hapësinore, duke rregulluar neuronet e tij virtuale në një “fletë kortikale” dy-dimensionale dhe duke kërkuar që neuronet e afërta të ndajnë përgjigje të ngjashme ndaj hyrjes shqisore.
Ndërsa modeli mësoi të përpunonte imazhet, kjo strukturë topografike bëri që ai të formonte harta hapësinore, duke përsëritur mënyrën se si neuronet në tru organizohen në përgjigje të stimujve vizualë. Në mënyrë të veçantë, modeli përsëriti modele komplekse të tilla si strukturat e rrotave në korteksin primar vizual (V1) dhe grupimet e neuroneve në korteksin e përkohshëm të barkut (VTC) që u përgjigjen kategorive si fytyrat ose vendet.
Eshed Margalit, autori kryesor i studimit, i cili përfundoi doktoraturën e tij. duke punuar me Yamins dhe Grill-Spector, tha se ekipi përdori qasje të të mësuarit të vetë-mbikëqyrur për të ndihmuar në saktësinë e modeleve të trajnimit që simulojnë trurin.
“Ndoshta është më shumë si mënyra se si foshnjat po mësojnë për botën vizuale”, tha Margalit.
“Unë nuk mendoj se ne fillimisht prisnim që ai të kishte një ndikim kaq të madh në saktësinë e modeleve të trajnuara, por me të vërtetë duhet të kryeni detyrën e trajnimit të rrjetit siç duhet që ai të jetë një model i mirë i trurit”, tha ai.
Modeli plotësisht i trajnueshëm do t’i ndihmojë neuroshkencëtarët të kuptojnë më mirë rregullat se si truri organizohet, qoftë për shikimin, si në këtë studim, apo sisteme të tjera shqisore si dëgjimi.
“Kur truri po përpiqet të mësojë diçka për botën – si të shohë dy fotografi të një personi – vendos neurone që përgjigjen në mënyrë të ngjashme në afërsi në tru dhe në formën e hartave. Ne besojmë se ai parim duhet të jetë i përkthyeshëm edhe për sistemet e tjera”, tha Grill-Spector.
Kjo qasje inovative ka implikime të rëndësishme si për neuroshkencën ashtu edhe për inteligjencën artificiale.
Për neuroshkencëtarët, TDANN ofron një lente të re për të studiuar se si zhvillohet dhe funksionon korteksi vizual, duke transformuar potencialisht trajtimet për çrregullimet neurologjike.
Për inteligjencën artificiale, njohuritë që rrjedhin nga organizimi i trurit mund të çojnë në sisteme më të sofistikuara të përpunimit vizual, të ngjashme me mësimin e kompjuterëve për të ‘shikuar’ siç bëjnë njerëzit.
Gjetjet mund të ndihmojnë gjithashtu në shpjegimin se si funksionon truri i njeriut me një efikasitet të tillë energjie yjore. Për shembull, truri i njeriut mund të llogarisë një miliardë miliardë operacione matematikore me vetëm 20 vat fuqi, krahasuar me një superkompjuter që kërkon një milion herë më shumë energji për të bërë të njëjtën matematikë.
Gjetjet e reja theksojnë se hartat neuronale – dhe kufizimet hapësinore ose topografike që i shtyjnë ato – ka të ngjarë të shërbejnë për të mbajtur lidhjen e lidhjes me 100 miliardë neuronet e trurit sa më të thjeshtë që të jetë e mundur. Këto njohuri mund të jenë kyçe për dizajnimin e sistemeve artificiale më efikase të frymëzuara nga eleganca e trurit.
“AI është i kufizuar nga fuqia”, tha Yamins.
“Në afat të gjatë, nëse njerëzit do të dinin se si të përdornin sisteme artificiale me një konsum shumë më të ulët të energjisë, kjo mund të nxiste zhvillimin e AI”, tha ai.
Inteligjenca artificiale më efikase në energji mund të ndihmojë në rritjen e neuroshkencës virtuale, ku eksperimentet mund të kryhen më shpejt dhe në një shkallë më të madhe.
Në studimin e tyre, studiuesit demonstruan si një provë parimore se rrjeti i tyre nervor artificial topografik i thellë riprodhonte përgjigje të ngjashme me trurin ndaj një game të gjerë stimujsh pamorë natyralistë, duke sugjeruar që sisteme të tilla mund të përdoren në të ardhmen si kënde lojërash të shpejta dhe të lira. për prototipimin e eksperimenteve të neuroshkencës dhe identifikimin e shpejtë të hipotezave për testimin e ardhshëm.
Eksperimentet virtuale të neuroshkencës mund të avancojnë gjithashtu kujdesin mjekësor njerëzor. Për shembull, trajnimi më i mirë i një sistemi vizual artificial në të njëjtën mënyrë që një foshnjë mëson vizualisht për botën mund të ndihmojë një AI ta shohë botën si një njeri, ku qendra e shikimit është më e mprehtë se pjesa tjetër e fushës së shikimit.
Një aplikim tjetër mund të ndihmojë në zhvillimin e protezave për shikimin ose të simulojë saktësisht se si sëmundjet dhe lëndimet ndikojnë në pjesë të trurit.
“Nëse mund të bëni gjëra të tilla si të bëni parashikime që do të ndihmojnë në zhvillimin e pajisjeve protetike për njerëzit që kanë humbur shikimin, unë mendoj se kjo do të jetë me të vërtetë një gjë e mahnitshme”, tha Grill-Spector. /Gazeta Shneta/