Психолог в интернете Новости наук о человеке и психологическая помощь. Сайт психолога Андрея Гаврилова.
Искусственный интеллект может писать эссе, которые отмечаются наградами, и с поразительной точностью диагностировать болезни, но биологический мозг по-прежнему одерживает верх, по крайней мере, в одной важной области: гибкости.
Например, люди могут быстро и с относительной легкостью адаптироваться к новой информации и незнакомым задачам – осваивать новое компьютерное программное обеспечение, готовить новое блюдо по рецепту или осваивать новую игру, – в то время как системы искусственного интеллекта с трудом усваивают информацию “на лету”.
В новом исследовании нейробиологи из Принстонского университета выявили одну из причин преимущества мозга перед искусственным интеллектом: он повторно использует одни и те же когнитивные “блоки” для решения множества различных задач. Комбинируя и перекомбинируя эти блоки, мозг может быстро формировать новые модели поведения.
“Самые современные модели искусственного интеллекта могут достигать человеческой или даже сверхчеловеческой производительности при выполнении отдельных задач. Однако им сложно обучаться и выполнять множество различных задач”, – говорит доктор Тим Бушман, заместитель директора Принстонского института нейронаук.
“Мы обнаружили, что мозг обладает гибкостью, поскольку может повторно использовать компоненты познания во многих различных задачах. Собирая вместе этот “когнитивный конструктор лего”, мозг способен создавать новые задачи”.
Результаты опубликованы в журнале Nature.
Повторное использование навыков для решения новых задач
Если кто-то знает, как настроить велосипед, то починка мотоцикла может даться ему легче. Эта способность осваивать что-то новое, применяя более простые навыки из смежных задач, называется композиционностью.
“Если вы уже умеете печь хлеб, вы можете использовать это умение, чтобы испечь торт, не переучиваясь печь с нуля”, – говорит доктор Сина Тафазоли, научная сотрудница Лаборатории Бушмана в Принстонском университете и ведущий автор нового исследования.
“Вы переосмысливаете уже имеющиеся навыки – использование духовки, измерение ингредиентов, замешивание теста – и сочетаете их с новыми, такими как взбивание теста и приготовление глазури, чтобы создать что-то совершенно новое”.
Однако данные о том, как мозг достигает такой когнитивной гибкости, ограничены, а иногда и противоречивы.
Чтобы прояснить, как мозг проявляет свою изобретательность, Тафазоли обучил двух самцов макак-резусов выполнять три взаимосвязанных задания, при этом отслеживалась активность их мозга.
Вместо выпечки хлеба или починки велосипедов обезьяны выполняли три задания на категоризацию. Подобно тому, как мы пытаемся расшифровать неоднозначный почерк врача, выписавшего рецепт, обезьяны должны были определить, на что больше похоже красочная клякса на экране перед ними – на кролика или на букву «Т» (категоризация по форме), или же она красного или зеленого цвета (категоризация по цвету).
Задача была обманчиво сложной: кляксы различались по степени неопределённости, иногда явно напоминая кролика или были насыщенного красного цвета, а иногда различия были едва уловимыми.
Чтобы указать, какой формы или цвета, по их мнению, была эта клякса, обезьяна подавала звуковой сигнал в ответ, глядя в одном из четырех разных направлений. В одном из заданий взгляд влево означал, что животное видит кролика, а взгляд вправо указывал на то, что клякса больше похожа на букву “Т”.
Ключевой особенностью дизайна исследования было то, что, хотя каждое задание было уникальным, оно также имело определенные общие элементы с другими заданиями.
В заданиях на определение цвета и формы требовалось смотреть в одном направлении ,тогда как в обоих заданиях на определение цвета животному нужно было классифицировать цвет одинаково (как красный или зеленый), но для определения оттенка ему нужно было смотреть в разных направлениях.
Этот экспериментальный дизайн дал исследователям возможность проверить, использует ли мозг повторно нейронные паттерны – свои когнитивные строительные блоки – при выполнении заданий с общими компонентами.
Блоки развивают когнитивную гибкость
Проанализировав паттерны активности в мозге, Тафазоли и Бушман обнаружили, что префронтальная кора – область в передней части мозга, отвечающая за высшие когнитивные функции, – содержит несколько общих, многократно используемых паттернов активности нейронов, работающих над достижением общей цели, такой как различение цветов.
Бушман описал их как “когнитивный конструктор лего” – строительные блоки, которые можно гибко комбинировать для создания новых моделей поведения.
“Я думаю о когнитивном блоке как о функции в компьютерной программе”, – говорит Бушман. “Один набор нейронов может различать цвета, и его выходные данные могут быть сопоставлены с другой функцией, которая управляет действием. Такая организация позволяет мозгу выполнять задачу, последовательно обрабатывая каждый её компонент”.
Для выполнения одного из заданий на определение цвета животное соединяло блок, который вычислял цвет изображения, с другим блоком, который двигал глазами в разных направлениях.
При переключении между задачами, например при переходе от цветов к формам, мозг просто соединяет соответствующие блоки для вычисления формы и выполнения тех же движений глазами.
Такое разделение блоков наблюдалось в основном в префронтальной коре, а не в других областях мозга. Это позволяет предположить, что такого рода композиционность является особым свойством этой области.
Тафазоли и Бушман также обнаружили, что префронтальная кора подавляет когнитивные блоки, когда они не используются, что, вероятно, помогает мозгу лучше сосредоточиться на текущей задаче.
“Мозг обладает ограниченными возможностями когнитивного контроля”, – говорит Тафазоли. “Вам приходится ограничивать некоторые свои способности, чтобы сосредоточиться на тех, которые важны в данный момент. Например, сосредоточение на категоризации форм на мгновение снижает способность кодировать цвет, потому что целью является распознавание формы, а не цвета”.
Более эффективный способ обучения – для искусственного интеллекта и для клинической практики
Это когнитивное лего помогает объяснить, почему люди так быстро осваивают новые задачи. Используя уже имеющиеся ментальные компоненты, мозг сводит к минимуму избыточное обучение – трюк, который системам искусственного интеллекта еще предстоит освоить.
“Основной проблемой машинного обучения является катастрофическое вмешательство”, – говорит Тафазоли. “Когда машина или нейронная сеть изучает что-то новое, они забывают и перезаписывают предыдущие воспоминания. Если искусственная нейронная сеть знает, как испечь торт, но затем учится печь печенье, она забудет, как испечь торт”.
В будущем использование композиционного подхода в ИИ может помочь в создании систем, которые постоянно осваивают новые навыки, не забывая о старых.
Это открытие также может помочь в разработке лекарств для людей с неврологическими и психическими расстройствами. Такие состояния, как шизофрения, обсессивно-компульсивное расстройство и некоторые травмы головного мозга, часто ухудшают способность человека применять известные навыки в новых условиях – возможно, из-за сбоев в том, как мозг рекомбинирует свои когнитивные строительные блоки.
“Представьте, что вы можете помочь людям вновь обрести способность изменять стратегии, осваивать новые привычки или адаптироваться к изменениям”, – говорит Тафазоли.
“В долгосрочной перспективе понимание того, как мозг повторно использует и рекомбинирует знания, поможет нам разработать методы лечения, которые восстановят этот процесс”.
в Telegram или ВКонтакте.
Помощь психолога
