Klíčové jídlo
- Lidský mozek využívá složitý proces k učení a porozumění jazyku.
- S pomocí A.I. nedávná studie analyzovala mozkovou aktivitu účastníků a odhalila síť regionů, které spolupracují na zpracování jazyka.
- Tato zjištění by nám mohla pomoci lépe porozumět mozkové dysfunkci a neurodegenerativním chorobám.
Jedno z mnoha tajemství mysli zahrnuje složitý systém, který nám umožňuje porozumět jazyku. Tuto větu jste schopni pochopit částečně díky tomuto systému, který pracuje ve vašem mozku. Ale jak přesně to funguje?
Navzdory používání tohoto systému každý den plně nerozumíme tomu, jak mozek dává smysl posloupnosti slov. Ve snaze vytvořit lepší obrázek o tomto procesu skupina vědců použila umělou inteligenci a neuroimaging k analýze mozku člověka při čtení.
Zjištění zveřejněná v Journal of Neuroscience odhalili, že různé oblasti mozku spolupracují na tvorbě smyslu vět a mohly by informovat o vývoji léčby různých forem kognitivních poruch.
Výzkum
Studie zkoumala mozkovou aktivitu čtrnácti jedinců sledovaných pomocí funkčního MRI, když četli 240 různých vět. Tyto věty byly zakódovány InferSentem, modelem umělé inteligence trénovaným k vytváření sémantických reprezentací vět.
Skeny odhalily aktivitu v síti různých oblastí v mozku, což naznačuje, že místo jednoho místa sloužícího jako centrum pro porozumění větám k provedení tohoto úkolu spolupracuje více kortikálních oblastí.
Andrew Anderson, PhD
Zjištění poskytují nový obraz sítě v našich mozcích, které se zabývají porozuměním významu vět.
- Andrew Anderson, PhDTento konkrétní A.I. je významné v tom, že se ukázalo předvídat prvky aktivity fMRI, které nelze předpovědět jinými běžnými výpočetními modely. To vědcům umožnilo předpovědět aktivitu fMRI, která odráží kódování významu vět napříč oblastmi mozku.
„Zjištění poskytují nový obraz sítě v našich mozcích, které se zabývají porozuměním významu vět,“ říká vedoucí výzkumný pracovník Andrew Anderson, PhD, z University of Rochester. „Jak všichni víme, věty jsou tvořeny z posloupností slov, ale význam věty je více než součet jejích slovních částí.“
Anderson ukazuje na příklad „Auto přejelo kočku.“ vs. „Kočka přeběhla přes auto.“ Navzdory skutečnosti, že obě věty obsahují stejná slova, náš mozek chápe, že každá znamená jiné věci. Signální systém, který nám umožňuje zpracovávat jazyk tímto způsobem, je neuvěřitelně složitý, ale A.I. nám pomůže lépe to pochopit.
Prostřednictvím strojového učení může výpočetní model přiblížit význam jazyka. Poté, co porovnáme výpočetní model s informacemi fMRI zvýrazňujícími mozkovou aktivitu během porozumění jazyku, můžeme rozeznat, které oblasti mozku jsou v této úloze aktivní.
„Není správně pochopeno, kde jsou takové„ holistické “reprezentace významu zakódovány při čtení vět,“ říká Anderson. „Jsou lokalizovány do jedné oblasti mozku nebo jsou více distribuovány do více oblastí? Naše zjištění směřují k tomu druhému, význam věty je zakódován v celé distribuované mozkové síti, která pokrývá oblasti časové, temenní a čelní kůry.“
A.I. a naše mozky
Jak ukazuje tato studie, A.I. pomáhá nám lépe porozumět lidskému mozku. Studium lidského mozku nám zároveň pomáhá vyvinout sofistikovanější A.I. Je to fascinující a prospěšný kruhový vztah.
„Téměř každý průlom v A.I. čerpal z neurovědy a psychologie, přičemž dva nejvýznamnější příklady jsou hluboké neurální sítě a posilovací učení,“ říká neurální inženýr Dhonam Pemba, PhD.
Pemba založil několik A.I. společnosti se zvláštním zaměřením na vzdělávání a osvojování jazyků. Naposledy spoluzaložil Kidx, A.I. vzdělávací platforma pro děti. Poznamenává, že zatímco učení a myšlení jako lidský mozek je konečným cílem A.I., vyžaduje obrovské množství dat a školení, aby se vůbec přiblížilo. Umělá inteligence nemůže generalizovat a extrapolovat jako lidský mozek při učení a zpracování jazyka.
Dhonam Pemba, MD, PhD
Klíčem ke zlepšení AI a napodobování mozku by bylo umožnit umělým neuronovým sítím učit se stejným způsobem jako skutečné biologické neurální sítě.
- MUDr. Dhonam Pemba, PhD„Náš mozek pro studium jazyků je schopen zavést učení z předchozích znalostí,“ říká Pemba. „Například se učíme větné vzorce a dokážeme v nich používat nová slova, aniž bychom jim to výslovně řekli, nebo se nový význam slova naučíme rychleji, jakmile se naučíme další podobná slova.“
Potenciál umělých neuronových sítí
Umělé neuronové sítě mají výrazně vylepšené výpočetní modely a odborníci říkají, že významného pokroku bude dosaženo v jazykové A.I. úkoly v příštím desetiletí.
S dalším pokrokem ve zpracování jazyků Anderson věří, že nakonec také lépe porozumíme mozkové dysfunkci. Pomocí A.I. by bylo možné posoudit, jak oblasti mozku ovlivněné neurodegenerativními chorobami, jako je Alzheimerova choroba, kódují význam.
„Dále můžeme otestovat, zda se mozkové sítě znovu zapojily, aby umožnily jiným méně nemocným regionům mozku převzít roli nemocných regionů,“ říká. „To by mohlo pomoci charakterizovat progresi nemoci a možná dokonce pomoci předpovědět, kteří jedinci s vysokou patofyziologií podlehnou demenci a ti, kteří ne.“
Ale takový pokrok bude nějakou dobu trvat a pokroky v této oblasti nejsou nikdy dokonalé.
„Stále si myslím, že zbývá spousta výzev napodobujících lidský mozek,“ říká Pemba. „Zaprvé tomu pořád nerozumíme natolik, abychom to dokázali zkonstruovat, a zadruhé používáme počítač a matematiku k reprezentaci toho, co nevíme. Klíčem ke zlepšení AI a napodobování mozku by bylo umožnit umělým neuronovým sítím učit se stejným způsobem jako skutečné biologické neuronové sítě.
„Ale další otázkou je, zda to vlastně musíme úplně napodobit? Letadla nelétají jako ptáci.“
Co to pro vás znamená
Když čtete nebo slyšíte jazyk, fungují neuvěřitelně složité systémy. Protože pokroky v umělé inteligenci nám pomáhají lépe porozumět těmto systémům, máme větší šanci porozumět a léčit mozkovou dysfunkci.
Bilingvismus může posílit mozek dítěte do dospělosti, ukazují studie