Studija Princeton tima otkriva da mozgovi rhesus makaka koriste modularne neuronske grupe — 'kognitivne Lego' blokove — koje se mogu ponovo kombinovati ili privremeno smanjiti aktivnost kada nisu potrebne. Ti blokovi su naročito prisutni u prefrontalnom korteksu i omogućavaju brzo prilagođavanje novim zadacima. Otkriće objašnjava prednost mozga u transferu znanja u odnosu na današnje AI modele i može doprineti razvoju fleksibilnijih AI sistema i terapija za neuropsihijatrijske poremećaje.
Tajna zašto naši mozgovi i dalje nadmašuju AI — 'kognitivni Lego' blokovi
human brain pink background
Uprkos brzim napretcima veštačke inteligencije, ljudski mozak zadržava jednu ključnu prednost: sposobnost prenošenja znanja i brzog prilagođavanja novim zadacima. Nova studija tima sa Princeton University osvetljava mogući mehanizam te fleksibilnosti — modularne grupe neurona koje istraživači nazivaju 'kognitivni Lego' blokovi.
Kako je sprovedeno istraživanje
Umesto ljudi, naučnici su radili eksperimente na rhesus makakama (Macaca mulatta), koje su po biologiji i funkciji mozga blizu ljudima. Majmuni su dobijali zadatak da na ekranu razlikuju oblike i boje, a da odgovore daju usmeravanjem pogleda u određene pravce. Tokom zadataka snimani su obrasci moždane aktivnosti kako bi se identifikovala preklapanja i zajednička područja rada neurona.
YouTube Thumbnail
Glavno otkriće
Skenovi su pokazali da mozak koristi zasebne, modularne grupe neurona — tzv. 'kognitivne Lego' blokove — koje se mogu ponovo upotrebiti i kombinovati za različite zadatke. Ti blokovi su naročito koncentrisani u prefrontalnom korteksu, delu mozga povezanom sa višim funkcijama: rešavanjem problema, planiranjem i donošenjem odluka.
"Jedan skup neurona može razlikovati boje, a njegov izlaz se može povezati s drugim sklopom koji pokreće akciju", kaže neuro-naučnik Tim Buschman iz Princetona. "Ta modularna organizacija omogućava mozgu da sastavi i izvrši nove zadatke."
Zašto je to važno u odnosu na AI
Takva organizacija objašnjava kako se životinje — a verovatno i ljudi — brzo prilagođavaju zadacima koje ranije nisu videli, koristeći postojeće znanje kao gradivne elemente. Današnji AI sistemi često pate od "katastrofalnog zaboravljanja": kada uče nove zadatke, zaboravljaju prethodno naučeno. Kognitivni Lego blokovi pokazuju neuronsku strategiju koja ublažava takav problem.
Subscribe to ScienceAlert's free fact-checked newsletter
Praktične implikacije
Autori studije navode dve glavne perspektive primene: (1) inspiracija za razvoj adaptivnijih AI modela koji mogu ponovo koristiti modularne komponente i time smanjiti zaboravljanje između zadataka; (2) mogući doprinos razvoju terapija za neurološke i psihijatrijske poremećaje gde je prenos veština otežan.
Studija je objavljena u časopisu Nature.
Pomozite nam da budemo bolji.
