Научници са Универзитета Принстон открили су да мозак користи поново употребљиве „когнитивне блокове“ како би брзо стварао нова понашања.
Вештачка интелигенција данас може да пише награђиване есеје и да са великом прецизношћу помаже у медицинским дијагнозама, али биолошки мозак и даље надмашује вештачку интелигенцију у једној кључној области – флексибилности.
Људи могу да усвоје нове информације и прилагоде се непознатим ситуацијама уз минималан напор. Брзо се сналазимо у новом софтверу, пратимо рецепт који никада раније нисмо испробали или учимо правила игре коју смо тек открили, док се системи вештачке интелигенције често тешко прилагођавају у реалном времену и слабо уче „у ходу“.
Ново истраживање неуронаучника са Принстона
Ново истраживање неуронаучника са Принстона нуди увид у разлоге те супериорне флексибилности мозга. Истраживачи су открили да мозак изнова користи исте когнитивне „блокове“ приликом извођења различитих задатака. Комбиновањем тих блокова на нове начине, мозак може брзо да генерише нова понашања.
„Најсавременији модели вештачке интелигенције могу да достигну људске, па чак и надљудске перформансе у појединачним задацима. Али имају тешкоће да уче и изводе велики број различитих задатака“, каже др Тим Бушман, старији аутор студије и заменик директора Принстонског института за неуронауку.
„Открили смо да је мозак флексибилан зато што може да поново користи компоненте когниције у многим различитим задацима. Спајањем ових ‘когнитивних лего коцкица’, мозак је у стању да изгради нове задатке.“
Истраживање је објављено 26. новембра у часопису Nature.
Композиционалност – грађење нових вештина од познатих
Људи често уче нешто ново ослањајући се на сродне способности које већ поседују. На пример, неко ко зна како да одржава бицикл лакше ће научити и да поправља мотоцикл. Научници овај процес састављања нових вештина од једноставнијих, већ постојећих, називају композиционалност.
„Ако већ знате да печете хлеб, можете ту способност да искористите и за печење колача, без потребе да поново учите печење од нуле“, објашњава др Сина Тафазоли, постдокторски истраживач у Бушмановој лабораторији и водећи аутор студије. „Поново користите постојеће вештине – употребу рерне, мерење састојака, мешење теста – и комбинујете их са новима, попут прављења фила и глазуре, да бисте створили нешто сасвим другачије.“
Иако се композиционалност сматра централном за људску флексибилност, докази о томе како је мозак спроводи били су ограничени и понекад неуједначени.
Експеримент са мајмунима
Да би детаљније испитали ову идеју, Тафазоли је тренирао два мужјака резус макака да изводе три повезана задатка, док је истовремено бележена активност у њиховом мозгу.
Уместо сложених стварних активности, мајмуни су решавали визуелне задатке категоризације. На екрану су им приказиване шарене, балону сличне форме, а од њих се тражило да одлуче да ли облик више подсећа на зеку или на слово „Т“ (категоризација облика), односно да ли је више црвен или више зелен (категоризација боје).
Тежина задатака знатно је варирала. Неке слике су јасно личиле на зеку или су биле изразито црвене, док су друге биле двосмислене и захтевале пажљивију процену.
Заједничка правила и различите комбинације
Да би саопштили свој избор, мајмуни су померали поглед у једном од четири правца. У једном задатку, поглед улево значио је „зека“, а поглед удесно „Т“.
Кључна карактеристика експерименталног дизајна била је то што је сваки задатак имао сопствена правила, али је делио одређене компоненте са другим задацима. Један од задатака са бојама и задатак са облицима захтевали су исте правце погледа за давање одговора, док су оба задатка са бојама подразумевала исту врсту категоризације боје, иако су се правци погледа за пријављивање одговора разликовали.
Оваква структура омогућила је истраживачима да утврде да ли мозак користи исте обрасце неуронске активности, односно исте когнитивне грађевне блокове, кад год задаци имају заједничке елементе.
Префронтални кортекс као центар „когнитивних лего коцкица“
Анализом мождане активности, Тафазоли и Бушман су открили да префронтални кортекс, област повезана са сложеним мишљењем и доношењем одлука, садржи више понављајућих образаца неуронске активности. Ови обрасци појављивали су се у различитим задацима кад год су неурони радили ка истом циљу, попут разликовања боја.
Бушман ове заједничке обрасце назива „когнитивним лего коцкицама“ – скупом грађевних елемената који се могу комбиновати на различите начине како би произвели нова понашања.
„О когнитивном блоку размишљам као о функцији у компјутерском програму“, каже Бушман. „Један скуп неурона може да разликује боје, а његов излаз се може повезати са другом функцијом која покреће акцију. Та организација омогућава мозгу да изводи задатак тако што редом активира поједине компоненте тог задатка.“
Када су мајмуни, на пример, прелазили са процене боје на препознавање облика, али су и даље користили исте покрете очију, мозак је једноставно активирао блок за обраду облика заједно са истим блоком који управља покретима очију.
Овај образац дељења био је најизраженији у префронталном кортексу, а знатно слабији у другим деловима мозга, што указује да је композиционалност можда специјализована функција управо ове мождане регије.
Искључивање непотребних блокова ради бољег фокуса
Истраживачи су такође открили да префронтални кортекс умањује активност одређених когнитивних блокова када они нису потребни. То вероватно помаже мозгу да се ефикасније усредсреди на задатак који је у том тренутку најважнији.
„Мозак има ограничен капацитет за когнитивну контролу“, објашњава Тафазоли. „Морате да компресујете неке своје способности како бисте се усредсредили на оне које су тренутно важне. Када се фокусирате на категоризацију облика, способност кодирања боје привремено се умањује, јер је циљ управо разликовање облика, а не боје.“
Селективна активација и потискивање когнитивних блокова омогућавају мозгу да избегне преоптерећење и остане усмерен ка тренутном циљу.
Значај за развој вештачке интелигенције и медицину
Ови „когнитивни лего блокови“ могу објаснити зашто људи тако брзо уче нове задатке. Уместо да свако понашање гради од почетка, мозак поново користи постојеће компоненте и избегава непотребно дуплирање рада – нешто што савремени системи вештачке интелигенције углавном не умеју.
„Велики проблем машинског учења је катастрофално мешање“, каже Тафазоли. „Када машина или неуронска мрежа научи нешто ново, она често заборави и препише претходна знања. Ако вештачка мрежа научи да пече колач, а затим да пече кексе, може да заборави како се прави колач.“
Увођење композиционалности у вештачку интелигенцију могло би да доведе до система који могу да додају нове вештине, а да притом задрже старе.
Ова сазнања могу бити важна и за разумевање и лечење неуролошких и психијатријских поремећаја. Стања као што су шизофренија, опсесивно-компулзивни поремећај и одређене врсте повреда мозга могу отежати људима да примењују познате вештине у новим контекстима.
Такви проблеми могу проистицати из поремећаја у способности мозга да комбинује и поново користи своје когнитивне грађевне блокове.
„Замислите да можемо да помогнемо људима да поново стекну способност промене стратегије, учења нових рутина и прилагођавања променама“, закључује Тафазоли. „Дугорочно, разумевање начина на који мозак поново користи и комбинује знање могло би да нам помогне да осмислимо терапије које обнављају тај процес.“
