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새로운 신경 계산 모델은 신경 인공 지능 연구를 발전시킬 수 있습니다

시간

  • 몬트리올 대학(University of Montreal)의 최근 연구는 인공 지능의 발전을 제공할 수 있는 인간 두뇌의 새로운 신경 계산 모델을 개발했습니다.
  • 이 새로운 모델은 뇌가 어떻게 고급 인지 능력을 획득하고 신경 인공 지능(AI) 연구를 더 발전시킬 수 있는지를 설명합니다.
  • 이 연구는 생물학적 뇌 네트워크에서 다층 인지 발달을 위한 두 가지 중요한 메커니즘을 밝혀냈습니다.
  • 팀은 현재 생물학적 기능과 사회적 기능을 결합하는 것에 대해 생각하고 있으며 이미 두 개의 전체 두뇌가 의사 소통하는 첫 번째 시뮬레이션을 만들었습니다.

인간 두뇌의 새로운 신경 계산 모델이 몬트리올 대학의 최근 연구에서 소개되었습니다. 이 새로운 모델은 뇌가 어떻게 정교한 인지 능력을 발달시키고 신경 인공 지능(AI) 연구를 향상시킬 수 있는지에 대해 더 많은 정보를 제공합니다.

신경 계산 모델의 개발

결과는 출판 19월 XNUMX일자 국립과학원 회보(PNAS) 저널. 파리의 파스퇴르 연구소와 소르본 대학, CHU Sainte-Justine, Mila - Quebec Artificial Intelligence Institute 및 Université de Montréal의 국제 연구팀이 연구를 수행했습니다.

새로운 신경 계산 모델은 신경 인공 지능 연구를 발전시킬 수 있습니다
파리의 파스퇴르 연구소 및 소르본 대학, CHU Sainte-Justine, Mila — Quebec Artificial Intelligence Institute 및 Université de Montréal의 연구원 팀이 연구를 수행했습니다.

이 논문은 정보 처리 계층의 세 가지 수준에서 두뇌 발달을 개략적으로 설명합니다.

  • 감각 운동 수준: 뇌의 내부 활동이 어떻게 학습하고 지각과 행동의 패턴을 연관시키는지 조사합니다.
  • 인지 수준: 뇌가 특정 패턴을 맥락적으로 통합하는 방법을 조사합니다.
  • 의식 수준: 뇌가 외부 환경과 멀어지고 더 이상 인식에 접근할 수 없는 이전에 학습된 패턴(기억을 통해)을 조작하는 방법을 고려합니다.

이 모델은 두 가지 기본 학습 형태의 상호 작용에 초점을 맞추기 때문에 새로운 연구는 인지를 구동하는 핵심 메커니즘에 대한 더 큰 통찰력을 제공합니다. 첫 번째 학습 유형은 반복과 같은 통계적 규칙성과 연결된 Hebbian 학습입니다. 두 번째 학습 유형은 보상 및 도파민 신경 전달 물질과 연결된 강화 학습입니다.

새로운 신경 계산 모델은 신경 인공 지능 연구를 발전시킬 수 있습니다
이 발견은 다층 인지 성장을 위한 두 가지 주요 경로인 시냅스 후성 생성과 자기 조직화 역학을 밝혀냈습니다.

새로 구축된 모델은 단계에 따라 복잡성이 증가하는 세 가지 작업을 처리하며 매번 팀은 발전을 도운 새로운 기본 메커니즘을 포함했습니다. 연구 결과는 생물학적 뇌 네트워크에서 다층 인지 성장을 위한 두 가지 주요 경로를 밝혀냈습니다.

  • 시냅스 후생: Hebbian 학습은 로컬 기반에서 발생하는 반면 강화 학습은 글로벌 규모에서 발생합니다.
  • 자기 조직적 역동성: 자발적이고 균형 잡힌 흥분/억제 비율을 갖는 신경 활동.

이 연구는 인공 지능을 어떻게 향상시킬 수 있습니까?

Guillaume Dumas는 팀의 일원이자 UdeM의 컴퓨터 정신과 조교수이자 CHU Sainte-Justine Research Center의 XNUMX차 연구원입니다. 그가 말했듯이 "우리 모델은 신경 인공 지능 융합이 차세대 인공 지능의 발전을 촉진하고 궁극적으로 인공 의식으로 이어질 수 있는 생물학적 메커니즘과 인지 아키텍처를 강조하는 방법을 보여줍니다."

새로운 신경 계산 모델은 신경 인공 지능 연구를 발전시킬 수 있습니다
연구원 팀은 이미 두 개의 전체 두뇌가 상호 작용하는 첫 번째 시뮬레이션을 제작했습니다.

Dumas는 이를 위해서는 인지의 사회적 구성 요소를 통합해야 할 수도 있다고 믿습니다. 팀은 현재 생물학적 요소와 사회적 요소의 병합을 고려하고 있으며 두 개의 전체 두뇌가 상호 작용하는 첫 번째 시뮬레이션을 이미 제작했습니다.


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연구자들은 생물학적 및 사회적 현실에 미래의 컴퓨터 모델을 기반으로 하여 인지를 구동하는 기본 원리를 더 잘 이해할 수 있기를 희망합니다. 그들은 또한 그것이 인공 지능과 인간 두뇌 사이의 연결 고리 역할을 하기를 희망합니다.

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