Un model AI generativ de construcție și consolidare a memoriei ajută la explicarea memoriei și imaginației umane
©
Autor: Airinei Camelia
Un studiu recent realizat de cercetătorii de la UCL, publicat în Nature Human Behaviour, explorează modul în care avansurile recente în inteligenÈ›a artificială generativă ajută la explicarea modului în care amintirile ne permit să învățăm despre lume, să retrăim experienÈ›e vechi È™i să construim experienÈ›e complet noi pentru imaginaÈ›ie È™i planificare. Studiul foloseÈ™te un model computaÈ›ional AI, cunoscut sub numele de reÈ›ea neurală generativă, pentru a simula modul în care reÈ›elele neurale din creier învață È™i îÈ™i amintesc o serie de evenimente.
Modelul include reÈ›ele care reprezintă hipocampul È™i neocortexul, investigând modul în care acestea interacÈ›ionează. Se È™tie că ambele părÈ›i ale creierului lucrează împreună în timpul memoriei, imaginaÈ›iei È™i planificării.
Eleanor Spens, autorul principal È™i student la doctorat la UCL Institute of Cognitive Neuroscience, explică că avansurile recente în reÈ›elele generative utilizate în AI arată cum informaÈ›iile pot fi extrase din experiență, astfel încât să ne putem aminti o experiență specifică È™i, de asemenea, să ne imaginăm flexibil cum ar putea fi experienÈ›e noi.
Studiul a implicat prezentarea a 10.000 de imagini cu scene simple modelului. Rețeaua hipocampală a codificat rapid fiecare scenă așa cum a fost experimentată, apoi a redat scenele repetitiv pentru a antrena rețeaua neurală generativă din neocortex.
ReÈ›eaua neocorticală a învățat să treacă activitatea celor mii de neuroni de intrare care reprezintă fiecare scenă prin straturi intermediare mai mici de neuroni, pentru a recrea scenele ca modele de activitate în mii de neuroni de ieÈ™ire. Acest lucru a determinat reÈ›eaua neocorticală să înveÈ›e reprezentări „conceptuale” extrem de eficiente ale scenelor care capturează semnificaÈ›ia lor.
În consecință, hipocampul a fost capabil să codifice semnificaÈ›ia scenelor noi prezentate, mai degrabă decât să fie nevoit să codifice fiecare detaliu, permiÈ›ându-i să se concentreze pe codificarea caracteristicilor unice pe care neocortexul nu le putea reproduce.
Modelul explică modul în care neocortexul dobândeÈ™te încet cunoÈ™tinÈ›e conceptuale È™i cum, împreună cu hipocampul, acest lucru ne permite să „retrăim” evenimente reconstruindu-le în mintea noastră. De asemenea, explică modul în care pot fi generate evenimente noi în timpul imaginaÈ›iei È™i planificării pentru viitor È™i de ce amintirile existente adesea conÈ›in distorsiuni de tip „esență”, în care caracteristicile unice sunt generalizate È™i amintite ca fiind mai asemănătoare cu caracteristicile din evenimentele anterioare.
sursa: Science Daily
foto: UCL News
Modelul include reÈ›ele care reprezintă hipocampul È™i neocortexul, investigând modul în care acestea interacÈ›ionează. Se È™tie că ambele părÈ›i ale creierului lucrează împreună în timpul memoriei, imaginaÈ›iei È™i planificării.
Eleanor Spens, autorul principal È™i student la doctorat la UCL Institute of Cognitive Neuroscience, explică că avansurile recente în reÈ›elele generative utilizate în AI arată cum informaÈ›iile pot fi extrase din experiență, astfel încât să ne putem aminti o experiență specifică È™i, de asemenea, să ne imaginăm flexibil cum ar putea fi experienÈ›e noi.
Studiul a implicat prezentarea a 10.000 de imagini cu scene simple modelului. Rețeaua hipocampală a codificat rapid fiecare scenă așa cum a fost experimentată, apoi a redat scenele repetitiv pentru a antrena rețeaua neurală generativă din neocortex.
ReÈ›eaua neocorticală a învățat să treacă activitatea celor mii de neuroni de intrare care reprezintă fiecare scenă prin straturi intermediare mai mici de neuroni, pentru a recrea scenele ca modele de activitate în mii de neuroni de ieÈ™ire. Acest lucru a determinat reÈ›eaua neocorticală să înveÈ›e reprezentări „conceptuale” extrem de eficiente ale scenelor care capturează semnificaÈ›ia lor.
În consecință, hipocampul a fost capabil să codifice semnificaÈ›ia scenelor noi prezentate, mai degrabă decât să fie nevoit să codifice fiecare detaliu, permiÈ›ându-i să se concentreze pe codificarea caracteristicilor unice pe care neocortexul nu le putea reproduce.
Modelul explică modul în care neocortexul dobândeÈ™te încet cunoÈ™tinÈ›e conceptuale È™i cum, împreună cu hipocampul, acest lucru ne permite să „retrăim” evenimente reconstruindu-le în mintea noastră. De asemenea, explică modul în care pot fi generate evenimente noi în timpul imaginaÈ›iei È™i planificării pentru viitor È™i de ce amintirile existente adesea conÈ›in distorsiuni de tip „esență”, în care caracteristicile unice sunt generalizate È™i amintite ca fiind mai asemănătoare cu caracteristicile din evenimentele anterioare.
sursa: Science Daily
foto: UCL News
Data actualizare: 23-01-2024 | creare: 23-01-2024 | Vizite: 486
Bibliografie
Generative AI helps to explain human memory and imagination, link: https://www.sciencedaily.com/releases/2024/01/240119122654.htm ©
Copyright ROmedic: Articolul se află sub protecția drepturilor de autor. Reproducerea, chiar și parțială, este interzisă!
Alte articole din aceeași secțiune:
- Hidrogeluri biodegradabile ar putea înlocui hidrogelurile pe bază de polimeri, în procesul de creare a senzorilor de monitorizare a ritmului cardiac
- Un posibil tratament pentru infertilitatea masculină de cauză genetică
- Dispozitivul care poate ajuta la diminuarea durerilor de spate
- Inovațiile dispozitivelor cu senzori de monitorizare continuă și neintruzivă a sănătății
Din Ghidul de sănătate v-ar putea interesa și:
Forumul ROmedic - întrebări și răspunsuri medicale:
Pe forum găsiți peste 500.000 de întrebări și răspunsuri despre boli sau alte subiecte medicale. Aveți o întrebare? Primiți răspunsuri gratuite de la medici.- 5 HTP - efecte secundare
- Fractura femur stang
- Probleme de memorie, vorbire si coordonare
- Impresia ca anumite momente s-au mai intamplat.
- Probleme memorie, concentrare
- Tulburari de memorie in adolescenta
- Memorez greu
- Lipsa de concetrare, pierderi de memorie
- Probleme cu memoria de scurta durata