Мозок проти комп'ютерів
- Mariya Pavlenko
- 12 квіт.
- Читати 2 хв
Нотатки після лекції « Коливання, хвилі та інтерференції. Lingua Franca кори головного мозку. Про суттєву роль динаміки в різниці між мозком і комп'ютерами. Sonic Talk» Вольфа Зінгера (Інститут неврології Ернста Штрюнгмана (ESI) Франкфурт)» у головному корпусі Університету Баухаус у Веймарі, зала з прозорим дахом, 27 травня 2025 року.
Сінгер досліджує, як функціонує природний мозок. Це піднімає питання про те, чи працюють комп'ютерні системи за тими ж принципами, і що ми можемо навчитися з цього порівняння для розробки систем штучного інтелекту (ШІ). Приклади включають так звані глибокі нейронні мережі (DNN) та великі мовні моделі (LLM): DNN – це штучні нейронні мережі з багатьма шарами, які виконують складні завдання. Приклади включають розпізнавання зображень або розв'язання комбінаторних задач, таких як гра в шахи чи го. LLM, такі як ChatGPT, – це особливий тип таких мереж, які навчені на величезних обсягах тексту, щоб «розуміти» мову та робити висновки.
Дослідження Сінгера показують, що штучні та природні системи принципово використовують різні принципи для досягнення своєї продуктивності. Штучні системи працюють з цифровими сигналами та обробляють інформацію послідовно в суворо ієрархічних архітектурах. Природні системи використовують аналогові сигнали, які обробляються паралельно в рамках високомережевих архітектур з плоскими ієрархіями. Найважливіша відмінність полягає в тому, що штучним системам бракує динаміки, тоді як природні системи демонструють дуже динамічну поведінку. Це включає ритмічні коливання активності, які можуть накладатися та синхронізуватися або формувати складні інтерференційні картини як біжучі хвилі активності. З досліджень моделювання, заснованих на нейробіологічних даних, Сінгер робить висновок, що ця складна динаміка є основою надзвичайно ефективної обчислювальної стратегії, подібної в деяких аспектах до тієї, що використовується в квантових комп'ютерах.
Такі висновки можуть у довгостроковій перспективі дозволити створити нові, енергоефективні системи штучного інтелекту, які будуть тісніше узгоджені з роботою мозку. Міждисциплінарний підхід Сінгера поєднує нейронауку та інформатику і пропонує нам розглянути когнітивні функції та штучний інтелект з нової точки зору.
Коментарі