Kognitivna fleksibilnost mozga u poređenju sa veštačkom inteligencijom

Najnovija istraživanja otkrivaju da ljudski mozak zadržava ključnu prednost u odnosu na najnaprednije modele veštačke inteligencije (VI) zahvaljujući svojoj superiornoj sposobnosti da prenosi veštine i uči na različitim zadacima. Studija koju je sproveo Univerzitet Prinston identifikovala je mehanizam koji ovo omogućava: mozak koristi modularne blokove neurona, nazvane "kognitivne Lego kocke", koji se mogu ponovo koristiti i rekombinovati za rešavanje novih izazova. Ovi blokovi su koncentrisani u prefrontalnom korteksu i omogućavaju neuronsku fleksibilnost koju VI trenutno ne može da replicira. Dok VI modeli postižu izvanredne rezultate na pojedinačnim zadacima, oni pate od "katastrofalnog zaboravljanja" – nesposobnosti da uče nove zadatke bez gubljenja znanja o prethodnim. Nasuprot tome, sposobnost mozga da ponovo upotrebi kognitivne komponente omogućava brzu adaptaciju na promene u okruženju. Ovi nalazi imaju značajne implikacije, ne samo za razumevanje ljudske kognicije, već i za budući razvoj prilagodljivijih VI sistema i potencijalne terapije za neurološke i psihijatrijske poremećaje.

Prednost ljudskog mozga

Uprkos eksponencijalnom napretku veštačke inteligencije, ljudski mozak i dalje poseduje superiornu sposobnost u domenu kognitivne fleksibilnosti. Nova studija objašnjava kako mozak uspeva da prenosi naučene veštine sa jednog zadatka na drugi, što je sposobnost koju trenutni VI modeli još uvek ne poseduju. Ova fundamentalna razlika leži u načinu na koji mozak organizuje i ponovo koristi svoje neuronske resurse.

Metodologija istraživanja

Studiju je sproveo tim sa Univerziteta Prinston, a istraživanje je objavljeno u časopisu Nature. Umesto testiranja na ljudima, naučnici su koristili rezus makakije (Macaca mulatta), životinje čija su biologija i funkcija mozga veoma bliske ljudskim.

• Zadaci: Majmuni su imali zadatak da identifikuju oblike i boje na ekranu i da pogledom u određenim pravcima daju svoje odgovore. Ovi zadaci su bili povezani, zahtevajući od životinja da kontinuirano uče i primenjuju znanje sa jednog zadatka na sledeći.
• Merenje: Tokom izvršavanja zadataka, vršeno je skeniranje mozga kako bi se pratile neuronske aktivnosti. Cilj je bio identifikovati preklapajuće obrasce i zajedničke oblasti aktivnosti u mozgu životinja.

Ključni nalaz: "Kognitivne lego kocke"

Analiza skenova mozga otkrila je da mozak koristi različite blokove neurona za različite zadatke. Istraživači su ovaj mehanizam nazvali "kognitivne Lego kocke", ističući modularnu i fleksibilnu prirodu neuronske organizacije.

• Modularnost i Fleksibilnost: Postojeći neuronski blokovi mogu se prenameniti i rekombinovati za rešavanje novih zadataka. Ova neuronska fleksibilnost omogućava mozgu da efikasno gradi nove sposobnosti. Kako navodi neuronaučnik Tim Bušman sa Univerziteta Prinston: "Otkrili smo da je mozak fleksibilan jer može ponovo da koristi komponente kognicije u mnogo različitih zadataka. Sklapanjem ovih 'kognitivnih Lego kocki', mozak je u stanju da izgradi nove zadatke."
• Lokacija: Ove kognitivne komponente su pretežno koncentrisane u prefrontalnom korteksu, regionu mozga koji je povezan sa višim kognitivnim funkcijama kao što su rešavanje problema, planiranje i donošenje odluka.
• Fokusiranje Resursa: Istraživanje je takođe pokazalo da kada određeni kognitivni blokovi nisu potrebni za trenutni zadatak, aktivnost u njima se smanjuje. Ovo sugeriše da mozak može privremeno "odložiti" nepotrebne neuronske alate kako bi se bolje fokusirao na zadatak koji je pred njim.
• Analogija sa Programiranjem: Bušman poredi ovaj mehanizam sa funkcijama u kompjuterskom programu: "Razmišljam o kognitivnom bloku kao o funkciji u kompjuterskom programu. Jedan skup neurona može razlikovati boju, a njegov izlaz može biti mapiran na drugu funkciju koja pokreće akciju. Ta organizacija omogućava mozgu da izvrši zadatak tako što sekvencijalno obavlja svaku komponentu tog zadatka."

Poređenje sa veštačkom inteligencijom

Razlika između fleksibilnosti mozga i rigidnosti VI modela je fundamentalna.

Tim Bušman ističe ovu razliku: "Najsavremeniji VI modeli mogu dostići ljudske, ili čak nadljudske, performanse na pojedinačnim zadacima. Ali oni se bore da nauče i obavljaju mnogo različitih zadataka."

Implikacije i buduće primene

Nalazi ove studije imaju potencijal za značajne primene u budućnosti:

• Razvoj Veštačke Inteligencije: Razumevanje mehanizma "kognitivnih Lego kocki" može pomoći u treniranju VI modela da postanu prilagodljiviji i fleksibilniji u učenju novih zadataka.
• Medicina: Istraživanje bi moglo biti korisno u razvoju tretmana za neurološke i psihijatrijske poremećaje gde pacijenti imaju poteškoća sa primenom veština u novim okruženjima.

Zaključak istraživača

Istraživači zaključuju da sposobnost mozga da ponovo koristi neuronske reprezentacije i proračune omogućava brzu adaptaciju na promene. U zaključku studije se navodi: "Ako, kao što naši rezultati sugerišu, mozak može ponovo da koristi reprezentacije i proračune na različitim zadacima, onda bi to moglo omogućiti brzo prilagođavanje promenama u okruženju, bilo učenjem odgovarajuće reprezentacije zadatka putem povratnih informacija o nagradi ili njenim prisećanjem iz dugoročne memorije."

Izvor: sciencealert.com