Как мозг реконструирует прошлые события и представляет новые сценарии? Исследование с помощью искусственного интеллекта (ИИ) расширяет наше понимание памяти.
Недавние достижения в области генеративного искусственного интеллекта помогают объяснить, как воспоминания позволяют нам познавать мир, заново переживать старый опыт и создавать совершенно новый опыт для воображения и планирования.
Модели искусственного интеллекта, имитирующие функции мозга
В исследовании, опубликованном в журнале Nature Human Behavior, используется вычислительная модель искусственного интеллекта, известная как генеративная нейронная сеть, для моделирования того, как нейронные сети в мозге обучаются и запоминают серию событий (каждое из которых представлено простой сценой).
В модели использовались сети, представляющие гиппокамп и неокортекс, чтобы исследовать, как они взаимодействуют. Известно, что обе части мозга работают вместе во время памяти, воображения и планирования. Ведущий автор, аспирант Элеонора Спенс (Институт когнитивной нейронауки UCL), рассказывает: «Последние достижения в области генеративных сетей, используемых в ИИ, показывают, как можно извлекать информацию из опыта, чтобы мы могли не только вспоминать конкретный опыт, но и четко представлять, какие новые впечатления могут стать опытом. Мы думаем о воспоминании как о воображении прошлого, основанном на концепциях, объединяющем некоторые сохраненные детали с нашими ожиданиями относительно того, что могло бы произойти».
Воспроизведение памяти и прогнозирование
Людям необходимо делать прогнозы, чтобы выжить (например, чтобы избежать опасности или найти еду), и сети искусственного интеллекта предполагают, как, когда мы воспроизводим воспоминания во время отдыха. Это помогает нашему мозгу улавливать закономерности из прошлого опыта, которые можно использовать для создания таких прогнозов, предсказаний.
Исследователи воспроизвели модели 10 000 изображений простых сцен. Сеть гиппокампа быстро кодировала каждую сцену по мере ее восприятия. Затем он воспроизводил сцены снова и снова, чтобы обучить генеративную нейронную сеть в неокортексе. Неокортикальная сеть научилась передавать активность тысяч входных нейронов (нейронов, которые получают визуальную информацию), представляющих каждую сцену, через меньшие промежуточные слои нейронов (самый маленький из которых содержит всего 20 нейронов), чтобы воссоздавать сцены как модели активности в тысячах выходных нейронов (нейронов, предсказывающих визуальную информацию).
Последствия исследования
Это заставило неокортикальную сеть освоить высокоэффективные «концептуальные» представления сцен, передающие их смысл (например, расположение стен и объектов), что позволяет как воссоздавать старые сцены, так и генерировать совершенно новые.
Следовательно, гиппокамп был способен кодировать смысл новых сцен, представленных ему, вместо того, чтобы кодировать каждую деталь, что позволило ему сосредоточить ресурсы на кодировании уникальных особенностей, которые неокортекс не мог воспроизвести, например, новых типов объектов.
Модель объясняет, как неокортекс медленно приобретает концептуальные знания и как вместе с гиппокампом это позволяет нам «переживать» события, реконструируя их в нашем сознании. Она также объясняет, как новые события могут генерироваться во время воображения и планирования на будущее, и почему существующие воспоминания часто содержат «сущностные» искажения – при которых уникальные особенности обобщаются и запоминаются как более похожие на особенности предыдущих событий.
Старший автор, профессор Нил Берджесс (Институт когнитивной нейронауки UCL и Институт неврологии Квин-Сквер UCL), объяснил: «То, как воспоминания реконструируются, а не являются достоверными записями прошлого, показывает нам, как значение или суть опыта рекомбинируется с уникальными деталями, и как это может привести к искажениям в том, как мы запоминаем вещи».
Источник: Nature
Понравилась статья? Поделись с друзьями!
