Kanadische Wissenschaftler haben ein neuronales Netzwerk modelliert, das dem menschlichen Gehirn nachempfunden ist. Sie handhabte kognitive Aufgaben flexibler und effizienter als herkömmliche Systeme.
Die Autoren des Projekts sind Wissenschaftler des Montreal Neurological Institute-Hospital und des Quebec Institute for Artificial Intelligence. Sie führten eine detaillierte Studie von Magnetresonanztomographiedaten in einem großen Open-Science-Repository durch, rekonstruierten Muster von Gehirnverbindungen und entwarfen ein darauf basierendes neuronales Netzwerk. Das Ergebnis ist ein System von I/O-Modulen, das wirklich einem biologischen Gehirn ähnelt. Um die Leistungsfähigkeit des Systems zu testen, wurde eine kognitive Aufgabe in Bezug auf das Gedächtnis gestellt. Wir sprechen hier nicht von bitweiser Datenfixierung, sondern von der Interpretation der erhaltenen Informationen und deren Assimilation als Wissen – nach dem Vorbild der Arbeit des menschlichen Gehirns. Als nächstes überwachten die Forscher, wie das System es ausführte.
Die Autoren des Projekts sind sich aus zwei Gründen sicher, dass es einzigartig ist. Bisherige Arbeiten zu Gehirnverbindungen (Connectomics) betrafen die Beschreibung der Organisation der Struktur des Gehirns ohne Rücksicht darauf, wie der Rechenprozess abläuft und grundlegende Funktionen realisiert werden. Darüber hinaus haben traditionelle moderne neuronale Netze eine willkürliche Struktur, die nicht immer an die Modelle der Organisation von Gehirnverbindungen gebunden ist. Durch die Integration der Hirnkonnektomie in die Architektur eines neuronalen Netzes erhofften sich die Autoren der Studie daher zusätzliche Informationen über die physiologische Umsetzung kognitiver Prozesse im Gehirn, um daraus neue Prinzipien für die Gestaltung neuronaler Netze abzuleiten.
Als Ergebnis wurde festgestellt, dass ein neuronales Netzwerk, das auf dem Modell menschlicher Gehirnverbindungen basiert – ein neuromorphes neuronales Netzwerk – kognitive Aufgaben im Zusammenhang mit dem Gedächtnis flexibler und effizienter durchführt als Analoga, die auf traditioneller willkürlicher Architektur basieren.
„Das Projekt vereint zwei starke wissenschaftliche Disziplinen. Neurologie und künstliche Intelligenz haben gemeinsame Wurzeln, aber in letzter Zeit sind sie auseinander gegangen. Die Verwendung künstlicher neuronaler Netze wird uns helfen zu verstehen, wie die Struktur des Gehirns die Umsetzung seiner Funktionen gewährleistet. Die Verwendung empirischer Daten zur Erstellung neuronaler Netze wiederum eröffnet Designprinzipien für die Schaffung besserer künstlicher Intelligenz. Somit werden sich diese Bereiche gegenseitig helfen und unser Verständnis des Gehirns bereichern “, kommentierte einer seiner Autoren, Bratislav Misic, das Projekt.
2021-08-22 13:27:55
Autor: Vitalii Babkin