Biológiai remekmű – Az evolúció arra késztette az emberi agyat, hogy szuperszámítógépként viselkedjen

A tudósok ma már rendelkeznek egy matematikai modellel, amely szorosan tükrözi azt, ahogyan az emberi agy értelmezi a vizuális adatokat.

A kutatók hangsúlyozták, hogy az emberi agy természetesen fel van szerelve fejlett számítások elvégzésére, hasonlóan minden nagy teljesítményű számítógéphez, hogy megértse a világot a Bayes-i következtetésként ismert folyamaton keresztül.

Egy nemrégiben megjelent tanulmányban Nature Communicationskutatók a Sydney-i EgyetemA Queenslandi Egyetem és a Cambridge-i Egyetem átfogó matematikai modellt dolgozott ki, amely tartalmazza a Bayes-i következtetés végrehajtásához szükséges összes összetevőt.

Dr. Robin Rideau. Köszönetnyilvánítás: Robin Rideau

A Bayes-i következtetés egy statisztikai módszer, amely az előzetes tudást új bizonyítékokkal kombinálja, hogy intelligens sejtést tegyen. Például, ha tudja, hogy néz ki egy kutya, és lát egy négylábú, szőrös állatot, előzetes ismeretei alapján kitalálhatja, hogy egy kutya.

Ez a benne rejlő képesség lehetővé teszi az emberek számára, hogy rendkívüli pontossággal és gyorsasággal értelmezzék a környezetet, ellentétben azokkal a gépekkel, amelyeket egyszerű CAPTCHA biztonsági intézkedésekkel túl lehet szárnyalni, amikor arra kérik, hogy azonosítsák a tűzcsapokat egy képpanelen.

„A Bayes-féle megközelítés fogalmi vonzereje és magyarázó ereje ellenére, hogy az agy hogyan számítja ki a valószínűségeket, nagyrészt titokzatos” – mondta Dr. Robin Riddo, a tanulmány vezető kutatója, a Sydney-i Egyetem Pszichológiai Karának munkatársa.

„Új tanulmányunk rávilágít erre a rejtvényre. Felfedeztük, hogy agyunk látórendszerében az infrastruktúra és a kapcsolatok úgy vannak beállítva, hogy az lehetővé teszi, hogy Bayes-féle következtetést hajtson végre a kapott szenzoros adatokra.

„A felfedezés fontossá tétele az, hogy megerősítjük, hogy agyunk olyan belső kialakítással rendelkezik, amely lehetővé teszi a feldolgozásnak ezt a fejlett formáját, lehetővé téve számunkra a környezetünk hatékonyabb értelmezését.”

A tanulmány eredményei nemcsak megerősítik a Bayes-féle következtetés agy általi használatára vonatkozó meglévő elméleteket, hanem megnyitják az ajtót az új kutatások és innovációk előtt, ahol az agy Bayes-féle következtetésre vonatkozó természetes képességét a társadalom javát szolgáló gyakorlati alkalmazásokhoz lehet hasznosítani.

„Kutatásunk, bár elsősorban a vizuális észlelésre összpontosított, szélesebb körű vonatkozásai vannak az idegtudomány és a pszichológia területén” – mondta Dr. Rideau.

„Az agy által az érzékszervi adatok feldolgozására és értelmezésére használt alapvető mechanizmusok megértésével utat nyithatunk előrelépések előtt a mesterséges intelligenciától kezdve, ahol az agyi funkciók utánzása forradalmasíthat… Gépi tanulása klinikai idegtudomány számára, és valószínűleg új stratégiákat kínál a jövőbeli terápiás beavatkozásokhoz.

A Dr. William Harrison vezette kutatócsoport úgy tette ezt a felfedezést, hogy feljegyezte az önkéntesek agyi aktivitását, miközben passzívan nézték a műsorokat, amelyek célja a vizuális feldolgozással kapcsolatos specifikus idegi jelek kiváltása volt. Ezután matematikai modelleket hoztak létre, hogy összehasonlítsák egymással versengő hipotéziseket arról, hogyan érzékeli az emberi agy a látást.

Hivatkozás: „Az idegi hangolás előzetes elvárásokat teremt az emberi vizuális rendszerben” William J. Harrison, Paul M. Bays és Reuben Rideaux, 2023. szeptember 1. Nature Communications.
doi: 10.1038/s41467-023-41027-s