blogtsk
Nghiên cứu đã báo cáo các đặc tính tương tự giữa các mạng thần kinh sâu để dự đoán sự chú ý và vỏ não thị giác sơ cấp (V1) của động vật linh trưởng. Nhà cung cấp hình ảnh: Nobuhiko Wagatsuma
Một nhóm nghiên cứu dẫn đầu bởi Nobuhiko Wagatsuma, Giảng viên Đại học Toho, Akinori Hidaka, Phó Giáo sư tại Đại học Tokyo Denki, và Hiroshi Tamura, Phó Giáo sư tại Đại học Osaka, đã phát hiện ra rằng cấu trúc mạng lưới thần kinh của dự đoán sự chú ý, dựa trên học sâu được sử dụng trong sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, có các đặc điểm tương tự như cơ chế não của động vật linh trưởng.
Khám phá này được thực hiện bằng cách áp dụng phương pháp nghiên cứu so sánh hoạt động não bộ giữa khỉ và người với mạng lưới thần kinh nhân tạo. Phát hiện này có thể hữu ích không chỉ để hiểu cơ chế vỏ não chọn lọc có chủ ý của người mà còn để phát triển trí nhân tạo thông minh.
Mạng nơ-ron sâu (DNN), được sử dụng trong phát triển trí tuệ nhân tạo, là các mô hình toán học để có được các cơ chế thích hợp để giải quyết các vấn đề cụ thể từ khóa đào tạo với một tập dữ liệu quy mô lớn. Tuy nhiên, các cơ chế chi tiết bên dưới các DNN thông qua quá trình học tập này vẫn chưa được làm rõ.
Một nhóm nghiên cứu dẫn đầu bởi Nobuhiko Wagatsuma, Giảng viên Khoa Khoa học, Đại học Toho, Akinori Hidaka, Phó Giáo sư tại Khoa Khoa học và Kỹ thuật, Đại học Tokyo Denki, và Hiroshi Tamura, Phó Giáo sư tại Trường Cao học Khoa học Sinh học Frontiers, Osaka University, phát hiện ra rằng các đặc điểm của phản ứng trong DNNs để dự đoán sự chú ý đến vị trí quan trọng nhất trong hình ảnh phù hợp với đặc điểm của phản ứng thần kinh trong vỏ não thị giác sơ cấp (V1) của động vật linh trưởng. Khám phá được thực hiện bằng cách áp dụng phương pháp phân tích được thiết kế để so sánh các đặc điểm của hoạt động tế bào thần kinh ở khỉ với hoạt động của tế bào thần kinh ở người với DNN.
Kết quả của nghiên cứu này cung cấp cái nhìn sâu sắc quan trọng về cơ chế thần kinh của sự chú ý. Ngoài ra, việc áp dụng cơ chế chú ý ở các loài linh trưởng bao gồm cả con người có thể đẩy nhanh sự phát triển của trí tuệ nhân tạo.
Điểm chính:
- Sự tương ứng giữa các lớp thị giác linh trưởng và mạng lưới thần kinh sâu đã được tiết lộ bằng cách áp dụng phương pháp nghiên cứu để so sánh hoạt động thần kinh giữa các loài khác nhau, chẳng hạn như người và khỉ, với mạng thần kinh nhân tạo.
- Gần đây, mạng nơ-ron sâu được sử dụng làm phương pháp chính để phát triển trí tuệ nhân tạo. Wagatsuma và cộng sự đã báo cáo các đặc tính tương tự giữa mạng lưới thần kinh sâu để dự đoán sự chú ý và vỏ não thị giác sơ cấp (V1) của động vật linh trưởng. Ngoài ra, phát hiện của họ ngụ ý rằng cơ chế của mạng nơ ron sâu để dự đoán sự chú ý có thể khác với cơ chế để phân loại đối tượng như VGG 16.
- Chú ý là một chức năng cho phép chúng ta tham khảo thông tin quan trọng nhất tại thời điểm này, đó là từ khóa quan trọng trong sự phát triển gần đây của trí tuệ nhân tạo. Kết quả của nghiên cứu này có thể cung cấp những đóng góp không chỉ cho việc tìm hiểu các cơ chế thần kinh để lựa chọn sự chú ý của các loài linh trưởng bao gồm cả con người mà còn cho việc phát triển trí tuệ nhân tạo.
Nguồn: medicalxpress
