Человеческий разум мог развиться из базового алгоритма в мозге

Человеческий мозг является самым сложным органом в организме человека. То, что мозг может делать, и то, как он это делает, стало прообразом для создания модели искусственного интеллекта (ИИ). А сейчас, после недавнего исследования, опубликованного в журнале Frontiers in Systems Neuroscience, стало понятным, как человеческий разум мог стать продуктом базового алгоритма.

Этот алгоритм можно обнаружить в теории связанности — «относительно простой математической логики, лежащей в основе наших сложных мозговых вычислений», говорит нейробиолог из Медицинского колледжа Джорджии Джо Цень. Впервые он предложил эту теорию в 2015 году.

В основе своей это теория о том, что приобретение знаний, а также наша способность обобщать их и делать из них выводы, это функция сборки и взаимной калибровки миллиардов нейронов. «Мы предоставили доказательства того, что мозг может работать на удивительно простой математической логике» сказал Цень.

Теория описывает то, как группы сходных нейронов образуют сложные сборки для обработки основных идей или информации. Эти группы концентрируются в функциональные связанные мотивы (ФСМ), которые обрабатывают все возможные комбинации идей. В более сложных размышлениях участвуют более сложные сборки.

Чтобы протестировать идею, Цень со своей командой наблюдали и записывали то, как алгоритм работает в семи различных областях мозга, каждый из которых участвует и отвечает за базовые основы вроде питания и страх у мышей и хомяков.

Они дали животным четыре разных вида еды — печенье, сухой корм, рис и молоко. С помощью электродов, размещенных в определенных областях мозга, они смогли «слушать» ответ нейронов. Ученые смогли идентифицировать все 15 различных комбинаций сборок нейронов, которые откликались на ассортимент пищевых комбинаций, как это и предсказывает теория связанности.

Если интеллект в человеческом мозге, во всей его сложности, можно привести к определенному алгоритму, представьте себе, что это значит для ИИ. Тогда было бы возможно применить тот же алгоритм в работе нейронных сетей искусственного интеллекта, поскольку они уже повторяют структурную «разводку» мозга.