Лестница автоматически ассоциируется у нас с подъемом вверхИсточник: freepik.com/CC0
Специалисты из Амстердамского университета узнали, как наш мозг интуитивно воспринимает возможности действия в незнакомой ему среде. Ученые использовали функциональную магнитно-резонансную томографию (фМРТ), чтобы выяснить, какие области мозга активируются при просмотре фотографий различных помещений и ландшафтов. Участники эксперимента смотрели изображения, на которых были отображены улицы, лестницы, поля и водоемы, и указывали, какие действия, по их мнению, можно совершить в каждом месте: идти, ехать, плыть, взбираться вверх и так далее. В то же время фиксировалась активность их мозга.
Оказалось, что при восприятии окружающей среды активируются зоны зрительной коры, которые отвечают не только за распознавание предметов и цветов, но и за понимание того, какие именно действия возможны в этой среде. Причем эти нейронные сигналы возникают даже тогда, когда человек не получает прямой инструкции что-либо анализировать или оценивать. Это значит, что мозг автоматически обрабатывает так называемые «аффордансы» — потенциальные возможности, которые предоставляет среда. Например, нам даже задумываться не нужно, чтобы увидеть в лестнице возможность подняться, а в дороге — возможность двигаться вперед. Новое исследование стало первым в истории подтверждением того, что такие аффордансы — это не просто психологическое понятие, а измеримое свойство мозга.
Человеческий мозг удивительно энергоэффективен: он не затрачиает энергию на ненужные мыслительные действияИсточник: https://ru.freepik.com
Однако когда ученые попытались сравнить работу человеческого мозга с алгоритмами искусственного интеллекта, включая ChatGPT и другие модели компьютерного зрения, выяснилось, что ИИ значительно хуже справляется с этой задачей. Даже при предварительном обучении на действиях, нейросети не могли точно предсказать возможности движения в каждой из предложенных им сред. Их внутренняя логика не соответствовала ходу мыслей человека. Это подчеркивает глубокую разницу между человеческим восприятием, которое основано на телесном опыте взаимодействия с миром, и машинным анализом, который неизбежно ограничен цифровыми данными.
Руководитель проекта, нейроинформатик Айрис Гроен, отмечает, что выявленная учеными разница очень важна для дальнейшего развития ИИ. В эпоху, когда нейросети используются в медицине, робототехнике и транспорте, важно, чтобы машины понимали не только «что» они видят, но и «что с этим делать». Робот в зоне бедствия или беспилотный автомобиль должны уметь интерпретировать окружающую среду не хуже человека, и научить их этому — новая, неотложная задача, работать над которой нужно уже сейчас.
Понимание фундаментальных отличий человеческого мозга и нейросетей позволит разработать новые, более эффективные, подходы к обучению ИИИсточник: Freepik
Ученые уверены, что изучение мозга может помочь сделать искусственный интеллект не только более эффективным, но и более устойчивым. Современные модели требуют огромных вычислительных ресурсов и потребляют много энергии. Человеческий мозг, напротив, решает те же задачи быстро и с минимальными затратами. Подражание его принципам может стать ключом к созданию не только более умного, но и более эффективного ИИ.
Ранее ученые раскрыли секретную схему, при помощи которой мозг решает сложные задачи.