研究發現人工智慧顯示出與人類相似的記憶形成能力
一個跨領域團隊發現,人工智慧模型(尤其是變形金剛)處理記憶的方式與人腦海馬體相似。這項突破表明,將神經科學原理(如NMDA受體原理)應用於人工智慧可以改善記憶功能,從而推動人工智慧領域的發展,並為人類大腦功能提供見解。
研究人員發現,人工智慧的記憶鞏固過程與人腦,特別是海馬體的記憶鞏固過程相似,這為人工智慧的進步和深入了解人類記憶機制提供了可能。
由基礎科學研究所(IBS)認知與社會性中心(Center for Cognition and Sociality)和資料科學小組(Data Science Group)的研究人員組成的跨學科團隊揭示了人工智慧(AI)模型的記憶處理過程與人類腦海馬體之間的驚人相似性。這項新發現為人工智慧系統中的記憶鞏固(將短期記憶轉化為長期記憶的過程)提供了一個新的視角。
在開發人工通用智能(AGI)的競賽中,在OpenAI 和Google DeepMind 等有影響力的實體的引領下,理解和複製類似人類的智能已成為一項重要的研究興趣。這些技術進步的核心是變形金剛模型[圖1],其基本原理目前正在得到新的深入探索。
圖1:(a)突觸後神經元離子通道活動示意圖。AMPA 受體參與活化突觸後神經元,而NMDA 受體則被鎂離子(Mg²⁺)阻斷,但當突觸後神經元被充分活化時,NMDA 受體會透過鈣離子(Ca²⁺)的流入誘導突觸可塑性。(b) 表示Transformer 人工智慧模型計算過程的流程圖。資訊依序透過前饋層、層歸一化和自我注意層等階段進行處理。描述NMDA 受體電流-電壓關係的圖形與前饋層的非線性非常相似。基於鎂濃度(α)的輸入輸出圖顯示了NMDA 受體非線性的變化。資料來源:基礎科學研究所
應用於人工智慧的大腦學習機制
強大人工智慧系統的關鍵在於掌握它們如何學習和記憶資訊。研究團隊將人腦的學習原理,特別是透過海馬體中的NMDA受體進行記憶鞏固的原理,應用到了人工智慧模型中。
NMDA 受體就像大腦中的一扇智慧門,能促進學習與記憶的形成。當一種名為谷氨酸的腦化學物質存在時,神經細胞就會出現興奮的狀況。另一方面,鎂離子就像一個小守門員,擋住了這扇門。只有當這個離子守門員靠邊站時,物質才能流入細胞。這就是大腦創造和保持記憶的過程,而守門人(鎂離子)在整個過程中的作用是相當特殊的。
研究團隊有了一個驚人的發現:變形金剛模型似乎使用了一種類似大腦NMDA 受體的守門過程[見圖1]。這項發現促使研究人員開始研究變形金剛的記憶鞏固是否可以透過類似NMDA 受體門控過程的機制來控制。
眾所周知,在動物大腦中,低鎂水平會削弱記憶功能。研究人員發現,變形金剛的長期記憶可以透過模擬NMDA 受體來改善。就像在大腦中,鎂含量的變化會影響記憶強度一樣,調整變形金剛的參數以反映NMDA 受體的門控作用,也能增強人工智慧模型的記憶力。這項突破性發現表明,人工智慧模型的學習方式可以用神經科學的既有知識來解釋。
專家對人工智慧和神經科學的見解
C. 該研究所的神經科學家主任賈斯汀李(Justin LEE)說:「這項研究為推動人工智慧和神經科學的發展邁出了關鍵一步。它讓我們能夠更深入地研究大腦的運作原理,並根據這些見解開發出更先進的人工智慧系統。”
該團隊和KAIST的數據科學家CHA Meeyoung指出:”與需要巨大資源的大型人工智慧模型不同,人類大腦以最小的能量運行,這是非常了不起的。我們的工作為像人類一樣學習和記憶資訊的低成本、高性能人工智慧系統開啟了新的可能性”。
認知機制與人工智慧設計的融合
這項研究的與眾不同之處在於,它主動將大腦啟發的非線性融入人工智慧結構中,這標誌著在模擬類似人類的記憶鞏固方面取得了重大進展。人類認知機制與人工智慧設計的融合,不僅有望創造出低成本、高效能的人工智慧系統,還能透過人工智慧模型對大腦的工作原理提供有價值的見解。
編譯來源:ScitechDaily