Когда вы ведете машину, ваш мозг получает огромное количество визуальной информации

Когда вы ведете машину, ваш мозг получает огромное количество визуальной информации и использует ее для принятия решений, например, когда тормозить или менять полосу движения. Мозгу необходимо определить, какая информация в вашем поле зрения необходима для принятия этих решений. Например, очень важно положение другой машины, но облако в небе или цвет этой машины не влияют на то, как вы едете.

Это повседневный пример принятия решений в сложной природной среде. Что делает мозг в таких ситуациях, когда имеется большой объем сенсорных данных и необходимость быстро принимать решения? Чтобы изучить этот и связанные с ним вопросы, исследователи могут экспериментировать, используя симуляции из нашей повседневной жизни: видеоигры.

Новое исследование Калифорнийского технологического института сравнивает сканирование мозга людей, играющих в классические видеоигры Atari, со сложными сетями искусственного интеллекта (ИИ), которые были обучены играть в те же игры. Под руководством аспиранта Логана Кросса исследователи сравнили поведение обученного ИИ с поведением людей и обнаружили, что активность искусственных «нейронов» ИИ очень похожа на активность человеческого мозга . Это означает, что агент ИИ может решать эти задачи по принятию решений аналогично человеческому мозгу, что делает его хорошей моделью для изучения того, как человеческий мозг преобразует многомерный визуальный вход в действия в сложной среде.

Исследование проводилось в лаборатории профессора психологии Джона О’Догерти. Статья с описанием исследования появилась в журнале Neuron 15 декабря. О’Догерти является аффилированным преподавателем Института нейробиологии им. Тяньцяо и Крисси Чен в Калифорнийском технологическом институте.

«Взаимодействие между ИИ и нейробиологией двустороннее, – говорит О’Догерти. «Если мы сможем выяснить, насколько алгоритмы ИИ похожи на мозг, это поможет нам лучше понять, как мозг решает такие сложные проблемы, но, наоборот, если мы сможем понять, почему и как мозг может решать эти игры гораздо более эффективно по сравнению с ИИ, это может помочь в разработке более умных и более человечных алгоритмов ИИ в будущем ».

В области нейробиологии принятия решений, которая изучает то, как нейронная активность в мозгу способствует принятию решений, во многих исследованиях используются простые задачи для изучения того, как люди принимают решения. Например, участника исследования могут попросить сыграть на двух игровых автоматах с разными выплатами. В ходе эксперимента участник узнает, какой игровой автомат приносит больше денег, и соответствующим образом скорректирует свое поведение. Общая структура обучения для решения этих задач называется обучением с подкреплением, потому что поведение подкрепляется полезными результатами, возникающими в результате решений.

услуги нутрициологаАвтор сайта и статей: Богомолова Татьяна, нутрициолог-психолог, консультант по питанию и коррекции веса. Подробнее обо мне

Я в соц. сетях: Instagram.

Рейтинг
Еще статьи нутрициолога:
Adblock
detector