How the brain develops: A new way to shed light on cognition
脳はどのように発達するのか 認知を解明する新たな方法
要約(英語):
a new neurocomputational model of the human brain has been published that could shed light on how the brain develops complex cognitive abilities and advance neural artificial intelligence research. The model solves tasks of increasing complexity across those levels, from visual recognition to cognitive manipulation of conscious percepts. “Anchoring future computational models in biological and social realities will not only continue to shed light on the core mechanisms underlying cognition,” said a team member. Reaching this milestone may require integrating the social dimension of cognition, the study added.
要約(日本語):
脳が複雑な認知能力を発達させ、神経人工知能の研究を進める方法に光を当てることができる人間の脳の新しい神経計算モデルが公開されています。このモデルは、視覚的認識から意識的知覚の認知操作まで、これらのレベル全体で複雑さを高めるタスクを解決します。「生物学的および社会的現実に将来の計算モデルを固定することは、認知の根底にあるコアメカニズムに光を当て続けるだけではありません」とチームメンバーは述べています。このマイルストーンに到達するには、認知の社会的側面を統合する必要があるかもしれない、と研究は付け加えた。
本文:
A new study introduces a new neurocomputational model of the human brain that could shed light on how the brain develops complex cognitive abilities and advance neural artificial intelligence research.
新しい研究では、脳が複雑な認知能力を発達させ、神経人工知能の研究を進める方法に光を当てることができる人間の脳の新しい神経計算モデルを紹介します。
Published Sept.
9月に公開。
19, the study was carried out by an international group of researchers from the Institut Pasteur and Sorbonne Université in Paris, the CHU Sainte-Justine, Mila — Quebec Artificial Intelligence Institute, and Université de Montréal.
19、この研究は、パリの研究所のパスツールとソルボンヌ大学、チュー・サント・ジャスティン、ミラ – ケベック人工知能研究所、モントリオル大学の国際的な研究者グループによって実施されました。
The model, which made the cover of the journal Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), describes neural development over three hierarchical levels of information processing: The team’s research gives clues into the core mechanisms underlying cognition thanks to the model’s focus on the interplay between two fundamental types of learning: Hebbian learning, which is associated with statistical regularity (i.e., repetition) — or as neuropsychologist Donald Hebb has put it, “neurons that fire together, wire together” — and reinforcement learning, associated with reward and the dopamine neurotransmitter.
このモデルは、国立科学アカデミー（PNAS）のジャーナル議事録の表紙を作成しましたが、3つの階層的レベルの情報処理を超えた神経発達について説明しています。チームの研究は、モデルの認知の根底にあるコアメカニズムへの手がかりを与え、モデルの焦点の根底にあります。2つの基本的なタイプの学習の相互作用：統計的規則性（すなわち、繰り返し）に関連するヘビアン学習 – または神経心理学者のドナルドヘブが、「一緒に発射するニューロン、一緒にワイヤーする」 – そして、補強学習、報酬とドーパミン神経伝達物質。
The model solves three tasks of increasing complexity across those levels, from visual recognition to cognitive manipulation of conscious percepts.
このモデルは、視覚認識から意識的知覚の認知操作まで、これらのレベルで複雑さを増加させる3つのタスクを解決します。
Each time, the team introduced a new core mechanism to enable it to progress.
毎回、チームは新しいコアメカニズムを導入して、進行できるようにしました。
The results highlight two fundamental mechanisms for the multilevel development of cognitive abilities in biological neural networks: “Our model demonstrates how the neuro-AI convergence highlights biological mechanisms and cognitive architectures that can fuel the development of the next generation of artificial intelligence and even ultimately lead to artificial consciousness,” said team member Guillaume Dumas, an assistant professor of computational psychiatry at UdeM, and a principal investigator at the CHU Sainte-Justine Research Centre.
結果は、生物学的ニューラルネットワークにおける認知能力のマルチレベル開発のための2つの基本的なメカニズムを強調しています。「私たちのモデルは、ニューロアイコンクールが生物学的メカニズムと次世代の人工知能の発達を促進し、最終的には最終的にも導くことができる認知アーキテクチャを強調する方法を示しています。人工意識のために、UDEMの計算精神医学の助教授であり、Chu Sainte-Justine Research Centerの主任研究者であるGuillaume Dumasは述べています。
Reaching this milestone may require integrating the social dimension of cognition, he added.
このマイルストーンに到達するには、認知の社会的側面を統合する必要があるかもしれない、と彼は付け加えた。
The researchers are now looking at integrating biological and social dimensions at play in human cognition.
研究者は現在、人間の認知において生物学的および社会的側面を統合することを検討しています。
The team has already pioneered the first simulation of two whole brains in interaction.
チームはすでに、相互作用における2つの全体の脳の最初のシミュレーションを開拓しています。
Anchoring future computational models in biological and social realities will not only continue to shed light on the core mechanisms underlying cognition, the team believes, but will also help provide a unique bridge to artificial intelligence towards the only known system with advanced social consciousness: the human brain.
生物学的および社会的現実に将来の計算モデルを固定することは、認知の根底にあるコアメカニズムに光を当て続けるだけでなく、先進的な社会意識を持つ唯一の既知のシステムに向けて人工知能にユニークな橋を提供するのにも役立ちます。脳。
元記事
https://www.sciencedaily.com/releases/2022/09/220920115627.htm
