Kognitīvie bloki dod smadzenēm priekšrocības salīdzinājumā ar AI
Mākslīgais intelekts var rakstīt godalgotus darbus un diagnosticēt slimības ar ievērojamu precizitāti, taču bioloģiskajām smadzenēm joprojām ir pārsvars vismaz vienā būtiskā jomā: elastība. Piemēram, cilvēki var ātri un salīdzinoši viegli pielāgoties jaunai informācijai un nepazīstamiem izaicinājumiem – apgūstot jaunu datorprogrammu, sekojot receptei vai apgūstot jaunu spēli...
Kognitīvie bloki dod smadzenēm priekšrocības salīdzinājumā ar AI
Mākslīgais intelekts var rakstīt godalgotus darbus un diagnosticēt slimības ar ievērojamu precizitāti, taču bioloģiskajām smadzenēm joprojām ir pārsvars vismaz vienā būtiskā jomā: elastība.
Piemēram, cilvēki var ātri un salīdzinoši viegli pielāgoties jaunai informācijai un nepazīstamiem izaicinājumiem — apgūstot jaunu datora programmatūru, ievērojot recepti vai apgūstot jaunu spēli —, kamēr AI sistēmām ir grūtības mācīties lidojumā.
Jaunā pētījumā Prinstonas neirozinātnieki atklāj vienu iemeslu, kāpēc smadzenēm ir priekšrocības salīdzinājumā ar AI: tās atkārtoti izmanto tos pašus kognitīvos "blokus" daudzos dažādos uzdevumos. Apvienojot un pārkombinējot šos blokus, smadzenes var ātri attīstīt jaunu uzvedību.
Mūsdienīgie AI modeļi var sasniegt cilvēka vai pat pārcilvēcisku sniegumu atsevišķos uzdevumos. Taču viņiem ir grūti mācīties un veikt daudz dažādu uzdevumu. Mēs atklājām, ka smadzenes ir elastīgas, jo tās var atkārtoti izmantot izziņas komponentus daudzos dažādos uzdevumos. Saliekot kopā šos "kognitīvos Lego klučus", smadzenes spēj izstrādāt jaunus uzdevumus.
Tims Bušmens, Ph.D., pētījuma vecākais autors un Prinstonas Neirozinātnes institūta asociētais direktors
Rezultāti tika publicēti 26. novembrī žurnālā Nature.
Atkārtoti izmantojiet prasmes jauniem izaicinājumiem
Ja kāds prot salabot velosipēdu, varbūt motocikla remonts sanāk dabiskāk. Šo spēju apgūt kaut ko jaunu, atkārtoti izmantojot saistīto uzdevumu vienkāršākas prasmes, zinātnieki sauc par kompozīcijas veidošanu.
"Ja jūs jau zināt, kā cept maizi, varat izmantot šo prasmi, lai ceptu kūku, neapgūstot cepšanu no nulles," sacīja Sina Tafazoli, Ph.D., pēcdoktorantūras pētniece Buschman laboratorijā Prinstonā un jaunā pētījuma vadošā autore. "Jūs izmantojat esošās prasmes — darbināt cepeškrāsni, mērīt sastāvdaļas, mīcīt mīklu — un apvienot tās ar jaunām prasmēm, piemēram, mīklas sišanu un glazūras gatavošanu, lai izveidotu kaut ko pavisam citu."
Tomēr ir ierobežoti un dažkārt pretrunīgi pierādījumi par to, kā smadzenes sasniedz šādu kognitīvo elastību.
Lai noskaidrotu, kā smadzenes sasniedz savu atjautību, Tafazoli apmācīja divus rēzus pērtiķu tēviņus veikt trīs saistītus uzdevumus, kamēr tika uzraudzīta viņu smadzeņu darbība.
Tā vietā, lai ceptu maizi vai labotu velosipēdus, pērtiķi izpildīja trīs kategorizēšanas uzdevumus. Līdzīgi kā mēģinot atšifrēt bieži vien neviennozīmīgo ar roku rakstītu ārsta piezīmju pareizrakstību, pērtiķiem bija jānovērtē, vai krāsains, balonam līdzīgs lāse uz ekrāna viņu priekšā vairāk izskatījās pēc truša vai burta “T” (formas kategorizācija), vai arī tas ir vairāk sarkans vai zaļš (krāsu kategorizācija).
Uzdevums bija maldinoši grūts: lāses bija atšķirīgas savā neskaidrībā, dažkārt acīmredzami atgādinot trusi vai tumši sarkanu, savukārt citreiz atšķirības bija smalkas.
Lai norādītu, kāda forma vai krāsa, viņuprāt, ir lāse, pērtiķis dungoja, lūkojoties vienā no četriem dažādiem virzieniem. Vienā uzdevumā skatīšanās pa kreisi nozīmēja, ka dzīvnieks ieraudzīja zaķi, savukārt skatīšanās pa labi liecināja, ka tas vairāk izskatījās pēc “T”.
Galvenā dizaina iezīme bija tā, ka, lai gan katrs uzdevums bija unikāls, tie arī kopīgoja noteiktus elementus ar citiem uzdevumiem.
Vienam no krāsu uzdevumiem un formas uzdevumam bija jāskatās vienā virzienā, savukārt abiem krāsu uzdevumiem dzīvniekam krāsa bija jāklasificē vienādi (vai nu vairāk sarkana, vai vairāk zaļa), taču bija jāskatās dažādos virzienos, lai spriestu par tā nokrāsu.
Šis eksperimentālais dizains ļāva pētniekiem pārbaudīt, vai smadzenes, veicot uzdevumus ar kopīgiem komponentiem, atkārtoti izmanto neironu modeļus - savus kognitīvos blokus.
Bloki veido kognitīvo elastību
Analizējot aktivitāšu modeļus visā smadzenēs, Tafazoli un Bušmans atklāja, ka prefrontālajā garozā - smadzeņu priekšējā apgabalā, kas iesaistīts augstākās izziņas procesā - ir vairāki kopīgi, atkārtoti lietojami darbības modeļi starp neironiem, kas strādāja, lai sasniegtu kopīgu mērķi, piemēram, krāsu diskrimināciju.
Bušmens tos aprakstīja kā smadzeņu "kognitīvos lego" - celtniecības blokus, kurus var elastīgi kombinēt, lai radītu jaunu uzvedību.
"Es domāju par kognitīvo bloku kā funkciju datorprogrammā," sacīja Bušmens. "Neironu grupa varētu atšķirt krāsas, un to izvadi varētu saistīt ar citu funkciju, kas izraisa darbību. Šī organizācija ļauj smadzenēm veikt uzdevumu, izpildot katru šī uzdevuma komponentu pēc kārtas."
Lai veiktu vienu no krāsu uzdevumiem, dzīvnieks salika bloku, kas aprēķināja attēla krāsu ar citu bloku, kas kustināja acis dažādos virzienos. Pārslēdzot uzdevumus, piemēram, pārejot no krāsām uz formām, smadzenes vienkārši saliek kopā attiecīgos blokus, lai aprēķinātu formu un veiktu tādas pašas acu kustības.
Šī bloka atbrīvošanās lielā mērā tika novērota prefrontālajā garozā, nevis citos smadzeņu reģionos, kas liecina, ka šāda veida kompozīcija ir šīs zonas īpaša īpašība.
Tafazoli un Buschman arī atklāja, ka prefrontālā garoza attīra kognitīvos blokus, kad to neizmanto, iespējams, palīdzot smadzenēm labāk koncentrēties uz attiecīgo uzdevumu.
"Smadzenēm ir ierobežota kognitīvās kontroles spēja," sacīja Tafazoli. "Jums ir jāapvieno dažas savas prasmes, lai jūs varētu koncentrēties uz tām, kas šobrīd ir svarīgas. Piemēram, koncentrējoties uz formu iedalīšanu kategorijās, īslaicīgi tiek samazināta iespēja kodēt krāsas, jo mērķis ir formas diskriminācija, nevis krāsa."
Efektīvāks veids, kā mācīties – AI un klīnikai
Šie kognitīvie Lego bloki varētu izskaidrot, kāpēc cilvēki tik ātri apgūst jaunus uzdevumus. Izmantojot esošos garīgos komponentus, smadzenes samazina lieko mācīšanos — šo triku AI sistēmām vēl ir jāapgūst.
"Liela problēma mašīnmācībā ir katastrofāla neveiksme," sacīja Tafazoli. "Kad mašīna vai neironu tīkls apgūst kaut ko jaunu, tas aizmirst un pārraksta iepriekšējās atmiņas. Ja mākslīgais neironu tīkls zina, kā cept kūku, bet pēc tam iemācās cept cepumus, tas aizmirsīs, kā cept kūku."
Nākotnē kompozīcijas integrēšana AI varētu palīdzēt izveidot sistēmas, kas nepārtraukti apgūst jaunas prasmes, neaizmirstot vecās.
Tas pats atklājums varētu arī palīdzēt uzlabot zāles cilvēkiem ar neiroloģiskiem un psihiskiem traucējumiem. Tādi apstākļi kā šizofrēnija, obsesīvi-kompulsīvi traucējumi un noteiktas smadzeņu traumas bieži vien pasliktina cilvēka spēju pielietot zināmās prasmes jaunos kontekstos — iespējams, smadzeņu kognitīvo bloku rekombinācijas traucējumu dēļ.
"Iedomājieties, ka varētu palīdzēt cilvēkiem atgūt spēju mainīt stratēģijas, apgūt jaunas rutīnas vai pielāgoties pārmaiņām," sacīja Tafazoli. "Ilgtermiņā izpratne par to, kā smadzenes atkārtoti izmanto un apvieno zināšanas, varētu palīdzēt mums izstrādāt terapiju, kas atjauno šo procesu."
Avoti:
Tafazoli, S.,et al.(2025). Kompozīcijas uzdevumu veidošana ar kopīgām neironu apakštelpām. Daba. doi: 10.1038/s41586-025-09805-2. https://www.nature.com/articles/s41586-025-09805-2