Kognitívne bloky sú to, čo dáva mozgu výhodu oproti AI
Umelá inteligencia môže písať ocenené práce a diagnostikovať choroby s pozoruhodnou presnosťou, ale biologické mozgy majú stále navrch aspoň v jednej kľúčovej oblasti: flexibilite. Ľudia sa napríklad dokážu rýchlo a relatívne ľahko prispôsobiť novým informáciám a neznámym výzvam – naučením sa nového počítačového softvéru, podľa receptu alebo naučením sa novej hry...
Kognitívne bloky sú to, čo dáva mozgu výhodu oproti AI
Umelá inteligencia môže písať ocenené práce a diagnostikovať choroby s pozoruhodnou presnosťou, ale biologické mozgy majú stále navrch aspoň v jednej kľúčovej oblasti: flexibilite.
Ľudia sa napríklad dokážu rýchlo a relatívne ľahko prispôsobiť novým informáciám a neznámym výzvam – učením sa nového počítačového softvéru, dodržiavaním receptu alebo učením sa novej hry – zatiaľ čo systémy AI majú problém učiť sa za chodu.
V novej štúdii zisťujú neurovedci z Princetonu jeden dôvod, prečo má mozog výhodu oproti AI: Opätovne využíva rovnaké kognitívne „bloky“ pri mnohých rôznych úlohách. Kombináciou a rekombináciou týchto blokov môže mozog rýchlo vyvinúť nové správanie.
Najmodernejšie modely AI dokážu v jednotlivých úlohách dosiahnuť ľudský alebo dokonca nadľudský výkon. Ťažko sa však učia a vykonávajú mnoho rôznych úloh. Zistili sme, že mozog je flexibilný, pretože dokáže opätovne využívať komponenty poznania v rámci mnohých rôznych úloh. Spojením týchto „kognitívnych Lego blokov“ je mozog schopný vyvinúť nové úlohy.
Tim Buschman, Ph.D., hlavný autor štúdie a zástupca riaditeľa Princetonského inštitútu neurovedy
Výsledky boli publikované 26. novembra v časopise Nature.
Znova využite zručnosti pre nové výzvy
Ak niekto vie, ako opraviť bicykel, možno je oprava motorky prirodzenejšia. Táto schopnosť naučiť sa niečo nové opätovným použitím jednoduchších zručností zo súvisiacich úloh je to, čo vedci nazývajú kompozičnosť.
„Ak už viete piecť chlieb, môžete túto zručnosť použiť na pečenie koláča bez toho, aby ste sa museli učiť pečenie od začiatku,“ povedala Sina Tafazoli, Ph.D., postdoktorandka v laboratóriu Buschman v Princetone a hlavná autorka novej štúdie. „Vezmite existujúce zručnosti – obsluhu rúry, meranie ingrediencií, miesenie cesta – a skombinujete ich s novými zručnosťami, ako je šľahanie cesta a príprava polevy, aby ste vytvorili niečo úplne iné.“
Existujú však obmedzené a niekedy protichodné dôkazy o tom, ako mozog dosahuje takú kognitívnu flexibilitu.
Aby sa objasnilo, ako mozog dosahuje svoju vynaliezavosť, Tafazoli vycvičil dvoch samcov opíc rhesus na vykonávanie troch súvisiacich úloh, pričom sa sledovala ich mozgová aktivita.
Namiesto pečenia chleba či opravy bicyklov plnili opice tri kategorizačné úlohy. Podobne ako pri pokuse o rozlúštenie často nejednoznačného pravopisu ručne napísanej lekárskej poznámky, opice museli posúdiť, či farebná, balónovitá škvrna na obrazovke pred nimi vyzerá skôr ako králik alebo písmeno „T“ (kategorizácia tvaru), alebo či je viac červená alebo zelená (kategorizácia farieb).
Úloha bola zdanlivo ťažká: guličky sa líšili svojou nejednoznačnosťou, niekedy očividne pripomínali králika alebo tmavočervenú, inokedy boli rozdiely jemné.
Aby naznačili, aký tvar alebo farbu považovali za škvrnu, opica zabzučala a pozrela sa jedným zo štyroch rôznych smerov. V jednej úlohe pohľad doľava znamenal, že zviera videlo zajačika, zatiaľ čo pohľad doprava naznačoval, že to vyzerá skôr ako „T“.
Kľúčovou črtou návrhu bolo, že hoci každá úloha bola jedinečná, zdieľali aj určité prvky s ostatnými úlohami.
Jedna z farebných úloh a tvarová úloha si vyžadovali pohľad v rovnakých smeroch, zatiaľ čo obe farebné úlohy vyžadovali, aby zviera kategorizovalo farbu rovnakým spôsobom (buď viac červenej alebo viac zelenej), ale muselo sa pozerať rôznymi smermi, aby posúdilo jej odtieň.
Tento experimentálny dizajn umožnil výskumníkom otestovať, či mozog počas úloh so spoločnými komponentmi opätovne používa neurálne vzorce – svoje kognitívne stavebné bloky.
Bloky budujú kognitívnu flexibilitu
Po analýze vzorcov aktivity v mozgu Tafazoli a Buschman zistili, že prefrontálna kôra - oblasť v prednej časti mozgu, ktorá sa podieľa na vyššom poznaní - obsahuje viacero spoločných, opakovane použiteľných vzorcov aktivity naprieč neurónmi, ktoré smerujú k spoločnému cieľu, ako je rozlišovanie farieb.
Buschman ich opísal ako mozgové „kognitívne Lego“ – stavebné bloky, ktoré možno flexibilne kombinovať, aby vytvorili nové správanie.
"Myslím na kognitívny blok ako funkciu v počítačovom programe," povedal Buschman. "Skupina neurónov by mohla rozlíšiť farby a ich výstup by mohol byť mapovaný na inú funkciu, ktorá spúšťa akciu. Táto organizácia umožňuje mozgu vykonávať úlohu tak, že postupne vykonáva každú zložku tejto úlohy."
Na vykonanie jednej z farebných úloh zviera zostavilo blok, ktorý vypočítal farbu obrázka s ďalším blokom, ktorý pohyboval očami v rôznych smeroch. Pri prepínaní úloh, ako je prepínanie z farieb na tvary, mozog jednoducho poskladá príslušné bloky, aby vypočítal tvar a vykonal rovnaké pohyby očí.
Toto blokové uvoľňovanie bolo do značnej miery pozorované v prefrontálnom kortexe a nie v iných oblastiach mozgu, čo naznačuje, že tento typ zloženia je špeciálnou vlastnosťou tejto oblasti.
Tafazoli a Buschman tiež zistili, že prefrontálny kortex odstraňuje kognitívne bloky, keď sa nepoužíva, čo pravdepodobne pomáha mozgu lepšie sa sústrediť na príslušnú úlohu.
"Mozog má obmedzenú kapacitu na kognitívnu kontrolu," povedal Tafazoli. "Musíte zhustiť niektoré zo svojich schopností, aby ste sa mohli sústrediť na tie, ktoré sú práve teraz dôležité. Napríklad zameranie sa na kategorizáciu tvarov dočasne znižuje schopnosť kódovať farby, pretože cieľom je rozlišovanie tvarov, nie farieb."
Efektívnejší spôsob učenia – pre AI aj pre kliniku
Tieto kognitívne Lego bloky by mohli vysvetliť, prečo sa ľudia tak rýchlo učia nové úlohy. Využívaním existujúcich mentálnych komponentov mozog minimalizuje nadbytočné učenie – trik, ktorý systémy AI ešte musia zvládnuť.
„Veľkým problémom strojového učenia je katastrofické zlyhanie,“ povedal Tafazoli. "Keď sa stroj alebo neurónová sieť naučí niečo nové, zabudne a prepíše predchádzajúce spomienky. Ak umelá neurónová sieť vie, ako upiecť tortu, ale potom sa naučí piecť koláčiky, zabudne, ako upiecť tortu."
V budúcnosti by integrácia zloženia do AI mohla pomôcť vytvoriť systémy, ktoré sa neustále učia nové zručnosti bez toho, aby zabúdali na staré.
Rovnaké zistenie by tiež mohlo pomôcť zlepšiť medicínu pre ľudí s neurologickými a psychiatrickými poruchami. Stavy ako schizofrénia, obsedantno-kompulzívna porucha a určité poranenia mozgu často zhoršujú schopnosť človeka aplikovať známe zručnosti v nových kontextoch – pravdepodobne v dôsledku narušenia rekombinácie kognitívnych stavebných blokov mozgu.
„Predstavte si, že by ste ľuďom pomohli znovu získať schopnosť zmeniť stratégie, naučiť sa nové rutiny alebo sa prispôsobiť zmenám,“ povedal Tafazoli. "Z dlhodobého hľadiska by nám pochopenie toho, ako mozog opätovne využíva a rekombinuje poznatky, mohlo pomôcť vyvinúť terapie, ktoré obnovia tento proces."
Zdroje:
Tafazoli, S.,a kol.(2025). Budovanie kompozičných úloh so zdieľanými neurónovými podpriestormi. Príroda. doi: 10.1038/s41586-025-09805-2. https://www.nature.com/articles/s41586-025-09805-2