Magyar és németországi kutatók új eredményt értek el azzal kapcsolatban, hogyan befolyásolja érzékelésünket az a modell, amit az agy a világról alkot.
A felfedezés segít abban, hogy megértsük, mi az a nyelv, amit az idegsejtek használnak. Összefoglaló a napokban publikált eredményről, melyről Orbán Gergővel, az MTA Wigner Fizikai Kutatóközpont munkatársával, a magyar kutatócsoport vezetőjével beszélgettünk az MTA podcast első adásában. A beszélgetésben egyebek mellett szó esik a mélytanuló rendszerek gyenge pontjairól, az agyi címkézésről, a látás folyamatáról, az egerek intelligenciájáról és a kiborgagy megvalósíthatóságáról. Jegyzetek, hivatkozások az elhangzottakhoz elérhetők ebben a cikkben. A következőkben rövid összefoglalót adunk az aktuális eredményről.
A mesterséges intelligenciára épülő technológiák, különösen a manapság egyre meghökkentőbb teljesítményre képes mélytanuló (deep learning) rendszerek olykor mintha egészen „emberien” gondolkodnának. Ráadásul a bennük megjelenő, egymásra épülő absztrakciós szintek is sok szempontból emlékeztetnek arra, ahogy az agy feldolgozza a külvilágból érzékelt információkat.
De vajon valóban sikerült ezekkel bepillantást szerezni a hús-vér élőlények idegsejthálózatainak működési elveibe? Orbán Gergő és kutatótársainak most megjelent publikációja egy igen lényeges különbséget tárt fel a manapság legelterjedtebb és leghatékonyabb mesterséges és a valós rendszerek között.
A teljes cikk olvasható:
Új hozzászólás