Kunstmatige intelligentie (AI)-systemen zijn al lange tijd geïnspireerd door de complexiteit van de menselijke hersenen. Een baanbrekende tak van onderzoek aan de Columbia Universiteit in New York duikt echter dieper in de wereld van AI en zoekt naar inzichten die de mysteries van de hersenen kunnen ontrafelen en de functionaliteit ervan kunnen verbeteren.
Columbia Universiteit is geselecteerd als een van de door de National Science Foundation aangewezen nationale onderzoeksinstituten op het gebied van AI. Met een genereuze subsidie van 20 miljoen dollar zal het AI-instituut voor Kunstmatige en Natuurlijke Intelligentie (ARNI) van de universiteit onderzoek vooruit helpen dat de kloof overbrugt tussen belangrijke AI-ontwikkelingen en ons evoluerende begrip van de hersenen.
Richard Zemel, hoogleraar informatica aan Columbia, legde uit dat het ultieme doel is om toonaangevende AI- en neurowetenschapsonderzoekers samen te brengen in een samenwerkingsverband dat zowel AI-systemen als menselijke cognitie ten goede komt.
“Het is een tweerichtingsverkeer”, aldus Zemel. “AI heeft inspiratie gehaald uit de hersenen en neurale netwerken hebben er losse verbindingen mee.”
Het nabootsen van de structuur van de hersenen is een centraal thema in het AI-onderzoek, met als doel machines te creëren die in staat zijn tot cognitief denken. Kunstmatige neurale netwerken, bestaande uit miljoenen verwerkingsknooppunten, stellen AI-systemen in staat te leren van de gegevens die ze krijgen.
In de afgelopen jaren heeft de opkomst van transformerende neurale netwerken als doel gehad om de menselijke hersenen nauwkeuriger na te bootsen. Deze netwerken richten zich op het contextualiseren van vragen om meer nauwkeurige antwoorden te geven. Zemel benadrukte het belang van “aandacht” in transformers en trok parallellen met het vermogen van de hersenen om relevante prikkels te selecteren en erop te letten in een lawaaierige omgeving, ook wel het cocktailparty-effect genoemd.
Het concept van “aandacht” in AI-systemen heeft generatieve AI-uitkomsten steeds bruikbaarder gemaakt voor mensen die met AI interageren. Deze vooruitgang heeft onderzoekers doen nadenken over de vraag of vooruitgang in AI inzichten kan opleveren in het functioneren van de hersenen.
Zemel stelde: “Door deze complexe neurale netwerken te begrijpen, kunnen we hypothesen ontwikkelen en nieuwe onderzoekspaden verkennen in de hersenen?”
Het onderzoek van Columbia zal fundamentele vragen onderzoeken, waaronder het concept van “robuust flexibel leren”. Veel AI-systemen blinken uit in specifieke taken, maar hebben moeite met nieuwe uitdagingen, terwijl de menselijke hersenen zich kunnen aanpassen. Door gebruik te maken van de snelle taalverwervingsmogelijkheden van AI, gelooft Zemel dat het begrijpen van de efficiënte trainingsmethoden van AI de menselijke leerprocessen kan verbeteren.
“Veel van deze nieuwe AI-systemen blinken uit in het snel oppakken van nieuwe taakjes, vaak beter dan mensen met slechts een paar voorbeelden”, merkte Zemel op. “Dit zet ons aan het denken over hoe we de trainingsstrategieën voor mensen kunnen aanpassen.”
Continu leren, het vermogen om informatie te behouden en op te roepen, is een ander onderzoeksgebied dat zowel AI-systemen als menselijke cognitie raakt. Zemel legde uit dat beide entiteiten uitdagingen ondervinden bij het vergeten, waardoor er vruchtbare grond is voor het onderzoeken van manieren waarop ze elkaar wederzijds kunnen ondersteunen.
Het principe van onzekerheid komt naar voren als een derde gemeenschappelijke zorg die zowel AI-systemen als mensen delen. Zemel benadrukte dat huidige AI-systemen vaak moeite hebben om hun eigen onzekerheid te herkennen, wat de beperkingen van menselijk oordeel weerspiegelt.
Praktische toepassingen die voortvloeien uit deze wederzijdse training van AI en menselijke hersenen zijn al in ontwikkeling. Zo faciliteert de ontwikkeling van “hersen-machine interfaces” de creatie van geavanceerde prothetische apparaten. Deze interfaces combineren hersensignalen met AI-technologie om nauwkeurige controle over prothetische ledematen mogelijk te maken, ten gunste van mensen met beperkte motorische functie.
Zemel uitte de hoop dat de samenwerkingsinspanningen tussen AI- en neurowetenschap-experts aan Columbia zulke vooruitgang zullen blijven opleveren.
“We creëren een omgeving waarin deze briljante geesten kunnen samenwerken, ideeën kunnen uitwisselen en nieuwe onderzoekspaden en ontdekkingen kunnen verkennen”, zei Zemel.
Tot slot biedt de convergentie van AI- en neurowetenschappelijk onderzoek aan de Columbia Universiteit veelbelovende mogelijkheden om de complexiteit van de menselijke hersenen te ontrafelen. Door gebruik te maken van de sterke punten van beide vakgebieden streven wetenschappers ernaar transformerende inzichten te ontsluiten die de toekomst van AI-systemen zullen vormgeven en ons begrip van menselijke cognitie zullen verbeteren.
