Jediný neuron není jednoduchý přepínač. Jedná se o výkonný výpočetní modul.
Nový výzkum mění způsob, jakým rozumíme procesním jednotkám mozku. Po desetiletí věda předpokládala, že naše kognitivní výhoda je způsobena pouze měřítkem. Logika byla jednoduchá: 100 miliard neuronů, biliony spojení. Více hardwaru znamená vyšší inteligenci.
Nedávná studie publikovaná v Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) však naznačuje, že tento předpoklad je zastaralý. Hlavní tajemství spočívá ve výpočtové složitosti lidských neuronů, která je mnohem hlubší, než se dříve myslelo.
Jediná mozková buňka je schopna provádět výpočty srovnatelné se schopnostmi hluboké umělé neuronové sítě. Ne zjednodušené moduly používané v moderní AI, ale složité, víceúrovňové struktury.
To mění celý obraz neurovědy. Pokud inteligence nezávisí ani tak na počtu buněk, ale na kvalitě jejich práce, musíme znovu prozkoumat původ jazyka, matematiky a dokonce představivosti. Možná pocházejí z jediného mikroprocesoru ve vaší kůře.
“Mikroprocesor” uvnitř hlavy
Neurony v lidské mozkové kůře, vnějším obalu odpovědném za vysoce rozvinuté formy myšlení, se chovají jako složité procesory. Nepředávají si jen signály jako štafetový obušek. Analyzují data, kombinují je a počítají výsledky.
Dokázali to vědci z Hebrejské univerzity v čele s profesory Idanem Segevem a Mikou Landanem spolu s vědci z Edmonda a Lily Safra Center for Neuroscience (ELSC). Na práci se podílel i profesor Chris de Kock z Vrije Universiteit Amsterdam.
“Lidé si často myslí, že neuron je spínač, který je buď zapnutý nebo vypnutý,” vysvětluje Segev. “Ukázali jsme, že jeden lidský neuron sám o sobě je extrémně pokročilé výpočetní zařízení.”
Představte si to takto: žárovka buď svítí, nebo ne. A co lidský kortikální neuron? Váží příchozí data, bere v úvahu kontext svých dendritů a činí informované rozhodnutí, které simuluje provoz vícevrstvého modelu umělé inteligence.
Jak byly testy provedeny
Nemůžete jednoduše změřit velikost buňky a odhadnout její „úroveň inteligence“. Větší neuron nemusí vždy znamenat chytřejší.
Tým potřeboval objektivní ukazatel. Vytvořili tedy digitální dvojčata.
Pomocí počítačového modelování a technologií AI se pokusili reprodukovat chování biologických neuronů pomocí umělých neuronových sítí (ANN). Ukázalo se, že jde o druh hry napodobování.
- Vzali biologický neuron.
- Dali mu vstupní signály.
- Pozorujte výstupní data.
- Poté se pokusili natrénovat síť AI, aby přesně reprodukovala stejný výstupní signál.
A zde je hlavní překvapení: jednoduché neurony jiných savců bylo snadné zkopírovat. Malá, mělká síť umělé inteligence by mohla snadno napodobit jejich chování.
Lidské kortikální neurony? S nimi bylo všechno složitější.
Aby bylo možné přesně reprodukovat vzory střelby lidské buňky, musela být síť umělé inteligence výrazně hlubší, podrobnější a složitější. Čím obtížnější bylo kopírování neuronu, tím větší výpočetní výkon měl.
Proč lidský mozek vítězí
Data jsou jasná: napodobování lidských kortikálních neuronů vyžaduje složitější umělé sítě než neurony u jiných savců.
Proč? Všechno je to o struktuře. Konkrétně v dendritických stromech. Jedná se o rozvětvené struktury, které přijímají signály. Lidské neurony mají složité, hustě rozvětvené dendritické stromy se specifickými elektrickými vlastnostmi.
Nejedná se pouze o pasivní elektroinstalaci. Tato struktura umožňuje neuronu analyzovat kombinace signálů spíše než je jednoduše lineárně sčítat.
Jedna buňka může fungovat jako vícevrstvý systém, který je svými schopnostmi srovnatelný s hlubokou neuronovou sítí.
Tato schopnost vysvětluje, proč dokážeme rozeznat jemné detaily, jako je rozlišení obrázku kočky od obrázku psa, nebo pochopit abstraktní matematické pojmy. Nespoléháme se jen na počet neuronů. Využíváme pokročilého výpočetního výkonu každé jednotlivé buňky.
Co to znamená pro umělou inteligenci
Nejde jen o akademický zájem. To má obrovské důsledky pro návrh neuromorfní umělé inteligence.
Většina moderních modelů strojového učení se spoléhá na zjednodušené umělé moduly. Staví je do hlubokých vrstev v naději, že kolektivní složitost se objeví sama. Toto je přístup „hrubé síly“.
Pokud chceme vytvořit skutečně pokročilé systémy, možná se musíme podívat dovnitř. Směrem k biologii.
Budoucí modely umělé inteligence mohou používat umělé komponenty, které napodobují výpočetní složitost lidských neuronů. Místo toho, abyste jen chrlili hromady primitivních modulů, představte si inteligentní, jemné prvky zpracování, které řeší složitost individuálně.
Tohle je jiný způsob. Cesta vzdalující se od surového měřítka ke strukturální dokonalosti.
Studie zpochybňuje starou myšlenku, že inteligence je jen otázkou čísel. Lidské poznání je určováno více než jen velikostí mozku. Je určeno myslí jeho jednotlivých částí.
Jak posouváme hranice neurovědy a strojového učení, hranice mezi biologií a křemíkem se může neočekávaným způsobem stírat. Jedno ale zůstává jasné: hlavní výhodou lidského mozku není jeho velikost.
To je složitost buňky.
