Семинар AISS — Индуктивные смещения в природных системах

Докладчик: Майкл Дж. Тарр, Университет Карнеги-Меллона (CMU) Аннотация: Естественный интеллект возникает в процессе развития, где генетически закодированные индуктивные смещения формируют обучение, зависящее от опыта. В отличие от большинства современных искусственных систем, эти смещения эволюционировали, создавая специализированные подсистемы, каждая из которых настроена на различные функции низкого, среднего или высокого уровня. Здесь я выделяю четыре формы индуктивных смещений, которые приводят к функциональной специализации в биологических системах: 1) сенсорные пути, структурированные для эффективного кодирования поведенчески значимой информации; 2) локальная связность, которая организует представления в локальные функциональные топографии; 3) дальняя связность, которая организует специализированные области в крупномасштабные функциональные архитектуры; 4) траектории развития, которые постепенно изменяют опыт организма и источники контроля, позволяя более поздним компетенциям строиться на представлениях, приобретенных ранее. Вместе эти смещения приводят к сохранению когнитивных архитектур у отдельных особей внутри вида. Я утверждаю, что включение аналогичных искажений и модульности в искусственные системы может способствовать эффективному и устойчивому обучению в сетях, специализированных для задач, имеющих экологическое значение, что в совокупности приводит к поведению, более точно соответствующему естественному интеллекту. Майкл Дж. Тарр работает над этим проектом с наставником из AISS, Арнау Марин-Ллобетом. Информация о докладчике: Майкл Дж. Тарр — профессор когнитивных и нейробиологических наук имени Кавчича-Моуры в Университете Карнеги-Меллона. Его исследования охватывают когнитивную науку, когнитивную нейронауку и нейроискусственный интеллект, изучая, как опыт формирует визуальные представления и распознавание. Его ранние работы установили важность точки зрения и обучения в распознавании трехмерных объектов. Вместе с Изабель Готье он использовал новые объекты, известные как «Грибл», демонстрируя, как перцептивный опыт формирует реакции в коре головного мозга, избирательно реагирующей на лица, переосмысливая дискуссии о специализации в человеческой зрительной системе. В своих последних исследованиях он использует машинное обучение для разработки интерпретируемых моделей человеческого зрения. В своем исследовании 2023 года, опубликованном в журнале Nature Machine Intelligence, авторы показали, что визуальные представления, усвоенные в ходе обучения языку изображений с помощью CLIP, лучше предсказывают активность в определенных подобластях высшей зрительной коры. Их исследование BrainDiVE объединило модели мозговых реакций с генеративными диффузионными моделями для синтеза изображений, которые, как предполагалось, сильно активируют определенные зрительные области, с последующими экспериментами с использованием фМРТ, проверяющими эти предсказания напрямую. Дополнительные методы позволили описать кортикальные предпочтения на естественном языке и определить содержание изображений, лежащее в основе нейронных реакций. Наряду с открытиями, касающимися избирательности в еде, их работа показывает, как визуальные признаки, семантическая информация и поведенческая значимость организуют зрительную кору человека. На протяжении своей карьеры он интегрировал вычислительное моделирование с поведенческими и нейронными данными. В своих последних работах он использует натуралистические наборы данных и машинное обучение для связи результатов в рамках общих вычислительных моделей и генерации проверяемых гипотез. Вклад в анализ фМРТ, модели, обобщающие данные для разных людей, и общие модели функционирования мозга расширяют эти усилия, связывая вопросы когнитивной науки с достижениями в области искусственного интеллекта. Среди других его достижений — BOLD5000, первый общедоступный набор данных fMRI-визуализации; RSVP, ранняя бесплатная платформа с открытым исходным кодом для поведенческих исследований; и многолетний репозиторий свободно доступных визуальных стимулов. Он также основал конференцию Object Perception, Attention, and Memory (OPAM). _______________________________ Программа AI Sentience Scholars (AISS), инициатива Neuromatch, поддерживает молодых исследователей, изучающих вопросы на стыке ИИ, сознания и этики. Серия семинаров AISS знакомит ученых с различными точками зрения из академической среды, промышленности, политики и прикладных исследований, связанных с сознанием ИИ и более широким изучением интеллектуальных систем. Серия направлена ​​на содействие междисциплинарному диалогу и критическому осмыслению путем объединения исследователей, практиков и лидеров мнений, работающих на стыке ИИ, когнитивной науки, нейронауки, философии, управления и общества. Сессии открыты для широкого сообщества и включают приглашенных внешних докладчиков, а также наставников и сотрудников, связанных с программой. Узнайте больше о программе AI Sentience Scholars: https://neuromatch.io/ai-sentience-sc...