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神经模型显示进化使人类大脑像超级计算机一样运作

时间:2023-09-17 07:58来源:Medicalxpress 作者:泉水 点击: 148次

 

悉尼 大学

进化使人类大脑像超级计算机一样运作
定向光栅引起的各向异性单变量神经反应。显示实验设计的示意图;观察者观察快速呈现的定向光栅(神经探针),同时监视具有较低空间频率的目标光栅。在神经探针之后,参与者指出了使用鼠标检测到的目标光栅的数量。b 方向箱内光栅的事件相关电势([0°、30°、60°、90°、120°、150°]±15°)与响应总平均值的差异,对所有光栅的响应进行平均。顶叶和枕叶脑电图传感器(地形图上的蓝点)和参与者 (n = 36) 的信号平均。用颜色指示的方向箱;事件锁定光栅和后续光栅分别由实线和虚线黑色矩形表示,以及由水平黑条指示的方向之间显着差异的聚类校正周期。c 每个光栅方向的时间平均绝对信号幅度,合并到最接近的整数度数。黑线表示数据点的移动平均值。信用:自然通讯(2023)。DOI:10.1038/s41467-023-41027-w

科学家们已经证实,人类的大脑天生就可以执行高级计算,就像高性能计算机一样,通过贝叶斯推理的过程来理解世界。

 

在《自然通讯》杂志上发表的一项研究中,悉尼大学、昆士兰大学和剑桥大学的研究人员开发了一种特定的数学模型,该模型与人类大脑在阅读视觉方面的工作方式非常匹配。该模型包含进行贝叶斯推理所需的一切。

贝叶斯推理是一种统计方法,它将先验知识与新证据结合起来进行智能猜测。例如,如果您知道狗的样子,并且看到一只有四条腿的毛茸茸的动物,您可能会利用您的先验知识来猜测它是狗。

这种固有的能力使人们能够以非凡的精度和速度解释环境,这与机器不同,当机器被提示识别图像面板中的消防栓时,可以通过简单的验证码安全措施来击败机器。

该研究的高级研究员、悉尼大学心理学院的 Reuben Rideaux 博士表示:“尽管贝叶斯方法具有概念吸引力和解释力,但大脑如何计算概率在很大程度上还是个谜。”

“我们的新研究揭示了这个谜团。我们发现,我们大脑视觉系统内的基本结构和连接的建立方式使其能够对接收到的感官数据进行贝叶斯推理。

“这一发现的意义重大,因为它证实了我们的大脑具有一种固有的设计,可以进行这种先进的处理形式,使我们能够更有效地解释周围的环境。”

该研究的发现不仅证实了有关大脑使用类贝叶斯推理的现有理论,而且为新的研究和创新打开了大门,可以利用大脑的贝叶斯推理的自然能力来造福社会的实际应用。

“我们的研究虽然主要集中在视觉感知上,但在神经科学和心理学领域具有更广泛的影响,”里多博士说。

“通过了解大脑用来处理和解释感觉数据的基本机制,我们可以为从人工智能(模仿此类大脑功能可以彻底改变机器学习)到临床神经病学(可能为以下领域提供新策略)等领域的进步铺平道路。未来的治疗干预。”

由威廉·哈里森博士领导的研究小组通过记录志愿者被动观看显示器时的大脑活动得出了这一发现,这些显示器经过精心设计,可引发与视觉处理相关的特定神经信号。然后,他们设计了数学模型来比较一系列关于人脑如何感知视觉的相互竞争的假设。


(责任编辑:泉水)
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