“認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)家和計算機科學(xué)家尋求回答的基本問題是相似的，”麻省理工學(xué)院的奧德奧利瓦說。“他們有一個由組件組成的復(fù)雜系統(tǒng) - 一個叫做神經(jīng)元，另一個叫做單元 - 我們正在做實驗來試圖確定這些組件的計算結(jié)果。”
在Oliva的工作中，她正在CNS研討會上發(fā)表演講，神經(jīng)科學(xué)家正在學(xué)習(xí)關(guān)于情境線索在人體圖像識別中的作用。通過使用“人造神經(jīng)元” - 基本上是代碼行，軟件 - 和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，他們可以分析識別特定地點或?qū)ο蟮母鞣N元素。
哥倫比亞大學(xué)的Nikolaus Kriegeskorte說：“大腦是一個深度復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主持研討會。“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是大腦啟發(fā)的模型，現(xiàn)在在許多人工智能應(yīng)用中都是最先進(jìn)的，例如計算機視覺。”
在最近一項關(guān)于1000多萬幅圖像的研究中，奧利瓦和他的同事們教了一個人工網(wǎng)絡(luò)來識別350個不同的地方，例如廚房，臥室，公園，起居室等。他們期望網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)諸如與床相關(guān)的物體有一間臥室。他們沒有想到的是，網(wǎng)絡(luò)會學(xué)會識別人和動物，例如在公園里的狗和在客廳里的貓。
奧利瓦說，機器智能程序在獲得大量數(shù)據(jù)時可以快速學(xué)習(xí)，這使得他們能夠在如此精細(xì)的層面解析上下文學(xué)習(xí)。雖然不可能在這樣的層次解剖人類神經(jīng)元，但執(zhí)行類似任務(wù)的計算機模型是完全透明的。人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以作為“可以研究，改變，評估，與人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)給出的反應(yīng)進(jìn)行比較的小腦袋，因此認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)家可以對真正的大腦如何起作用有一些描述。”
事實上，Kriegeskorte說這些模型已經(jīng)幫助神經(jīng)科學(xué)家理解人們在眨眼之間如何識別周圍的物體。“這涉及到從視網(wǎng)膜發(fā)出的數(shù)以百萬計的信號，通過一系列神經(jīng)元掃描，提取語義信息，例如，我們正在與幾個人和一條狗看街景，”他說。“目前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以僅使用生物神經(jīng)元可以執(zhí)行的計算來執(zhí)行這類任務(wù)，而且，這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以在一定程度上預(yù)測大腦深處的神經(jīng)元如何響應(yīng)任何圖像。”
使用計算機科學(xué)理解人類大腦是一個相對較新的領(lǐng)域，由于計算速度和能力的提高以及神經(jīng)科學(xué)成像工具的迅速發(fā)展，人造網(wǎng)絡(luò)還不能復(fù)制人類的視覺能力，Kriegeskorte說，但通過對人類大腦進(jìn)行建模，他們正在進(jìn)一步理解認(rèn)知和人工智能。“在神經(jīng)科學(xué)，認(rèn)知科學(xué)和人工智能的交匯處工作是一個獨特的激動人心的時刻，”他說。
事實上，奧利瓦說：“人類認(rèn)知和計算神經(jīng)科學(xué)是一個快速發(fā)展的研究領(lǐng)域，關(guān)于人類大腦如何能夠看到，聽到，感受，思考，記憶和預(yù)測的知識是開發(fā)更好的診斷工具，修復(fù)大腦，并確保它發(fā)展良好。“
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