Искусственный интеллект способен точно диагностировать болезни, но гибкость остается уникальной чертой человеческого мозга. Мы мгновенно адаптируемся к новой информации и незнакомым задачам — осваиваем программу, учимся готовить по рецепту, пробуем новую игру. ИИ с этим справляется хуже, ему трудно учиться «на лету».
Нейробиологи из Принстона обнаружили, что мозг повторно использует одни и те же когнитивные блоки, комбинируя их по-новому для разных задач. Такие «строительные элементы» позволяют формировать новые модели поведения без полного переобучения.
Этот принцип называется композиционностью — способность переносить навыки из одной сферы в другую. Умение печь хлеб облегчает приготовление торта, потому что вы объединяете знакомые действия — работу с духовкой, подбор ингредиентов, замес теста — с новыми, например, приготовлением глазури.
Чтобы проследить, как мозг достигает такой гибкости, исследователи обучили двух макак-резусов трем связанным задачам на категоризацию объектов по форме и цвету. Задачи выглядели просто, но отличались — капля могла напоминать кролика или букву «Т», меняться по цвету. Обезьяны отвечали взглядом в определенном направлении.
Анализ активности мозга показал, что префронтальная кора использует повторяющиеся нейронные паттерны для выполнения общих функций, например, различения цвета. Эти блоки можно комбинировать по-новому. Для одной задачи мозг соединял блок распознавания цвета с блоком управления движением глаз, для другой — блок распознавания формы с тем же механизмом движения.
Мозг умеет «отключать» ненужные блоки, чтобы сосредоточиться на текущей задаче. Благодаря этому мы осваиваем новое быстрее — минимизируем лишнее обучение, используя знакомые элементы.
Для ИИ это пока недоступно. Сети часто «стирают» старые навыки при изучении нового. Принцип композиционности мог бы позволить создавать машины, которые учатся новым умениям, не теряя старые.
Ранее Наука Mail рассказывала о том, как совместная работа синхронизирует мозг людей.
