Neue Intelligenztheorie kann KI und Neurowissenschaften stören

Numentas “The Thousand Brains Theorie der Intelligenz”

Quelle: istockphoto

Der jüngste Fortschritt in der künstlichen Intelligenz, insbesondere im tiefen Lernen, hat Konzepte aus dem menschlichen Gehirn übernommen. Die Architektur der meisten tiefen Lernmodelle basiert auf Verarbeitungsebenen – einem künstlichen neuronalen Netzwerk, das von den Neuronen des biologischen Gehirns inspiriert wird. Neurowissenschaftler sind sich jedoch nicht einig darüber, was Intelligenz ist und wie sie im menschlichen Gehirn gebildet wird – ein Phänomen, das noch nicht geklärt ist. Der Technologe, Wissenschaftler und Mitbegründer von Numenta, Jeff Hawkins, stellte auf dem Human Brain Project Summit im Oktober in Maastricht, Niederlande, einen innovativen Rahmen für das Verständnis der Funktionsweise des menschlichen Neokortex vor 2018.

Der Neokortex ist der Teil des menschlichen Gehirns, der an Funktionen höherer Ordnung wie bewusstem Denken, räumlichem Denken, Sprache, Erzeugung von Bewegungsbefehlen und sensorischer Wahrnehmung beteiligt ist. Die Forscher von Numenta gehen davon aus, dass jeder Teil des menschlichen Neocortex vollständige Modelle von Objekten und Konzepten erlernt. Das Team vermutet, dass gitterzellartige Neuronen in jeder Spalte des menschlichen Neokortex vorhanden sind. Das Forschungsteam schlägt auch eine neue Art von Neuronen vor, die als Verschiebungszelle bezeichnet wird, die als Ergänzung zu Gitterzellen fungiert und sich auch im gesamten Neokortex befindet. Gitterzellen sind ortmodulierte Neuronen, die ein Positionsverständnis ermöglichen. Die Forscher glauben, dass jede kortikale Säule Modelle vollständiger Objekte lernt, indem sie Eingaben mit einem von einer Gitterzelle abgeleiteten Ort kombiniert und dann über Bewegungen integriert.

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Um dieses Konzept zu veranschaulichen, verwenden die Forscher eine Kaffeetasse als Beispiel. Wenn wir eine Kaffeetasse sehen und berühren, beobachten viele Säulen in der visuellen und somatosensorischen Hierarchie gleichzeitig verschiedene Teile der Tasse. Jede Kolonne in jeder Region lernt vollständige Modelle des Bechers basierend auf der sensorischen Eingabe (in diesem Beispiel Sehen und Berühren), mit einer objektzentrierten Position dieser Eingabe und anschließender Integration der Bewegungen des Sensors. Die Modelle des Bechers sind nicht identisch, da jedes Modell des Bechers aus einer anderen Teilmenge von sensorischen Arrays gelernt wird. Anders als bei der üblichen Ansicht, wo sensorische Eingaben in einer Hierarchie kortikaler Regionen verarbeitet werden, besagt diese Theorie, dass die Verbindungen nicht hierarchisch sind. Stattdessen können die nicht-hierarchischen Verbindungen eine Verbindung zwischen Gehirnhälften, Modalitäten und Hierarchieebenen herstellen. Aufgrund der nicht hierarchischen Verbindungen kann es zu Inferenzen mit der Bewegung der Sensoren kommen.

Den Forschern zufolge hat der Neokortex Hunderte, wenn nicht Tausende von Modellen von jedem Objekt in der Welt, und die Integration der beobachteten Merkmale erfolgt in jeder Spalte, auf allen Ebenen der Hierarchie, nicht nur am oberen Ende der Hierarchie – daher der Name “The Thousand Brains Theory of Intelligence”. Der Rahmen definiert die Funktionsweise des menschlichen Neocortex neu. Den Forschern zufolge enthält der Neokortex Tausende von Modellen, die nicht nur in der Hierarchie, sondern auch parallel funktionieren. Es handelt sich um eine innovative Theorie, die herkömmliche Ansichten herausfordert und in der Zukunft sowohl künstliche Intelligenz als auch Neurowissenschaften beeinflussen kann.

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Verweise

Hawkins, Jeff; Lewis, Marcus; Klukas, Mirko; Purdy, Scott; Ahmad, Subutai. “Ein Framework für Intelligenz und kortikale Funktion basierend auf Gitterzellen im Neocortex.” BioRxiv 442418; Doi: https://doi.org/10.1101/442418. 13. Oktober 2018.

Lodato, Simona; Arlotta, Paola. „Neuronale Vielfalt im zerebralen Cortex von Säugetieren erzeugen.“ Jährliche Überprüfung der Zell- und Entwicklungsbiologie . Vol. 31: 699–720 (Veröffentlichungsdatum November 2015). https://doi.org/10.1146/annurev-cellbio-100814-125353

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