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Jüngste Fortschritte in der generativen KI helfen zu erklären, wie Erinnerungen es uns ermöglichen, etwas über die Welt zu lernen, alte Erfahrungen noch einmal zu erleben und völlig neue Erfahrungen für Fantasie und Planung zu konstruieren, so eine neue Studie von UCL-Forschern.
Die Studie, veröffentlicht in Natur menschliches Verhaltenverwendet ein KI-Rechenmodell – ein sogenanntes generatives neuronales Netzwerk –, um zu simulieren, wie neuronale Netzwerke im Gehirn aus einer Reihe von Ereignissen lernen und sich daran erinnern (jedes wird durch eine einfache Szene dargestellt).
Das Modell umfasste Netzwerke, die den Hippocampus und den Neokortex repräsentieren, um zu untersuchen, wie sie interagieren. Es ist bekannt, dass beide Teile des Gehirns beim Gedächtnis, der Vorstellungskraft und der Planung zusammenarbeiten.
Hauptautor, Ph.D. Studentin Eleanor Spens (UCL Institute of Cognitive Neuroscience) sagte: „Die jüngsten Fortschritte bei den in der KI verwendeten generativen Netzwerken zeigen, wie Informationen aus Erfahrungen extrahiert werden können, sodass wir uns sowohl an eine bestimmte Erfahrung erinnern als auch flexibel vorstellen können, wie neue Erfahrungen aussehen könnten.“ . Unter Erinnern verstehen wir, dass wir uns die Vergangenheit auf der Grundlage von Konzepten vorstellen und dabei einige gespeicherte Details mit unseren Erwartungen darüber, was passiert sein könnte, kombinieren.“
Menschen müssen Vorhersagen treffen, um zu überleben (z. B. um Gefahren zu vermeiden oder Nahrung zu finden), und die KI-Netzwerke schlagen vor, wie unser Gehirn beim Wiederholen von Erinnerungen im Ruhezustand dabei hilft, Muster aus vergangenen Erfahrungen zu erkennen, die für die Erstellung dieser Erinnerungen genutzt werden können Vorhersagen.
Die Forscher spielten dem Modell 10.000 Bilder einfacher Szenen vor. Das Hippocampus-Netzwerk kodierte jede erlebte Szene schnell. Anschließend wurden die Szenen immer wieder abgespielt, um das generative neuronale Netzwerk im Neocortex zu trainieren.
Das neokortikale Netzwerk lernte, die Aktivität der Tausenden von Eingabeneuronen (Neuronen, die visuelle Informationen empfangen), die jede Szene darstellen, durch kleinere Zwischenschichten von Neuronen (die kleinste enthält nur 20 Neuronen) weiterzuleiten, um die Szenen als Aktivitätsmuster in Tausenden nachzubilden von Ausgabeneuronen (Neuronen, die die visuelle Information vorhersagen).
Dies führte dazu, dass das neokortikale Netzwerk hocheffiziente „konzeptionelle“ Darstellungen der Szenen lernte, die ihre Bedeutung erfassen (z. B. die Anordnung von Wänden und Objekten) – was sowohl die Wiederherstellung alter Szenen als auch die Generierung völlig neuer Szenen ermöglichte.
Folglich war der Hippocampus in der Lage, die Bedeutung neuer Szenen, die ihm präsentiert wurden, zu kodieren, anstatt jedes einzelne Detail kodieren zu müssen, wodurch er seine Ressourcen auf die Kodierung einzigartiger Merkmale konzentrieren konnte, die der Neokortex nicht reproduzieren konnte – wie etwa neue Objekttypen.
Das Modell erklärt, wie sich der Neocortex langsam konzeptionelles Wissen aneignet und wie uns dies zusammen mit dem Hippocampus ermöglicht, Ereignisse „wiederzuerleben“, indem wir sie in unserem Kopf rekonstruieren.
Das Modell erklärt auch, wie bei der Vorstellung und Planung für die Zukunft neue Ereignisse erzeugt werden können und warum bestehende Erinnerungen oft „wesentliche“ Verzerrungen enthalten – bei denen einzigartige Merkmale verallgemeinert und eher wie die Merkmale früherer Ereignisse erinnert werden.
Der leitende Autor Professor Neil Burgess (UCL Institute of Cognitive Neuroscience und UCL Queen Square Institute of Neurology) erklärte: „Die Art und Weise, wie Erinnerungen rekonstruiert werden, anstatt wahrhaftige Aufzeichnungen der Vergangenheit zu sein, zeigt uns, wie die Bedeutung oder der Kern einer Erfahrung ist.“ mit einzigartigen Details neu kombiniert wird und wie dies zu Vorurteilen in der Art und Weise führen kann, wie wir uns an Dinge erinnern.
Mehr Informationen:
Ein generatives Modell der Gedächtniskonstruktion und -konsolidierung, Natur menschliches Verhalten (2024). DOI: 10.1038/s41562-023-01799-z
Zur Verfügung gestellt vom University College London
Zitat: Generative KI hilft, das menschliche Gedächtnis und die Vorstellungskraft zu erklären (2024, 19. Januar), abgerufen am 19. Januar 2024 von https://medicalxpress.com/news/2024-01-generative-ai-human-memory.html
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