Tim istraživača predvođen prof. dr. Ilkom Diester, profesoricom optofiziologije i glasnogovornicom istraživačkog centra BrainLinks-BrainTools na Sveučilištu u Freiburgu, razvio je formalni opis unutarnjih modela svijeta i objavio ga u uglednom znanstvenom časopisu Neuron. Ovaj formalizirani pristup omogućava znanstvenicima detaljnije razumijevanje razvoja i funkcioniranja unutarnjih modela svijeta. Osim što omogućuje sustavno uspoređivanje modela svijeta kod ljudi, životinja i umjetne inteligencije (AI), također otkriva područja u kojima AI još uvijek zaostaje za ljudskom inteligencijom, te nudi smjernice za daljnji razvoj AI sustava. U izradi ove interdisciplinarne publikacije sudjelovalo je jedanaest istraživača s četiri različita fakulteta Sveučilišta u Freiburgu.

Unutarnji modeli svijeta i predviđanja temeljena na iskustvu
Ljudi i životinje imaju sposobnost apstrahiranja općih zakonitosti iz svakodnevnih iskustava, što im pomaže u snalaženju u novim i nepoznatim situacijama. Razvijaju unutarnje modele svijeta koji omogućuju predviđanje i prilagođavanje ponašanja novim okolnostima. Na primjer, razumijevanje strukture gradova sličnih po konfiguraciji može olakšati snalaženje u nepoznatom gradu. Slično tome, iskustva stečena tijekom društvenih događanja, poput večere u restoranu, omogućuju primjereno ponašanje u sličnim situacijama.

Formalizacija unutarnjih modela svijeta
Kako bi se formalizirali unutarnji modeli svijeta kod različitih vrsta, istraživači u svojoj publikaciji razlikuju tri apstraktna prostora koja su međusobno povezana: prostor zadatka, neuronski prostor i konceptualni prostor. Prostor zadatka obuhvaća sve što pojedinac doživljava, uključujući i zadatke i aktivnosti. Neuronski prostor opisuje različita mjerljiva stanja mozga, od molekularne razine do aktivnosti pojedinih neurona te cijelih regija mozga. Vizualizacija tih aktivnosti može se postići pomoću funkcionalne magnetske rezonancije (fMRI) ili mjerenjem putem elektroda visoke gustoće i kalcijskog snimanja. Ekvivalent neuronskog prostora u umjetnoj inteligenciji predstavlja aktivnost čvorova unutar umjetne neuronske mreže. Konceptualni prostor sastoji se od parova stanja prostora zadatka i neuronskog prostora, koji zajedno predstavljaju stanje pojedinca i povezuju unutarnje procese s vanjskim utjecajima. Ovi parovi stalno se mijenjaju, prelazeći u sljedeće stanje s određenom vjerojatnošću. Kombinacija iskustava pojedinca i odgovarajuće moždane aktivnosti, zajedno s dinamičkim prijelazima, čini unutarnje modele svijeta znanstveno opipljivima.

Poboljšanje umjetne inteligencije i razumijevanje mentalnih bolesti
Formalizirani pristup unutarnjim modelima svijeta omogućava znanstvenicima da analiziraju ove modele preko različitih znanstvenih disciplina te raspravljaju o njihovom nastanku i razvoju. Rezultati istraživanja na ljudima i životinjama mogli bi biti korisni za poboljšanje umjetne inteligencije. Trenutni AI sustavi, na primjer, još uvijek nisu u stanju provjeriti vjerodostojnost svojih predviđanja. Veliki jezični modeli, poput ChatGPT-a, funkcioniraju kao strojevi za prepoznavanje obrazaca bez sposobnosti stvarnog planiranja. Planiranje je ključno za testiranje i ispravljanje strategija u nepoznatim situacijama prije njihove primjene, kako bi se izbjegle potencijalne štetne posljedice. Znanstvenici također pretpostavljaju da bi nedostaci u unutarnjim modelima svijeta mogli biti povezani s nekim mentalnim bolestima, poput depresije ili shizofrenije. Dublje razumijevanje ovih modela moglo bi pomoći u preciznijem korištenju lijekova i terapija za liječenje tih poremećaja.

Istraživanje unutarnjih modela svijeta predstavlja značajan korak naprijed u razumijevanju kompleksnih interakcija između mozga i okoliša. Pomoću novih formaliziranih pristupa, znanstvenici mogu detaljno proučavati kako pojedinci apstrahiraju informacije iz iskustava i koriste ih za prilagodbu u novim situacijama. To ima dalekosežne implikacije ne samo za razvoj naprednijih AI sustava, već i za poboljšanje liječenja mentalnih poremećaja. Precizno definiranje i mjerenje ovih unutarnjih modela omogućava bolji uvid u način na koji mozak obrađuje informacije i donosi odluke.

Primjena ovih istraživanja može se vidjeti u različitim područjima, od razvoja autonomnih vozila koja trebaju donositi odluke u stvarnom vremenu, do sofisticiranih medicinskih dijagnostičkih alata koji mogu identificirati i predložiti tretmane za kompleksne zdravstvene probleme. Razumijevanje unutarnjih modela svijeta također je ključno za napredak u polju robotike, gdje roboti trebaju razviti sposobnost prilagodbe i učenja iz interakcije s ljudima i okolinom.

U budućnosti, daljnja istraživanja na ovom području mogla bi dovesti do revolucionarnih promjena u načinu na koji razvijamo tehnologiju i liječimo bolesti. Formalizirani modeli svijeta pružaju znanstvenicima alat za detaljno proučavanje kompleksnih sustava i otvaraju nove mogućnosti za interdisciplinarnu suradnju i inovacije. Ovaj napredak omogućava nam da bolje razumijemo ne samo umjetnu inteligenciju, već i suštinske aspekte ljudske kognicije i ponašanja.

Tim znanstvenika iz Freiburga pokazao je kako interdisciplinarna suradnja može dovesti do značajnih otkrića koja imaju potencijal transformirati različite aspekte znanosti i tehnologije. Njihovo istraživanje unutarnjih modela svijeta postavlja temelje za buduće studije koje će nastaviti istraživati složene interakcije između mozga, ponašanja i okoliša. Kroz ovakve napore, znanost se približava razumijevanju kako razviti inteligentne sustave koji mogu bolje služiti čovječanstvu.

Izvor: Universität Freiburg