Ablak bezárása X

Eötvös 2020+: az Akadémia nagyot lépett a Kormány innovációs céljainak támogatásában

Podcast

Az agy matematikája – beszélgetés Orbán Gergővel

Mennyire „emberiek” a mai mesterséges intelligenciák? Mit tudunk a látás agyi folyamatáról? Mi a közös az egérben és az önvezető autóban? Egyebek mellett ezekről a kérdésekről beszélgetett Gilicze Bálint Orbán Gergővel, az MTA Wigner Fizikai Kutatóközpont munkatársával kutatócsoportjuk egy nemrég megjelent publikációja kapcsán.

2019. február 7. Gilicze Bálint

Hivatkozások, háttérinformációk

Rövid összefoglaló a most megjelent eredményről az mta.hu-n.

Orbán Gergő Lendület-oldala.

Korábbi interjú Orbán Gergővel az mta.hu-n az agyi bizonytalanság szerepéről.

Összefoglaló a Human Frontier Science Program nyertes pályázatáról.

Rövid jegyzetek a beszélgetésről

1:30 A mesterséges intelligencia, a mélytanuló rendszerek leginkább kategorizációs feladatokban jók (érdekes módon pont ezek a feladatok, amelyekkel leggyakrabban a laborkísérleteket is végzik). 5-10 év alatt e téren elérték az ember szintjét.

3:30 Felismerés: egy speciális esetben tud ennyit a mesterséges intelligencia, ez egy ugródeszka, innen már elkezdhetjük megkérdezni, hogy az itt alkalmazott matematika mennyiben tér el az emberi idegrendszerben működőtől.

4:30 Több számítógépes játékon egyszerre játszva is képes a mesterséges intelligencia emberi teljesítményt nyújtani.

5:00 A mélytanuló rendszerek elég rugalmasak, és nagy adathalmazon tanítják őket – gordiuszi megoldással kezelik a tanulás problémáját – az emberi agy viszont kevés adatból is viszonylag hatékonyan tud tanulni

6:30 Mélytanulás: mesterséges intelligencia vagy statisztikai módszer?

7:20 A minket körülvevő világban gyakran nehéz következtetéseket levonni – ilyenkor segít a statisztika, de nem mindegy, hogy milyen matematikát használ a rendszer e statisztika elkészítéséhez

8:00 Kell egy hipotézis? Épp a mélytanuló rendszerek rugalmassága az, ami megszabadít attól a tehertől, hogy erős hipotéziseket kelljen megfogalmaznunk. Ezért vannak próbálkozások olyan tanuló rendszerek létrehozására is, ahol a hipotézisek terét szűkítik, strukturálják (például: probabilisztikus programozás).

8:00 Kutya- és macskaképek – felügyelet melletti/felügyelet nélküli tanulás.

10:50 Az emberi tanulás felügyelet nélküli típusú. Az efféle mesterséges rendszerek nagy fejlődés előtt állnak, de a jelenlegi nagy és gyorsan felhasználható eredményeket a mélytanuló rendszerek adják a maguk felügyelt tanulási megoldásaival. Épp e különbségek vizsgálatáról szól Orbán Gergőék kutatása az élőlények idegrendszerében. Milyen matematika működik az agyban, az idegrendszerben?

13:00 A mélytanuló rendszerek alapfelépítése – rétegek, majd a legmélyebb rétegen címkék. Kérdés: mi a leképezés a stimulustól a címkékig? Előrecsatolt rendszer vs. ami az agyban zajlik.

15:00 Mit tudunk a látásról az agyban? A látás a leginkább felfedezett terület, a gépi látás, a mesterséges intelligencia eredményei alapján elég jó hipotéziseket tudunk megfogalmazni. A mesterséges intelligencia és az agykutatás erősen tud kölcsönhatni.

16:10 Az elsődleges látókéreg tulajdonságait kezdjük megismerni, a magasabb rétegekről kevesebbet tudunk, de a hierarchikus rendezettség nagyon fontos jellemző.

18:00 A mostani eredményről. A mélytanuló rendszerek nem képesek azt megjeleníteni, hogy a bemenet alapján levont következtetések bizonytalansággal terheltek. Pl. milyen irányban állnak az ablak rúdjai?

19:10 Ha a bizonytalanságot is megjelenítjük a rendszerben, akkor nem igaz, hogy az információ csak előrecsatoltan áramlik.

19:40 Kísérletekkel (ezeket az együttműködő partnerek végezték) igazolták: nem előrecsatolt rendszerekben megjelennek korrelációk az idegsejtek válaszaiban. A neuronok válaszai nem függetlenek egymástól – ez a korreláció. Ezek arra utaló jelzések, hogy a felülről lefelé irányuló jelek bizonyos helyzetekben aktívabbak, máskor kevésbé aktívak.

21:00 Akkor aktívabbak, amikor a mutatott képek strukturáltak (megjelennek bennük magasabbrendű objektumok, mintázatok) – ez arra utal, hogy ilyenkor megjelennek stimulusspecifikus aktivitások a magasabbrendű látókéregben –> stimulusspecifikus visszajelzés. Ha ugyanakkor nincs ilyen struktúra, akkor a megfigyelt korrelációk sem stimulusspecifikusak.

22 :30 A világ struktúrájáról korábban megtanult információ áramlik vissza, és segít a pillanatnyilag mutatott képek értelmezésében és az alacsonyszintű információfeldolgozásban.

23:40 Ezért van az is, hogy az ember pl. mindenben arcot lát. Hasonló, erős előzetes elvárás a képekkel szemben, hogy háromdimenziósak legyenek.

25:10 A konkrét kísérletekről. Frankfurti majomkísérletek Wolf Singer MTA külső tag laborjában. Együttműködés a kísérlettervezésben és az elemzésben – fontos volt, hogy a predikciókat kontrollált kísérletekkel teszteljék.

26:50 Human Frontier Science Program együttműködés – egy hosszabb projekt kezdete, a mostani kísérletek már részei ennek, a megalapozást jelentik, négy kutatócsoport együttműködése a nagy projekt.

28:10 Egerek és majmok közti kísérletpárok összeállítása – keretrendszer épül. Majmok: fejlett látórendszer, ezért ember számára releváns stimulusokkal is lehet dolgozni; egerek: fejletlenebb látórendszer, de fejlettebb, összetettebb mérési módszerek.

31:20 Hogyan befolyásolja a kísérleteket az állat fejében élő modell? A kísérleti rendszerek jellemzői.

33:30 Állati intelligencia. A környezet és cél jelentős befolyással van a viselkedésre, az idegrendszerre és az agybeli világmodellre. Ezért normatív megközelítést követnek, ahol a környezet és a cél van a középpontban.

34:30 A látás, illetve egyéb érzékszervek szerepe, dominanciája egér/ember esetén, ennek agyi reprezentációja, hatása a kísérletekre.

37:00 Több érzékszervi stimulusbombázás vs. a kísérletezés elve, méréstechnikai, adatfeldolgozási akadályok – önvezető autók, az ipari innováció kölcsönhatása az agykutatással.

39:40 Agyi matematika és molekuláris biológiai kutatások kapcsolata, Orbán Gergőék a viselkedés és az ideghálózatok szintjeit kapcsolják össze, más szintek közti kapcsolatok: kutatások a KOKI-ban.

42:30 Lehetséges-e kiborgagyat készíteni? Inkább a perifériák közelében kezdjük megismerni az agy működését .

A nyitószignál forrása: Freesound.org/X3nusCC-BY 3.0

Az átvezető zene forrása: Soundcloud/PeriTuneCC-BY 3.0