大脑与人工智能：基于世界模型的通用电路计算在新皮层和小脑中的多样功能
神经元与认知
2024-12-02 v2 人工智能
摘要
人工智能的近期显著进展使用通用电路计算，为我们提供了一个窗口，探讨大脑新皮层和小脑如何在感觉、认知和运动领域实现多样功能，尽管其电路结构统一。然而，除非存在明确的相似性，否则进行脑与 AI 的比较具有挑战性，以往的综述仅限于比较脑神经科学中以视觉 AI 为灵感的视觉新皮层。为了在 diverse 功能领域内进行比较，我们将电路计算细分为三个要素——电路结构、输入/输出以及学习算法——并对每个要素评估相似性。通过这种新方法，我们识别出大脑与 AI 之间广泛的相似性和收敛演化，为神经科学的关键概念提供了新见解。此外，受 AI 处理机制的启发，我们提出一种新理论，将 established 的神经科学理论整合在内，特别是内部模型理论和镜像神经元系统理论。新皮层和小脑从过去的信息预测未来的世界事件，并从预测错误中学习，从而获得世界模型。这些模型实现三个核心过程：(1) 预测——生成未来信息；(2) 理解——通过压缩和抽象的感知信息解释外部世界；(3) 生成——将未来信息生成机制重新用于产生其他类型的输出。这些过程的普遍应用构成了新皮层和小脑实现统一电路完成多样功能的基础。我们的系统方法、见解和理论将为理解大脑带来突破性的进展。
引用
@article{arxiv.2411.16075,
title = {The brain versus AI: World-model-based versatile circuit computation underlying diverse functions in the neocortex and cerebellum},
author = {Shogo Ohmae and Keiko Ohmae},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.16075},
year = {2024}
}