由弗莱堡大学光学生理学教授兼Brainlinks-BrainTools研究中心发言人Ilka Diester教授博士领导的一组科学家已经开发了一种对内部世界模型的正式描述，并将其发表在《神经元》杂志上。形式化的观点有助于科学家更好地理解内部世界模型的发展和功能。它可以系统地比较人类、动物和人工智能(AI)的世界模型。例如，与人类智力相比，人工智能在哪些方面仍存在缺陷，以及未来如何进一步发展，这一点变得更加清晰。来自弗赖堡四个学院的11名研究人员参与了这项跨学科的研究。
图形:使用ChatGPT图像生成器生成
内部世界模型:做出预测经验之谈
人类和动物从日常经验中抽象出一般规律。他们发展出了世界的内部模型，帮助他们在不熟悉的环境中找到自己的方式。基于抽象模型，它们可以在新的情况下做出预测并采取相应的行动。例如，了解同样有市中心、步行区和公共交通的可比城市，可以帮助他们在外国城市找到路。即使是在社交场合，比如在餐馆吃饭，类似的经历也能帮助你表现得更得体。
在新的正式设计的帮助下，世界模型变得更加有形但又
为了形式化跨物种的内部世界模型，研究人员在他们最近发表的论文中区分了三个相互交织的抽象空间:任务空间、神经空间和概念空间。任务空间包含了个人经历的一切。神经元空间描述了大脑的各种可测量状态，从分子水平到单个神经元的活动，再到整个大脑区域的活动。后者可以借助功能性磁共振成像(fMRI)扫描仪进行可视化，或者使用高密度电极或钙成像等技术进行测量。在人工智能中，神经空间的等价物是相应人工神经网络内节点的活动。概念空间由任务空间和神经空间的状态对组成。因此，这些对代表了个人的地位，将内部过程与外部影响联系起来。当前状态不断变化，以一定的概率过渡到下一个状态。个体的经验与相应的大脑活动的结合，以及动态转换，使个体的内部世界模型科学地具体化。
消除内部世界模型的缺陷
在形式化观点的帮助下，科学家们现在可以跨学科界限分析内部世界模型，并讨论它们是如何产生和发展的。例如，对人类和动物的研究结果应该有助于改善人工智能。例如，目前的人工智能系统还无法检查其预测的合理性。即使是像ChatGPT这样的大型语言模型，到目前为止也只是作为模式识别机器而没有实际计划的能力。然而，计划是很重要的，这样才能在未知情况下执行并纠正策略，以免造成伤害。研究人员还怀疑，内部世界模型的缺陷可能是抑郁症或精神分裂症等一些精神疾病的原因。对世界模型更深入的了解有助于更有针对性地使用药物和治疗。
- 原始出版物:Diester等人，人类，动物和AI的内部世界模型，Neuron (2024)， https://doi.org/10.1016/j.neuron.2024.06.019
- Ilka Diester教授博士是弗莱堡大学的光生理学教授，并领导生物学院的光生理学实验室。Diester教授也是Brainl的发言人IMBIT研究中心和弗莱堡大学的大脑和智能研究领域。该研究的大多数共同作者也是弗莱堡大学的研究人员:Marlene Bartos教授博士是细胞和系统神经生理学教授，也是IN-CODE CRC的发言人;Joschka博士Bödecker是神经机器人学教授;Adam Kortylewski博士是计算机科学系Emmy Noether小组组长;Christian Leibold教授为理论系统神经科学教授;Johannes Letzkus教授是生理学研究所的海森堡教授;莫教授nika Schönauer是神经心理学初级教授;Andrew Straw教授是神经生物学和行为学教授;Abhinav Valada教授博士是汽车协会主席自主智能系统;Andreas Vlachos教授为神经解剖学教授;Thomas Brox教授是模式识别和图像处理教授。Bödecker、Valada和Brox教授是欧洲机器学习和智能系统网络ELLIS的成员。马修·努尔(Matthew Nour)博士是牛津大学精神病学系的一名研究员。
- 该出版物来自Brainl研究中心的“大脑世界”倡议研讨会inksbraintools // Freiburg大学IMBIT
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希望本篇文章《揭示人类、动物与人工智能的内在世界观》能对你有所帮助！
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