Что общего у мыши, которая общается со своими сородичами, и у агента ИИ, который учится взаимодействовать? Гораздо больше, чем мы себе представляли. Исследование Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе только что опубликовано в Nature сделал открытие, которое может переосмыслить наше понимание социальности: биологический мозг и системы искусственного интеллекта развивают практически идентичные нейронные механизмы во время взаимодействия с другими субъектами, как биологическими, так и нет. Вэйчжэ Хун и его команда отслеживала определенные нейроны в дорсальной префронтальной коре мышей, выявляя «общие нейронные пространства», которые синхронизируются между особями. Те же самые закономерности возникают спонтанно в обученном социальном ИИ.
Когда биология встречается с искусственным интеллектом
Исследование представляет собой первое исследование в мире, в котором напрямую сравнивается, как биологический мозг и системы искусственного интеллекта обрабатывают социальную информацию. Многопрофильная команда UCLA использовала передовые методы визуализации мозга для регистрации активности молекулярно определенных нейронов в дорсальной префронтальной коре мышей во время социальных взаимодействий.
Исследователи разработали новую вычислительную структуру для определения «общих нейронных пространств» и «уникальных нейронных пространств» среди взаимодействующих индивидуумов. Когда та же структура была применена к социальным агентам ИИ, появились поразительно похожие нейронные паттерны. Как объясняет Хонг, «Это открытие в корне меняет наши представления о поведении всех интеллектуальных систем».
Самое интересное? Мыши служат важной моделью для понимания функций мозга млекопитающих, поскольку они разделяют фундаментальные нейронные механизмы с людьми, особенно в областях мозга, отвечающих за поведение.
ГАМКергические нейроны — руководители социального ИИ
Самое удивительное открытие касается ГАМКергических нейронов: эти тормозные клетки мозга, которые регулируют нейронную активность, демонстрируют значительно более крупные общие нейронные пространства, чем глутаматергические нейроны, основные возбуждающие клетки мозга.
Это представляет собой первое исследование межмозговой нейронной динамики в молекулярно определенных типах клеток, раскрывающее ранее неизвестные различия в том, как определенные типы нейронов способствуют социальной синхронизации. ГАМКергические нейроны, по-видимому, являются истинными дирижерами социальности, как биологической, так и искусственной.
Когда исследователи применили выборочные возмущения к этим общим нейронным компонентам в искусственных системах, социальное поведение существенно снизилось. Это дает первое прямое доказательство того, что синхронизированные нейронные паттерны причинно управляют социальными взаимодействиями в социальном ИИ.
Нейронные пространства: секретная карта социальности
Нейронную активность в обеих системах можно разделить на два отдельных компонента: «общее нейронное пространство», содержащее синхронизированные паттерны между взаимодействующими сущностями, и «уникальное нейронное пространство», содержащее активность, специфичную для каждого индивидуума.
Общая нейронная динамика не просто отражает скоординированное поведение между индивидуумами, но возникает из представлений уникальных поведенческих действий каждого индивидуума во время социального взаимодействия. Это как если бы биологический мозг и социальный ИИ разработали общий язык для декодирования и реагирования на социальные сигналы.
В исследовании использовались передовые методы нейровизуализации зафиксировать эти механизмы в режиме реального времени, показав, что нейронная синхронизация — это активное, динамическое явление, а не простое совпадение.
Терапевтические перспективы будущего
Последствия огромны для понимания социальных расстройств, таких как аутизм, и для разработки социально сознательных систем ИИ. Команда UCLA планирует продолжить исследование общей нейронной динамики в разнообразных и потенциально более сложных социальных взаимодействиях.
Цель состоит в том, чтобы изучить, как нарушения в общем нейронном пространстве могут способствовать социальным расстройствам и могут ли терапевтические вмешательства восстановить здоровые модели межмозговой синхронизации. Структура ИИ может служить платформой для проверки гипотез о социальных нейронных механизмах, которые трудно исследовать напрямую в биологических системах.
Как показывают другие недавние исследования, интеграция нейронауки и искусственного интеллекта открывает новые горизонты в понимании интеллекта.
На пути к более человечному ИИ
Это исследование проводится в решающий момент, когда системы ИИ все больше встраиваются в социальные контексты. Понимание социальной нейронной динамики становится необходимым как для научного, так и для технологического прогресса.
Команда также стремится разработать методы обучения социально-интеллектуального ИИ. Результаты исследования показывают, что мы выявили фундаментальный принцип того, как любая интеллектуальная система (биологическая или искусственная) обрабатывает социальную информацию. Последствия важны как для понимания социальных расстройств человека, так и для разработки ИИ, который действительно может понимать и участвовать в социальных взаимодействиях.
Короче говоря, социальность не является исключительной прерогативой биологического мозга. Это универсальный язык интеллекта, укорененный в тех же нейронных механизмах, что у мышей, и у социального ИИ. Удивительный мост между мирами, которые мы считали отдельными.
