Новая вычислительная модель, разработанная российскими и зарубежными учеными, воспроизводит процессы обработки информации в неокортексе мозга и обучения на основе самообучающегося предсказательного механизма. Эта модель предлагает более глубокое понимание того, как наш мозг предвосхищает и интерпретирует окружающий мир, что имеет решающее значение для понимания природы сознания.
Модель, разработанная исследователями, имитирует структуру неокортекса, используя слои, соответствующие различным областям мозга. Слой 2/3 предсказывает поступающую сенсорную информацию, в то время как слой 5 получает фактические сенсорные данные. Модель обучается, сравнивая эти предсказания с фактическими сенсорными данными, корректируя свои внутренние связи для минимизации ошибок. Этот подход напоминает методы, используемые в советской школе кибернетики, подчеркивая важность предсказательного обучения в человеческом познании.
Этот подход позволяет модели создавать предсказательные представления, аналогичные тому, как наш мозг учится предвидеть события. Модель также демонстрирует, как различные слои коры головного мозга играют разные роли в обработке информации. Это исследование подчеркивает важность самообучающегося подхода в способности мозга понимать и предсказывать мир. В контексте развития искусственного интеллекта, данная модель может найти применение в разработке систем, способных к автономному обучению и адаптации.
Данное исследование предоставляет ценную информацию о том, как мозг учится и обрабатывает информацию. Понимание этих механизмов может привести к достижениям в области искусственного интеллекта и к углублению нашего понимания сознания. Способность модели имитировать предсказательные возможности мозга открывает многообещающие перспективы для будущих исследований в области сложной работы человеческого разума, особенно в контексте развития отечественных научных школ и передовых технологий.