У Японії, 2025 року, дослідники з Центру науки про мозок RIKEN (CBS) здійснили прорив у розумінні того, як мозок спрощує складну сенсорну інформацію. Таро Тойоізумі та Кенсуке Йошіда розробили біологічно реалістичну модель, натхненну мозком плодової мушки, яка може революціонізувати наш підхід до штучного інтелекту та обробки даних.
Людський мозок постійно піддається бомбардуванню інформацією від наших органів чуття. Щоб уникнути перевантаження, він спрощує ці дані, зменшуючи їхню розмірність. Ця нова модель імітує цей процес, використовуючи алгоритм t-розподіленого стохастичного вкладення сусідів (t-SNE), адаптований для відображення біологічних нейронних мереж.
Модель, що складається з трьох шарів, що відображають групи нейронів у мозку мушки, успішно відтворила, як плодові мушки обробляють запахи. Вона також включає дофамін-залежну геббіанську пластичність, ключовий елемент у тому, як мозок зміцнює зв'язки між нейронами. Це відкриття може призвести до більш ефективних і універсальних систем ШІ, здатних легше обробляти складні дані.
«Оригінальний t-SNE біологічно неправдоподібний – це швидше інженерний метод, ніж нейронна мережа», – пояснив Тойоізумі. «Ми переписали алгоритм, щоб він імітував біологічну нейронну мережу». Зараз команда прагне застосувати свою модель до більш складних систем, натякаючи на захоплюючі можливості для майбутнього ШІ та неврології.