AI atskleidžia naujų įžvalgų apie žmogaus smegenų veiklą

AI atskleidžia naujų įžvalgų apie žmogaus smegenų veiklą

Gyvensena mityba, dietos, judėjimas

Novatoriškame tyrime dr. Patrickas Kraussas ir dr. Achimas Schillingas iš Erlangeno-Nürnbergo Friedricho-Alexander-Universität (FAU) kognityvinės skaičiavimo neurologijos grupės panaudojo dirbtinį intelektą, kad gautų svarbių įžvalgų apie tai, kaip veikia mūsų smegenys, o tai gali iš esmės pasikeisti. mūsų supratimas apie žmogaus mąstymo procesus ir emocijas.

Darbas publikuojamas žurnale NeuroImage.

Kas seka sakinyje? Ką aš pamatysiu toliau? Kaip pasikeičia aplinka, kai tai darau, ir kas nutinka mano kūnui, kai tai darau? Žmogaus smegenys yra nuolat užimtos visais sudėtingumo ir abstrakcijos lygiais, numatant, kas nutiks toliau.

Žinomas kaip nuspėjamasis kodavimas, tai laikoma viena iš pagrindinių žmogaus superorgano užduočių, suteikiančių galimybę prisitaikyti elgesiui ir leidžianti mums susiorientuoti aplinkoje. Dr. Kraussui ir dr. Schillingui pavyko pabrėžti šią plačiai paplitusią hipotezę ir pateikti naujų išvadų savo naujausiame tyrime.

Du fizikai ir neurologai išanalizavo spontanišką žmogaus smegenų veiklą naudodami automatinius koduotuvus – pažangią dirbtinio intelekto formą, leidžiančią suvokti modelius ir ryšius sudėtinguose mūsų smegenų teikiamuose duomenų kiekiuose, kurių nebūtų buvę įmanoma pasiekti naudojant tradicines priemones. metodus. Tai buvo įmanoma dėl jų bendradarbiavimo su Erlangeno Uniklinikum Epilepsijos centro tyrėjais. Centro epilepsija sergantiems pacientams prieš chirurginį epileptogeninių židinių pašalinimą į smegenis buvo implantuoti elektrodai.

Remdamiesi retais ir vertingais duomenimis, mokslininkai padarė atradimą, kuris leido pasiekti novatoriškų rezultatų: tam tikra spontaniška veikla mūsų smegenyse, vadinama vietinio lauko potencialo įvykiais (LFP), galėjo suteikti lemiamų rodiklių, kaip veikia mūsų smegenys. Atrodo, kad šie spontaniški signalai vaidina svarbų vaidmenį, kaip mūsų smegenys apdoroja informaciją, net jei nėra išorinių dirgiklių.

Nauji tyrimo būdai

„Savo tyrime supratome, kad mūsų smegenys nuolat progresuoja per aktyvias būsenas, kurias apibrėžia šie LFP. Atrodo, kad mūsų smegenys nuolat žaidžia įvairias galimybes, kas gali nutikti toliau, net jei nieko konkretaus nedarome ir nesuvokiame. ir tuo metu negauna jokių išorinių dirgiklių“, – sako dr. Krauss.

„Mes taip pat atradome, kad šių LFP forma gali nustatyti informacijos srauto smegenyse kryptį. Tai gali suteikti mums svarbių įžvalgų apie tai, kaip mintys ir jausmai apdorojami mūsų prote”, – priduria dr. Schillingas.

Išvados, kurios ne tik atveria naujas mokslinių tyrimų galimybes, bet ir gali padėti sukurti geresnius smegenų ligų diagnozavimo ir gydymo metodus. Šie dirbtiniu intelektu pagrįsti metodai taip pat gali būti naudojami kartu su įprastais EEG arba MEG matavimais, kai prie kaukolės paviršiaus pritvirtinami elektrodai smegenų veiklai matuoti.

„Žinios apie tai, ką mūsų smegenys paprastai veikia būdami ramybės būsenoje, gali būti panaudotos diagnostikos tikslais. Jei galėsime vis geriau suprasti, kaip mūsų smegenys veikia ir apdoroja informaciją, tai leis mums sukurti konkretesnius metodus neurologinių ligų diagnostika ir gydymas“, – pabrėžia gydytojas Schillingas. „Jei, pavyzdžiui, smegenys patenka į būseną, kuri nėra koreliuojama su išoriniais dirgikliais, tai gali būti patologinių pokyčių požymis.”

Padidėjęs technologijų ir smegenų tyrimų abipusiškumas

Nors dirbtinis intelektas naudojamas kaip įrankis, dviejų FAU tyrėjų tyrimo rezultatai taip pat gali padėti toliau plėtoti AI. Ilgalaikis tikslas: dirbtinis intelektas, įkvėptas neurologijos, galintis nuolat prognozuoti, net jei šiuo metu jis neapdoroja jokios įvesties.

„Tai gali būti ypač naudinga, pavyzdžiui, AI sistemose, integruotose į transporto priemones, ypač turint omenyje saugumą“, – aiškina dr. Schillingas.

Dr. Krauss tęsia: „Net jei eismo nėra daug, o automobilis važiuoja tik tiesiai greitkeliu, AI būtų naudinga fone apsvarstyti, kurie eismo įvykiai gali įvykti. reaguoti“.

Dr. Krausso ir Dr. Schillingo tyrimas rodo, kad sinergetinis AI ir smegenų tyrimų ryšys gali išplėsti žinomų apie pažinimo procesus ir smegenų funkciją ribas, o tai galiausiai paskatins naujoviškus medicinos diagnostikos ir terapijos metodus.

Didėjantis technologijų ir smegenų tyrimų susiliejimas taip pat rodo, kaip lemiami tarpdisciplininiai metodai yra iššifruojant sudėtingas gamtoje esančias sistemas. Savo atradimais FAU tyrėjai siekia ne mažiau, nei geriau suprasti, ko gero, sudėtingiausią iš visų sistemų: žmogaus smegenis.