Naujo tyrimo duomenimis, kūdikių smegenys nėra tokios nesubrendusios, kaip manyta anksčiau, greičiau jie naudojasi pogimdyminio „bejėgiškumo“ periodu, kad išmoktų galingus pagrindinius modelius, panašius į tuos, kuriais grindžiamas generacinis AI.
Tyrimas, kuriam vadovavo Dublino Trinity College neurologas ir ką tik paskelbtas žurnale Kognityvinių mokslų tendencijospirmą kartą nustato, kad klasikinis kūdikių bejėgiškumo paaiškinimas nėra pagrįstas šiuolaikiniais smegenų duomenimis.
Palyginti su daugeliu gyvūnų, žmonės po gimimo ilgą laiką yra bejėgiai. Daugelis gyvūnų, pavyzdžiui, arkliai ir vištos, gali vaikščioti tą dieną, kai jie gimsta. Šis užsitęsęs bejėgiškumo laikotarpis kelia pavojų kūdikiams ir užkrauna didžiulę naštą tėvams, tačiau stebėtinai išgyveno evoliucinį spaudimą.
„Nuo septintojo dešimtmečio mokslininkai manė, kad žmonių kūdikių bejėgiškumą lėmė gimimo suvaržymai. Buvo tikima, kad didelėmis galvomis kūdikiai turi gimti anksti, todėl smegenys yra nesubrendusios ir bejėgis laikotarpis trunka iki 1 metų amžiaus.
„Norėjome išsiaiškinti, kodėl žmonių kūdikiai buvo bejėgiai tokį ilgą laikotarpį“, – aiškina profesorius Rhodri Cusack, kognityvinės neurologijos profesorius ir pagrindinis šio straipsnio autorius.
Mokslininkų komandą sudarė prof. Cusackas, kuris matuoja kūdikio smegenų ir proto vystymąsi, naudodamas neurovaizdavimą; Prof. Christine Charvet iš Oburno universiteto, JAV, kuri lygina įvairių rūšių smegenų vystymąsi; ir daktaras Marc'Aurelio Ranzato, vyresnysis dirbtinio intelekto tyrėjas DeepMind.
„Mūsų tyrime buvo lyginamas skirtingų gyvūnų rūšių smegenų vystymasis. Jis buvo pagrįstas ilgalaikiu projektu „Translating Time”, kuris prilygina atitinkamą amžių skirtingoms rūšims, siekiant nustatyti, kad žmogaus smegenys gimimo metu yra brandesnės nei daugelio kitų rūšių”, – sako prof.
Tyrėjai naudojo smegenų vaizdavimą ir nustatė, kad daugelis žmogaus kūdikio smegenų sistemų jau veikia ir apdoroja gausius juslių gaunamos informacijos srautus. Tai prieštarauja ilgalaikiam įsitikinimui, kad daugelis kūdikių smegenų sistemų yra per daug nesubrendusios funkcionuoti.
Tada komanda palygino mokymąsi žmonėms su naujausiais mašininio mokymosi modeliais, kai giliems neuroniniams tinklams naudingas „bejėgis“ išankstinio mokymo laikotarpis.
Anksčiau dirbtinio intelekto modeliai buvo tiesiogiai mokomi atlikti užduotis, kurioms jie buvo reikalingi – pavyzdžiui, savarankiškai važiuojantis automobilis buvo mokomas atpažinti tai, ką mato kelyje. Tačiau dabar modeliai iš pradžių yra iš anksto apmokyti matyti modelius dideliame duomenų kiekyje, neatliekant jokių svarbių užduočių. Gautas pagrindo modelis vėliau naudojamas konkrečioms užduotims išmokti. Nustatyta, kad tai galiausiai lemia greitesnį naujų užduočių išmokimą ir geresnį našumą.
„Siūlome, kad kūdikiai kūdikystėje taip pat naudotų „bejėgišką“ laikotarpį, kad iš anksto treniruotųsi, mokytųsi galingų pagrindų modelių, kurie ir toliau stiprina pažinimą vėlesniame gyvenime su dideliu našumu ir greitu apibendrinimu.
„Tai labai panašu į galingus mašininio mokymosi modelius, kurie pastaraisiais metais lėmė didelius generatyvaus AI proveržius, tokius kaip OpenAI ChatGPT arba Google Gemini“, – aiškino prof. Cusackas.
Tyrėjai teigia, kad būsimi kūdikių mokymosi tyrimai gali įkvėpti naujos kartos AI modelius.
„Nors dirbtinio intelekto srityje įvyko didelių laimėjimų, pamatiniai modeliai sunaudoja daug energijos ir reikalauja daug daugiau duomenų nei kūdikiai. Supratimas, kaip kūdikiai mokosi, gali įkvėpti naujos kartos dirbtinio intelekto modelius. Kiti tyrimo žingsniai būtų tiesioginis mokymosi palyginimas smegenys ir dirbtinis intelektas“, – padarė išvadą jis.