Искусственный интеллект сегодня способен создавать отмеченные наградами эссе и помогать врачам с высокой точностью выявлять заболевания. Однако, когда речь заходит о настоящей умственной гибкости, человеческий мозг по-прежнему имеет явное преимущество.

Гибкость мышления: преимущество человеческого мозга

Люди с удивительной легкостью адаптируются к новым ситуациям и информации. Освоение незнакомого программного обеспечения, проба нового рецепта или разбор правил новой игры часто происходит быстро, тогда как искусственный интеллект обычно сталкивается с трудностями при адаптации в реальном времени и эффективном обучении «на лету».

Недавнее исследование нейробиологов из Принстонского университета выявило одну из ключевых причин этой разницы. Человеческий мозг многократно использует одни и те же «когнитивные блоки» в различных ситуациях, комбинируя их для формирования новых моделей поведения.

«Современные модели ИИ могут достигать человеческого или даже сверхчеловеческого уровня в отдельных задачах. Но им сложно обучаться и выполнять множество разных задач», — отмечает Тим Бушман, доктор философии, старший автор исследования и заместитель директора Принстонского института нейронаук. — «Мы обнаружили, что мозг гибок, потому что может использовать компоненты мышления в разных задачах. Соединяя эти „когнитивные лего“, мозг способен создавать новые задачи».

Исследование опубликовано 26 ноября в журнале Nature.

Композиционность: повторное использование навыков

Если человек уже умеет настраивать велосипед, обучение ремонту мотоцикла может показаться проще. Эта способность строить новый навык из более простых, знакомых, полученных в схожих ситуациях, называется композиционностью.

«Если вы уже умеете печь хлеб, вы можете использовать эти умения, чтобы испечь торт, не переучиваясь с нуля», — объясняет Сина Тафазоли, доктор философии, постдокторант лаборатории Бушмана в Принстоне и ведущий автор исследования. — «Вы используете уже имеющиеся навыки — работу с духовкой, измерение ингредиентов, замешивание теста — и комбинируете их с новыми, например, взбиванием теста и приготовлением глазури, чтобы создать нечто совершенно иное».

До сих пор доказательства того, как именно мозг поддерживает такую гибкую, композиционную мыслительную деятельность, были ограничены и иногда противоречивы.

Эксперимент: задачи визуальной категоризации

Чтобы получить более ясную картину, Тафазоли обучил двух самцов макак-резусов выполнять три связанные задачи, одновременно записывая активность их мозга.

Вместо реальных задач, таких как выпечка или ремонт велосипеда, животным предлагалось выполнить три задачи по визуальной категоризации. На экране им показывали серию цветных пятен, напоминающих воздушные шары. Задача заключалась в определении, больше ли пятно похоже на кролика или на букву «Т» (категоризация по форме), либо кажется более красным или более зелёным (категоризация по цвету).

Задача была сложнее, чем кажется: пятна различались по степени выраженности признаков. Некоторые изображения явно напоминали кролика или были ярко-красными, другие были неоднозначными и требовали внимательного суждения для различения категорий.

Для передачи своего решения по форме или цвету каждая обезьяна указывала ответ, глядя в одно из четырёх направлений на экране. В одной из версий задания, например, взгляд влево означал, что животное считает пятно похожим на кролика, а взгляд вправо — что оно больше похоже на «Т».

Ключевой частью эксперимента было то, что каждая задача имела свои специфические правила, но при этом делила важные компоненты с другими задачами. Одна из цветовых задач и задача по форме требовали, чтобы животные смотрели в одни и те же направления для обозначения выбора, а обе цветовые задачи просили макак категоризировать цвет одинаково, но смотреть в разные стороны при сигнализации о своём решении.

Такой дизайн позволил исследователям выяснить, использует ли мозг одни и те же нейронные паттерны, или когнитивные строительные блоки, когда задачи имеют общие черты.

Префронтальная кора: центр повторно используемых когнитивных блоков

Изучив паттерны мозговой активности, Тафазоли и Бушман обнаружили, что в префронтальной коре — области мозга, отвечающей за высшие мыслительные процессы и принятие решений — присутствует несколько повторяющихся паттернов активности. Эти паттерны появлялись, когда группы нейронов работали вместе для достижения общей цели, например, различения цветов.

Бушман назвал эти паттерны «когнитивными лего» мозга — набором строительных блоков, которые можно гибко комбинировать для формирования различных моделей поведения.

«Я думаю о когнитивном блоке как о функции в компьютерной программе», — говорит Бушман. — «Одна группа нейронов может различать цвета, и её выход может быть связан с другой функцией, управляющей действием. Такая организация позволяет мозгу выполнять задачу, последовательно реализуя каждый её компонент».

Например, для одной из цветовых задач мозг собирает блок, определяющий цвет изображения, вместе с блоком, управляющим движением глаз в определённом направлении. Когда животное переключается на другую задачу, например, определение формы вместо цвета, но с теми же движениями глаз, мозг просто активирует блок обработки формы вместе с блоком для этих же движений глаз.

Такое совместное использование блоков наблюдалось в основном в префронтальной коре и не было столь выражено в других областях мозга. Это говорит о том, что композиционность может быть отличительной чертой именно этой зоны.

Управление вниманием: включение и выключение блоков

Тафазоли и Бушман также заметили, что префронтальная кора способна «приглушать» определённые когнитивные блоки, когда они не нужны. Это, вероятно, помогает мозгу сосредотачиваться на наиболее актуальной задаче в данный момент.

«У мозга ограничены ресурсы для когнитивного контроля», — отмечает Тафазоли. — «Необходимо сжимать некоторые способности, чтобы сосредоточиться на тех, которые сейчас важны. Например, фокусировка на категоризации формы временно снижает способность кодировать цвет, потому что цель — различать форму, а не цвет».

Избирательно активируя и подавляя разные блоки, мозг избегает перегрузки и поддерживает концентрацию на текущей задаче.

Когнитивные лего, искусственный интеллект и психическое здоровье

Эти когнитивные лего могут объяснить, почему люди часто так быстро осваивают новые задачи. Мозгу не всегда нужно начинать с нуля — он может использовать уже имеющиеся ментальные компоненты, комбинировать их и избегать дублирования работы, чего современные ИИ-системы обычно не умеют.

«Главная проблема машинного обучения — катастрофическое забывание», — говорит Тафазоли. — «Когда машина или нейросеть учится чему-то новому, она забывает и перезаписывает предыдущие воспоминания. Если искусственная нейросеть умеет печь торт, а затем учится печь печенье, она забудет, как печь торт».

Внедрение композиционности в ИИ может со временем сделать искусственные системы более похожими на человека в обучении, позволяя им приобретать новые навыки без стирания старых.

Те же принципы могут повлиять и на медицину. Многие неврологические и психиатрические состояния, включая шизофрению, обсессивно-компульсивное расстройство и некоторые формы травм мозга, затрудняют применение уже имеющихся навыков в новых ситуациях. Такие проблемы могут возникать, когда мозг больше не может плавно перекомбинировать свои когнитивные строительные блоки.

«Представьте, что можно помочь людям восстановить способность менять стратегии, осваивать новые привычки или адаптироваться к переменам», — говорит Тафазоли. — «В долгосрочной перспективе понимание того, как мозг повторно использует и перекомбинирует знания, может помочь нам разрабатывать методы терапии, восстанавливающие этот процесс».