AI模型如何帮助理解和控制大脑|Quanta杂志

那一年，他还共同撰写了一项展示的研究AI模型如何改变神经科学。Schrimpf和他的同事训练了一个模型，以产生句子，该句子在阅读时会激活或抑制读者大脑中的神经活动。当他们用人类受试者对其进行测试时，大脑扫描证实，AI生成的句子确实以模型预测的方式改变了神经活动。这项研究标志着任何领域的研究人员首次对高级大脑活动施加了非侵入性控制。使用这种方法，科学家可以潜在地使用AI生成的刺激来治疗抑郁症，阅读障碍和其他与大脑有关的疾病。

量子与Schrimpf谈到了人工神经网络有关智力，神经科学的未来以及预测和影响人类思想的道德考虑因素。访谈已被凝结和编辑，以清晰。

您可以研究大脑中的视觉和语言系统。为什么这些？

我想建立大脑的模型。从视觉开始是一个实际的决定，因为该领域在神经科学中产生了大多数数据，主要是因为筛选擅长显示许多刺激快速连续的刺激。转向语言是一个决定，看看我们正在为视觉系统（例如视觉系统）开发的技术是否会翻译。

他们吗？

是的，就像视觉系统一样，人类中的语言系统可以被视为功能的编码器。这可能意味着在认知系统中，在大脑中内置单词或对象的心理表示方式比我们想象的要广泛。

它很难理解人工神经网络，因此，当模型似乎与真实的神经数据保持一致时，您怎么知道这不仅是浅表相关性呢？

我们拥有这些模型的所有信息。解析非常困难。我们试图让数据自言自语。您可以比较两个人的大脑，发现它们的活动模式相似。这基本上是我们在大脑评分列表上拥有所有神经和行为数据的模型所做的事情。

如果有很多数据，而模型只是继续接近天花板 - 我认为这是我们视力和语言所处的情况 - 那么它们可能并不完美，但它们开始保持一致。

这些AI系统与大脑有多相似？

人工神经网络与大脑中的神经元处理单元具有神经元水平的相似性。它们可以反映与大脑合理一致的活动，甚至可以模仿人类的行为。

我们可能永远不会通过简化的模型完美地解释大脑。但是，对我来说，更有趣的问题是当前模型对脑科学的有用程度。而且我认为他们比大多数人都赞扬他们要好得多。

一些神经科学家表示，您的方法不考虑心理数据。公平吗？

确实，在许多方面，我们抛出了经典的神经科学方法。我们说的是，让我们获得更多数据并建立模型，使我们可能实际上不了解内部机制。”

古典神经科学家倾向于以积极的怀疑对我们的研究反应。我认为许多人都知道这些模型在模仿大脑功能方面已经有多好。

我认为这只是一种方法是正确的。他们都有成功和局限性。最终，这只是不同的赌注，我押注这种AI建模方法。

我们与大脑的数字双胞胎有多近？您希望见过一个吗？

那正是大脑得分试图量化的！我很乐观，我们可以接近，我希望这只需要几十年。如果我们到达那里，我想，很酷，我们做到了。现在让我们看看我们能做什么。

你会怎么做？

我们的梦想之一是生成一种字体，以帮助患有阅读障碍的人。如果我们有阅读障碍的模型，我们可以探究它，并找到使某人更容易阅读的文本的更改。

或者，如果我们有一个患者大脑的数字双胞胎接受抑郁症的治疗，我们可以优化有效的治疗。还存在侵入性刺激 - 您可以询问模型如何将大脑状态直接变成抑郁症的模型。

通过AI影响大脑活动是否有限制？

在决策或一般记忆等领域，我们仍然远离影响神经活动。但是，如果我们能够准确地对认知进行建模，那么我们也应该能够诱导我们可以衡量的特定感知体验。

不过，这是一个道德的雷区。您如何开发可以负责任地影响思想的AI模型？

我们需要与专家合作，当我们朝着有一天可能成为产品的事物迈进时，我们对此进行了探讨。建立立法框架至关重要，但对于政策制定者来说，即使在今天，也不是显而易见的。我们已经可以用大脑可以做很多事情，这些大脑没有任何法律框架。

我确实担心时间表太快了。正如我们与AI所看到的那样，到公众关注时，许多追溯工作以确保一切都正确地完成。似乎无论社会发展如何，安全都是事后的想法。

您发现，仅在计算任务上训练的AI模型仍然可以密切预测人类神经反应。这是否意味着人类的智力可以降低为计算？

如果您查看当前的AI系统，它们看起来很聪明。他们有缺陷，但是我当然会开始称他们能够做出聪明的推理。因此，我确实认为智力是可以降低的。我们有一个特定的实施是生物学的，但是我们已经看到证据表明这不是唯一的实施。

证据会改变您认为成为人的意义吗？

如果我们接受人类的行为产生的人类行为，那么人工构建此类过程就没有固有的局限性。AI模型放弃了生化突触，并使用简单的单位级处理，而不是复杂的蜂窝机械。然而，我们看到出现了使人认知的行为。

因此，我认为我们在人类中看到的情报并不是我们的独特之处。这是可能在其他地方出现的信息处理模式。就个人而言，我并不为此感到不安。我认为这是一个了解自己的更多信息的机会。在我看来，使人类的体验独一无二的不是基本的构件，而是一生中创造的经验的收集。