Matematika vědomí: Bayesův odhad a lidský vizuální systém

V antickém Řecku, kde se zrodily základy mnoha vědeckých disciplín, filozofové jako Hippokrates a Aristoteles stáli před záhadou, která i v dnešní době vědcům uniká: jak funguje lidský mozek a co tvoří lidské vědomí. Od doby antického Řecka a Říma, která započala přibližně v 8. století př. n. l.) uplynulo mnoho staletí a ačkoli jsme byli schopni od té doby zodpovědět mnoho zapeklitých otázek, jedna z nich nám pořad zůstává otevřená: Jak funguje lidský mozek a co přesně utváří lidské vědomí?

Dovedu si představit, že v této fázi namítnete, že co se týče porozumění našeho hlavního orgánu, dosáhli už jsme docela význačných úspěchů. S tím s vámi nemohu více než nesouhlasit, díky špičkovým technologiím jako je EEG nebo MRI dokážeme mnohem lépe interpretovat celou nervovou soustavu a chápat její určité vzorce chování. I tak nás ale pořád trápí mnoho otázek, na které se vědci po celém světě usilovně snaží najít odpověď. 

Mozek je ale sám o sobě velmi komplexní orgán, který je jako tajemná černá skříňka, mechanismus, který můžeme pozorovat a měřit, ale který je velmi obtížný na porozumění. Právě z toho důvodu mnozí odborníci na poli neurologie doufají v přínos umělé inteligence, která by jim onen zapeklitý orgán pomohla pochopit.

Obrázek 1 – Midjourney: Marcus Aurelius

Nový model pro zpracovávání vizuálních informací

Umělá inteligence se stále více uplatňuje v různých odvětvích, a dle všeho má potenciál revolucionizovat i oblast neurologie. Nedávno byl představen matematický model, jenž velmi přesně reflektuje způsob, jakým náš mozek interpretuje vizuální data.

Tento pokrok ukazuje na fascinující podobnost mezi lidským mozkem a sofistikovaným výpočetním strojem. Odborníci totiž zjistili, že naše mozky provádějí komplexní výpočty srovnatelné s těmi, které realizují výkonné počítače. Klíčovým procesem v této souvislosti je bayesův odhad. Pro ty z vás, kteří se s termínem setkávají poprvé si zde dovolím krátký popis: 

Bayesův Odhad: Kombinace minulosti s přítomností k lepší budoucnosti

Bayesův odhad, pojmenovaný po matematikovi Thomasu Bayesovi z 18. století, je sofistikovanou metodou statistické inference, která harmonicky skloubí předchozí znalosti (prior) s aktuálně získanými daty (věrohodnost) k vytvoření aktualizovaného přesvědčení (posteriorní pravděpodobnost). V základu se jedná o elegantní postup, jak propojit naše historické přesvědčení s novými poznatky za účelem vytvoření robustnějšího a informovanějšího odhadu.

V srdci bayesova přístupu leží teorém, který matematicky vyjadřuje, jak nová data mohou ovlivnit naše stávající přesvědčení. V mnoha disciplínách, od medicíny po ekonomii, tento odhad poskytuje cenný nástroj pro informované rozhodování v prostředí nejistoty.

Například pokud víte, jak vypadá pes a vidíte chlupaté zvíře se čtyřma nohama a ocasem, můžete využít své předchozí znalosti k odhadu, že se bude jednat o psa. Tato schopnost, kterou máme od narození, nám umožňuje rychle a přesně interpretovat svět kolem nás. Naproti tomu stroje, ačkoliv v některých aspektech mimoděk podobné, se mohou často zaseknout na zdánlivě jednoduchých úkolech, jako je identifikace hydrantu na obrázku v rámci CAPTCHA bezpečnostního testu.

Ve své kráse pak umožňuje Bayesův odhad vědcům a odborníkům začlenit existující znalosti do nových analýz, což nabízí hlubší pochopení a sofistikovanější interpretaci výsledků. V konečném důsledku tato metoda umožňuje, aby minulost a přítomnost společně ukazovaly směr k budoucnosti. 

Bayesův odhad nachází uplatnění v širokém spektru disciplín a aplikací:

• Medicína: Při diagnostice nemocí nebo hodnocení účinnosti léčby na základě klinických testů.
• Strojové učení: V algoritmech pro klasifikaci, regresi či doporučovací systémy.
• Ekologie: Při modelování populace zvířat nebo predikci změn v ekosystémech.
• Ekonomie: Pro odhad ekonomických ukazatelů a predikci tržních trendů.
• Inženýrství: Při řešení problémů filtrace signálů nebo odhadu stavů systémů.
• Astronomie: Při analýze dat z teleskopů a odhadu vlastností kosmických objektů.
• Právo: Pro posouzení věrohodnosti svědectví nebo odhad pravděpodobnosti viny.

Obrázek 2 – Midjourney: Universe Eye

Interpretace vizuálních informací

Ve vědeckém časopise Nature Communications byla nedávno prezentována studie, na níž spolupracovali odborníci z University of Sydney, University of Queensland a University of Cambridge. V rámci svého bádání vytvořili matematický model, který detailně simuluje proces, jakým náš mozek interpretuje vizuální informace. Model obsahoval vše potřebné k provádění bayesova odhadu.

Hlavní vyšetřovatel studie, Dr. Reuben Rideaux z katedry psychologie University of Sydney, podotkl: „Ačkoliv má bayesovo přístup svou konceptuální přitažlivost a silný vysvětlující potenciál, mechanismus, jakým mozek kalkuluje pravděpodobnosti, zůstává v mnohém záhadou.“

„Naše nová studie osvětluje tuto záhadu. Zjistili jsme, že základní struktura a spojení v našem vizuálním systému mozku jsou nastaveny tak, aby mohly provádět bayesovo odhad na základě senzorických dat, která přijímá.

„To, co činí toto zjištění významným, je potvrzení, že naše mozky mají vrozený design, který umožňuje tento pokročilý způsob zpracování, což nám umožňuje efektivněji interpretovat naše okolí.“

Výsledky této studie nejenže podporují stávající teorie týkající se toho, jak mozek využívá bayesovský odhad, ale také odkrývají nové perspektivy pro budoucí výzkum a inovace. Existuje zde velký potenciál využít přirozenou kapacitu mozku k bayesovo odhadu v praktických aplikacích, jež mohou přinést prospěch širší společnosti.

Jak podotkl Dr. Rideaux: „Ačkoliv je náš výzkum primárně zaměřen na vizuální vnímání, jeho dopady sahají mnohem dále a mají význam v širokém spektru disciplín, od neurovědy po psychologii.“

Nové možnosti v oblasti strojového učení a neurologie

Porozumění základních mechanismů, s nimiž náš mozek zpracovává a interpretuje senzorická data, může znamenat průlom v řadě odvětví. V oblasti umělé inteligence například může napodobování těchto mozkových funkcí zásadně přetransformovat metody strojového učení. Ve světě klinické neurologie pak může takové porozumění v budoucnu vyústit v nové terapeutické postupy.

Pod vedením Dr. Williama Harrisona prováděl výzkumný tým experimenty, během nichž monitorovali mozkovou aktivitu dobrovolníků, kteří pasivně sledovali obrazovky. Tyto obrazovky byly navrženy tak, aby vyvolaly specifické neuronové reakce spojené s vizuálním zpracováním. Na základě těchto zaznamenaných dat pak tým sestavil matematické modely, díky nimž mohl porovnat různé hypotézy týkající se způsobu, jakým lidský mozek interpretuje vizuální informace.

Obrázek 3 – Midjourney: Supercomputer

Od porozumění nervové soustavy k superpočítači a AGI

Nepochybně je porozumění dynamice a fungování lidského mozku základním kamenem pro pokrok v oblasti neurovědy a umělé inteligence. Pokud je mozek analogií superpočítače, jak může pochopení jeho funkcí napomoci vývoji superpočítačů a v konečném důsledku umělé generální inteligence (AGI)?

Když hovoříme o superpočítači, mluvíme o stroji s obrovským výpočetním výkonem. Lidský mozek je v tomto kontextu fascinující, protože dokáže zpracovávat obrovské množství informací s neuuvěřitelnou efektivitou a přesností, a to vše v reálném čase. Modelování těchto mozkových funkcí a mechanismů v superpočítači by nejen zlepšilo výkon a efektivitu, ale také by poskytlo hlubší vhled do principů strojového učení.

Zatímco dnešní technologie hlubokého učení čerpá inspiraci z neurálních sítí v lidském mozku, je zřejmé, že jsme teprve na počátku cesty k plnému využití potenciálu, který mozek nabízí. Bayesův odhad, jak již bylo dříve diskutováno, je jedním z klíčových mechanismů, které mozek využívá k interpretaci informací. Přenášení těchto postupů a metodik do strojového učení může vyústit v algoritmy, které jsou mnohem adaptivnější a efektivnější.

Porozumění tomu, jak mozek provádí bayesův odhad, nám také může poskytnout návod, jak navrhnout superpočítače, které by mohly být vybaveny schopností podobnou lidskému vědomí. Tyto počítače by měly schopnost učit se a adaptovat se v reálném čase, což by je posunulo blíže k tzv. AGI.

Superpočítač z „masa a obvodů“?

Mluvíme-li o organických materiálech a technologiích, myslím si, že by zde bylo vhodné zmínit i teorie o jejich propojení. Vědci si totiž již dlouhou dobu lámou hlavu, jak něčeho takového dosáhnout, a to z mnoha důvodů. 

Organické materiály, zejména tkáně a buňky, mohou nabídnout mnoho příležitostí k inovacím v oblasti počítačové technologie. Vědecký výzkum v posledních desetiletích naznačuje, že kombinací organických a anorganických materiálů bychom mohli získat zařízení s vyšší výkonností, větší kapacitou a optimalizovaným využíváním energie. Zde je několik konceptů, kde se spojení organiky s anorganikou dá využít:

Biologické tranzistory

Jedním z klíčových prvků každého počítače jsou tranzistory. Nedávno byl představen koncept biotranzistorů, kde hlavní funkcí je využití bílkovin a dalších molekul místo klasických polovodičů. Takové tranzistory by mohly být flexibilní, samoléčivé a vyžadovaly by méně energie.

Neurální sítě založené na buněčných strukturách

Tradiční počítače jsou založeny na binárním kódování a elektronických obvodech. Pokud bychom mohli napodobit způsob, jakým funguje lidský mozek s miliardami neuronů, mohli bychom dosáhnout mnohem vyššího výkonu a energetické optimalizace. Experimenty s jednotlivými neurony ukazují, že je možné „vyškolit“ buňky k provádění určitých úloh, čímž by se vytvářely biologické počítačové sítě.

Organické paměti

Organické molekuly mohou sloužit jako základ pro nové formy paměti. Například, vědci zkoumají možnost využití DNA jako ultra-kompaktního a dlouhodobého úložiště dat. DNA sekvenování a syntéza se stávají stále levnějšími a rychlejšími, což otevírá dveře ke konceptu DNA paměti.

Bio-senzory

Kombinací organických materiálů s anorganickou technologií je možné vytvářet senzory, které jsou citlivé na biologické látky nebo procesy. Tyto senzory mohou být například využity v medicíně pro detekci nemocí nebo v průmyslu k monitorování kvality vzduchu.

Optimalizace spotřeby energie

Organické systémy, jako je lidský mozek, fungují s mimořádně nízkou spotřebou energie ve srovnání s tradičními počítači. Napodobením těchto systémů by mohla být spotřeba energie výrazně snížena.

Obrázek 4 – Midjourney: Brain combined with Tech

Shrnutí:

• Lidský mozek a vědomí: Filozofové a vědci již od antického Řecka zkoumají, jak funguje lidský mozek a co tvoří lidské vědomí. A i přestože nyní máme moderní technologie jako EEG a MRI, mnoho otázek zůstává stále nezodpovězeno.
• Umělá inteligence a neurologie: Nový matematický model ukazuje, jak mozek interpretuje vizuální data s velmi dobrou přesností a zároveň naznačuje, že lidský mozek může fungovat podobně jako výpočetní stroj. Tyto znalosti by se dali použít ke konstrukci tzv. superpočítače.
• Bayesův odhad v mozku: Tato metoda statistické inference, která kombinuje historické informace s novými daty, byla identifikována jako klíčový mechanismus, jakým mozek interpretuje vizuální informace. Teoreticky by se dala aplikovat i do oblasti AI a výpočetní techniky.
• Výzkum v Nature Communications: Odborníci identifikovali, že struktura vizuálního systému mozku je designována tak, aby prováděla bayesův odhad na základě senzorických dat. Tím se potvrdili dřívější teorie, že nové věci identifikujeme na základě předchozích zkušeností.
• Dopad na budoucnost AI a neurologie: Porozumění mechanismům, s nimiž mozek zpracovává data, může inspirovat nové metody v oblasti umělé inteligence a výpočetní techniky a otevřít cestu k novým terapeutickým postupům v neurologii. Nové informace by tak mohli pomoci v lepšímu porozumění např. Alzheimerovy choroby.