Digitaler Zwillingshirn: Brücke zwischen biologischer Intelligenz und künstlicher Intelligenz

Eine Reihe neuerer Entwicklungen in der Neurowissenschaft und KI-Technologie, die von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert sind, haben uns neue Möglichkeiten eröffnet, das Geheimnis der Intelligenz zu lösen. Nun hat ein Forschungsteam unter der Leitung von Professor Jiang Tianzi vom Institut für Automatisierung der Chinesischen Akademie der Wissenschaften die Schlüsselkomponenten und Merkmale einer innovativen Plattform namens „Digital Twin Brain“ dargelegt. Die Plattform verspricht, die Lücke zwischen biologischer Intelligenz und künstlicher Intelligenz zu schließen und neuartige Lösungen für beide Zwecke bereitzustellen.

Diese Forschung wurde am 22. September in der Zeitschrift „Intelligent Computing“ veröffentlicht.

Eine große Ähnlichkeit zwischen biologischer Intelligenz und künstlicher Intelligenz besteht darin, dass beide zu Netzwerkstrukturen gehören. Da das Gehirn aus biologischen Netzwerken besteht, hoffen Forscher, mithilfe künstlicher Netzwerke entsprechende digitale Modelle oder Gehirn-„Zwillinge“ zu erstellen, um Wissen über biologische Intelligenz in die Modelle einfließen zu lassen. Das ultimative Ziel dieses Schritts besteht darin, „die Entwicklung allgemeiner künstlicher Intelligenz zu fördern und eine präzise psychische Gesundheitsversorgung zu fördern“. Und es besteht kein Zweifel, dass die Verwirklichung dieses ehrgeizigen Ziels nicht ohne die gemeinsamen Anstrengungen von Wissenschaftlern verschiedener Disziplinen auf der ganzen Welt erreicht werden kann.

Mithilfe digitaler Zwillingsgehirne können Forscher den Arbeitsmechanismus des menschlichen Gehirns erforschen, indem sie das Gehirn simulieren/regulieren, um verschiedene kognitive Aufgaben in verschiedenen Zuständen auszuführen. Sie könnten beispielsweise modellieren, wie das Gehirn im Ruhezustand normal funktioniert und welche Probleme als Folge einer Krankheit auftreten können, oder neue Wege entwickeln, um die Gehirnaktivität zu regulieren und aus ungesunden Zuständen herauszuführen.

Obwohl es wie Science-Fiction klingt, verfügen digitale Zwillingsgehirne über eine solide biologische theoretische Grundlage. Es integriert drei Kernelemente: eine Gehirnkarte, die als strukturelles Gerüst und biologischer Einschränkungsmechanismus dient, ein mehrstufiges neuronales Modell, das auf biologischen Daten trainiert wird, um die Gehirnfunktion zu simulieren, und eine Reihe von Werkzeugen zur Bewertung und Aktualisierung der aktuellen „Zwillings“-Kopie . Anwendung.

Von diesen drei Kernelementen wird erwartet, dass sie sich in geschlossenen Kreisläufen weiterentwickeln und interagieren. Durch die dynamische Kartierung des Gehirns können neuronale Modelle verbessert werden, um realistischere Funktionssimulationen zu erzeugen. In der Vergangenheit wurden aus solchen Modellen zusammengesetzte „Zwillinge“ in einem immer größeren Spektrum praktischer Anwendungsszenarien validiert, darunter die Entdeckung von Krankheitsbiomarkern und Arzneimitteltests. Diese Anwendungen liefern kontinuierliches Feedback und verbessern so die Gehirnkarte, um den gesamten Betriebskreislauf zu vervollständigen.

Das biologische Gehirn verfügt über eine komplexe Struktur und ein dynamisches System. Daher ist es notwendig, eine äußerst detaillierte Gehirnkarte zu erstellen, die Karten unterschiedlicher Maßstäbe, mehrerer Modi und sogar verschiedener Arten umfasst, um die Konstruktionslogik digitaler Zwillinge zu beherrschen . Durch die umfassende Sammlung relevanter Karten können Forscher alle Aspekte des Gehirns sowie die Verbindungen und Interaktionen zwischen verschiedenen Regionen im Gehirn eingehend erforschen und letztendlich das Geheimnis der Prinzipien der Gehirnorganisation lüften.

Andererseits stellt die Gehirnkarte auch eine Einschränkung dar, das heißt, das neuronale Modell muss auf der Karte basieren, um eine „biologische Plausibilität“ zu erreichen, was auch technische Herausforderungen mit sich bringt.

Das Team von Jiang Tianzi glaubt, dass die Karte des Gehirnnetzwerks ein wichtiger Teil der Entwicklung digitaler Zwillingsgehirne werden wird. Im Jahr 2016 gaben Forscher des Instituts für Automatisierung der Chinesischen Akademie der Wissenschaften bekannt, dass die Makrokarte 246 Gehirnregionen umfasst und sich auf eine „umfassende und detaillierte Kartierung“ der Gehirnstruktur und -konnektivität zubewegt.

Gleichzeitig sind die Autoren angesichts der Tatsache, dass bestehende Gehirnsimulationsplattformen oft keine anatomischen Grundlagen haben, der Ansicht, dass es von entscheidender Bedeutung sein wird, „eine Reihe von Open-Source-, effizienten, flexiblen, benutzerfreundlichen und Atlas-beschränkten Gehirnsimulationsplattformen“ zu entwerfen ". Die Plattform muss leistungsstark genug sein, um mehrskalige und multimodale Modellierung zu unterstützen. Natürlich müssen noch viele offene Fragen gelöst werden, beispielsweise wie komplexes biologisches Wissen effektiv in digitale Zwillingskopien integriert werden kann, wie bessere Simulationsmodelle entworfen werden können und wie digitale Zwillingsgehirne in tatsächliche Szenarien integriert werden können.

Alles in allem repräsentiert ein solcher digitaler Zwillingshirn die Integration von Neurowissenschaften und künstlicher Intelligenz. Durch die Integration komplexer Gehirnkarten, dynamischer neuronaler Modelle und einer Vielzahl von Anwendungen verspricht diese Plattform, unser Verständnis von biologischer Intelligenz und künstlicher Intelligenz zu revolutionieren. Durch die gemeinsamen Anstrengungen von Wissenschaftlern auf der ganzen Welt sollen digitale Zwillingsgehirne die Entwicklung allgemeiner künstlicher Intelligenz vorantreiben, die Präzisionspsychologie revolutionieren und uns letztendlich dabei helfen, menschliche Gedanken gründlich zu verstehen, die Entwicklung intelligenter Technologie zu planen und nach transformativen Behandlungen zu suchen Erkrankungen des Gehirns ebnen den Weg in die Richtung.

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