디지털 트윈 두뇌: 생물학적 지능과 인공 지능을 연결
인간 두뇌 구조에서 영감을 받은 신경과학과 AI 기술의 최근 일련의 발전은 우리에게 지능의 미스터리를 풀 수 있는 새로운 가능성을 열어주었습니다. 이제 중국과학원 자동화 연구소의 Jiang Tianzi 교수가 이끄는 연구팀은 '디지털 트윈 브레인'이라는 혁신적인 플랫폼의 핵심 구성 요소와 기능을 설명했습니다. 이 플랫폼은 생물학적 지능과 인공 지능 사이의 격차를 해소하고 양쪽 모두에게 새로운 솔루션을 제공할 것을 약속합니다.
이 연구는 "Intelligent Computing" 저널 9월 22일자에 게재되었습니다.
생물 지능과 인공 지능의 주요 유사점은 둘 다 네트워크 구조에 속한다는 것입니다. 뇌는 생물학적 네트워크로 구성되어 있기 때문에 연구자들은 인공 네트워크를 사용하여 생물학적 지능에 대한 지식을 모델에 입력하기 위해 해당 디지털 모델 또는 뇌 "쌍둥이"를 구축하기를 희망합니다. 이번 움직임의 궁극적인 목표는 '일반 인공지능의 발전을 촉진하고 정밀한 정신건강 관리를 촉진'하는 것이다. 그리고 이 야심찬 목표의 실현은 전 세계 다양한 분야의 과학자들의 공동 노력 없이는 달성될 수 없다는 점에는 의심의 여지가 없습니다.
디지털 트윈 두뇌를 사용하여 연구자들은 다양한 상태에서 다양한 인지 작업을 수행하도록 두뇌를 시뮬레이션/조절함으로써 인간 두뇌의 작동 메커니즘을 탐색할 수 있습니다. 예를 들어, 휴식 중에 뇌가 정상적으로 기능하는 방식과 질병으로 인해 어떤 문제가 발생할 수 있는지 모델링하거나 뇌 활동을 조절하고 건강에 해로운 상태에서 벗어나도록 유도하는 새로운 방법을 고안할 수 있습니다.
공상과학 소설처럼 들리지만 디지털 트윈 두뇌는 탄탄한 생물학적 이론적 기반을 가지고 있습니다. 이는 구조적 비계 및 생물학적 제약 메커니즘 역할을 하는 뇌 지도, 뇌 기능을 시뮬레이션하기 위해 생물학적 데이터로 훈련된 다단계 신경 모델, 현재 "쌍둥이"를 평가하고 업데이트하는 데 사용되는 일련의 알고리즘이라는 세 가지 핵심 요소를 통합합니다. 복사.
이 세 가지 핵심 요소는 폐쇄 루프를 통해 계속 개발되고 상호 작용할 것으로 예상됩니다. 동적 뇌 매핑은 신경 모델을 개선하여 보다 현실적인 기능 시뮬레이션을 생성할 수 있습니다. 과거에는 이러한 모델로 구성된 "쌍둥이"가 질병 바이오마커 발견 및 약물 테스트를 포함하여 계속 확장되는 실제 응용 시나리오에서 검증되었습니다. 이러한 애플리케이션은 지속적인 피드백을 제공함으로써 두뇌 지도를 강화하여 전체 운영 루프를 완료합니다.
생물학적 뇌는 복잡한 구조와 동적 시스템을 가지고 있으므로 디지털 트윈의 구성 논리를 파악하려면 다양한 규모, 다중 모드, 심지어 다른 종의 맵을 포함하여 매우 상세한 뇌 맵을 구축해야 합니다. . 관련 지도를 종합적으로 수집함으로써 연구자들은 뇌의 모든 측면은 물론 뇌의 여러 영역 간의 연결과 상호 작용을 깊이 탐구하고 궁극적으로 뇌 조직 원리의 미스터리를 풀 수 있습니다.
한편, 뇌 지도는 제약을 나타내기도 합니다. 즉, 신경 모델은 "생물학적 타당성"을 달성하기 위해 지도를 기반으로 해야 하며 이는 기술적 과제도 가져옵니다.
Jiang Tianzi 팀은 뇌 네트워크 맵이 디지털 트윈 두뇌 개발의 중요한 부분이 될 것이라고 믿습니다. 2016년 중국과학원 자동화 연구소의 연구원들은 매크로맵에 246개의 뇌 영역이 포함되어 있으며 뇌 구조와 연결성에 대한 "광범위하고 상세한 매핑"을 향해 나아가고 있다고 발표했습니다.
동시에 기존 뇌 시뮬레이션 플랫폼에는 해부학적 기초가 부족한 경우가 많기 때문에 저자는 "오픈 소스로 효율적이고 유연하며 사용자 친화적이고 아틀라스가 제한된 뇌 시뮬레이션 플랫폼 세트"를 설계하는 것이 중요하다고 믿습니다. ". 플랫폼은 다중 규모 및 다중 모드 모델링을 지원할 만큼 강력해야 합니다. 물론 복잡한 생물학적 지식을 디지털 트윈 복사본에 효과적으로 엮는 방법, 더 나은 시뮬레이션 모델을 설계하는 방법, 디지털 트윈 두뇌를 실제 시나리오에 통합하는 방법 등 해결해야 할 질문이 여전히 많이 있습니다.
이러한 디지털 트윈 두뇌는 결국 신경과학과 인공지능의 통합을 의미합니다. 복잡한 뇌 지도, 동적 신경 모델 및 다양한 애플리케이션을 통합함으로써 이 플랫폼은 생물학적 지능과 인공 지능에 대한 우리의 이해를 혁신할 것을 약속합니다. 전 세계 과학자들의 공동 노력으로 디지털 트윈 브레인은 일반 인공지능의 발전을 촉진하고, 정밀심리의학에 혁명을 일으키고, 궁극적으로 인간의 생각을 철저히 파악하고, 지능형 기술의 발전을 계획하며, 변혁적인 치료법을 모색하는 데 도움이 될 것으로 기대됩니다. 뇌 질환 방향으로 길을 닦습니다.
위 내용은 디지털 트윈 두뇌: 생물학적 지능과 인공 지능을 연결의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

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