Kredit: Domain Publik Pikabai/CC0
Hadiah Nobel Fisika dan Kimia tahun 2024 dipandang sebagai dorongan bagi alat kecerdasan buatan (AI) yang, dalam konsepnya, terinspirasi oleh ilmu saraf. Dengan meniru perilaku sel otak manusia, algoritme pembelajaran mesin mempercepat pemahaman kita tentang biologi dasar, dengan teknologi seperti AlphaFold 3 dari Google DeepMind yang memungkinkan untuk memprediksi struktur protein atau bagaimana mereka berinteraksi dengan obat potensial.
Ketika para ilmuwan di segala bidang bergulat dengan arti AI bagi pekerjaan mereka, ilmuwan medis Michael Halasa, seorang profesor ilmu saraf di Tufts University School of Medicine, berfokus pada bagaimana AI dapat mengubah studi tentang pemrosesan kognitif, penyakit mental, dan psikiatri. obat-obatan.
Laboratorium Halas telah menghabiskan beberapa tahun terakhir untuk mengukur cara sel-sel otak berbicara satu sama lain ketika subjek menyelesaikan tugas-tugas kompleks. Selain upaya untuk memahami cara otak berpikir tentang dunia, penerapan praktis dari karyanya adalah penciptaan “model berbasis penyakit”, yaitu pengukuran yang mengubah patologi otak menjadi model prediktif yang memprediksi respons terhadap pengobatan.
Halasa mengatakan bahwa jika arsitektur pembelajaran mesin yang sesuai—cetak biru bagaimana program AI mengevaluasi dan memproses informasi—dibangun dan dilatih berdasarkan data neurologis, alat ini dapat memodelkan penyakit kompleks seperti skizofrenia dan digunakan untuk memantau respons pasien terhadap pengobatan. Tujuannya adalah menggunakan perhitungan tersebut untuk menginspirasi model AI generasi berikutnya untuk psikiatri.
Tufts Now: Misi lab Anda adalah menghubungkan sirkuit saraf dengan kognisi. Bisakah Anda berbicara tentang apa artinya bagi Anda dan tim Anda?
Michael Halasa: Kami memulai sebagai laboratorium tikus yang mencoba untuk lebih memahami bagian otak yang disebut thalamus, yang terlibat dalam mengumpulkan informasi sensorik dan membantu Anda memutuskan ke mana harus mengarahkan perhatian Anda. Misalnya, jika Anda berada di pesta yang ramai, thalamus Anda memungkinkan Anda memblokir musik atau suara apa pun di sekitar Anda untuk menguping percakapan yang terjadi di ruangan lain.
Ketika kami mulai melakukan penelitian, kejutan besar adalah kesadaran bahwa sebagian besar thalamus tidak menerima informasi dari indera, tetapi dari korteks serebral. Kita kemudian mengetahui bahwa bagian dari tugasnya adalah berfungsi sebagai sistem pemungutan suara di otak, mengambil informasi, mencari tren, memutuskan apa yang dapat diandalkan, dan membantu kita mengambil keputusan terbaik.
Otak manusia telah mengembangkan mekanisme yang kuat untuk mencari informasi yang salah, dan laboratorium kami sedang menyelidiki bagaimana mekanisme tersebut bisa rusak pada skizofrenia. Pekerjaan kami juga memberikan wawasan tentang cara membangun arsitektur AI yang dapat memahami informasi yang bertentangan sehingga dapat menghitung tren dan menggabungkan masukan dengan cara yang paling optimal.
Apa saja contoh proyek penelitian yang dapat membantu dalam menginformasikan model AI?
Dengan merekam aktivitas thalamus dan korteks prefrontal, bagian otak yang menggerakkan fungsi eksekutif seperti membuat keputusan kompleks, pada hewan yang menyelesaikan berbagai tugas, kami menghasilkan model cara kerja otak yang kemudian dapat direplikasi atau diterapkan pada AI.
Misalnya, pada tahun 2021, seorang rekan pascadoktoral di lab saya, Arghia Mukherjee, menerbitkan sebuah makalah di Nature yang menunjukkan bahwa talamus tikus dapat memantau masukan sensorik yang bertentangan saat mengambil keputusan, memperlambat dinamika pengambilan keputusan di korteks prefrontal sedemikian rupa sehingga sebanding dengan keandalan informasi yang masuk.
Baru-baru ini, rekan pascadoktoral Norman Lam memimpin penelitian yang diterbitkan di jurnal Nature yang melibatkan tikus. Hewan-hewan ini dapat membedakan antara kesalahan yang disebabkan oleh kesalahan penilaian persepsi mereka sendiri dan kesalahan yang disebabkan oleh perubahan lingkungan, dan kami menemukan bahwa thalamus sangat penting untuk proses ini.
Dengan memantau berbagai sumber ketidakpastian (persepsi versus lingkungan), subjek dapat mengubah perilakunya dengan cara yang lebih sesuai dengan perubahan lingkungan aktual. Inilah yang oleh para ahli saraf disebut sebagai keputusan hierarkis.
Sebagai manusia, kita selalu menghadapi masalah seperti ini; kita dapat dengan cepat menentukan bahwa lampu lalu lintas rusak pada hari cerah, namun mungkin memerlukan waktu lebih lama untuk mengambil keputusan pada hari berkabut. Namun kesimpulan ini terkadang bisa mengarah pada keputusan yang salah.
Misalnya, jika Anda melihat rekan kerja tidak tersenyum pada suatu pagi, Anda dapat berasumsi bahwa dia sedang kesal kepada Anda padahal sebenarnya dia sedang sibuk. Fenomena “melompat ke kesimpulan” ini diperburuk pada skizofrenia dan mungkin berhubungan dengan gangguan pada sirkuit yang disebutkan di atas. Kami terus menguji hipotesis ini melalui desain tugas yang mengisolasi proses-proses ini.
Di mana Anda melihat jaringan AI berkembang karena penelitian seperti yang Anda lakukan?
Jaringan saraf biasanya hanya pandai mempelajari satu hal, dan ketika mereka mencoba mempelajari tugas baru, tugas sebelumnya akan ditimpa. Hal ini merupakan tantangan yang harus diatasi karena arsitektur yang dapat melatih AI untuk mempelajari bahasa atau menafsirkan isyarat visual seringkali tidak dapat dioperasikan.
Otak manusia dapat melakukan banyak tugas dengan sedikit energi yang dibutuhkan oleh AI. Anda benar-benar dapat menabrakkan manusia ke dalam secangkir air gula saat mereka sedang mengendarai mobil dan berbicara di telepon pada saat yang bersamaan. Untuk melakukan hal yang sama dengan AI, Anda memerlukan listrik yang cukup untuk memberi listrik pada sebuah desa selama setahun. Kami percaya bahwa bagian dari solusi untuk meningkatkan kinerja AI terletak pada pemahaman kemampuan yang digunakan manusia sepanjang waktu.
Manusia juga lebih mampu mengambil keputusan yang bersifat hierarkis, sebagian karena kita pandai mengelompokkan lingkungan ke dalam episode-episode persepsi atau mnemonik yang kita sebut “konteks”. Membuat respons adaptif bergantung pada pemantauan konteks dan mengetahui secara pasti kapan konteks tersebut berubah.
Program AI kurang mahir dalam mensegmentasi lingkungan dengan cara adaptif ini, sehingga menyulitkan mereka untuk mengetahui kapan kesalahan terjadi karena penilaian persepsi yang salah atau perubahan lingkungan. Kami bekerja keras untuk memahami bagaimana otak hewan dan manusia melakukan hal ini dan semoga dapat mengajarkan kecerdasan buatan bagaimana melakukannya dengan tepat.
Apa yang bisa dilakukan program AI dengan “model yang relevan dengan penyakit” dan dari mana asalnya?
Pekerjaan kami terutama berfokus pada skizofrenia, yang berhubungan dengan gangguan komunikasi antara thalamus dan korteks serebral. Kami pikir mungkin ada ketidakmampuan otak untuk berpikir dan mengambil keputusan. Kami melihat hal ini pada model tikus yang relevan dengan kelainan di mana peningkatan kebisingan sensorik membuat mereka kurang mampu mengubah perilaku berdasarkan bukti baru.
Namun penelitian tradisional mengenai perilaku hewan tidak banyak membantu memprediksi apa yang terjadi pada manusia, karena perilaku tidak terkontrol dengan baik dan sulit ditafsirkan. Apa yang dilakukan sebagian dari kami di lapangan adalah mencoba membuat otak berada pada kondisi tertentu di mana Anda dapat memaparkan perhitungan tertentu. Artinya, Anda mengetahui masukan pasti yang diperlukan untuk menghasilkan perilaku tertentu dan keluaran ini dapat diterjemahkan ke dalam hipotesis komputasi dalam bentuk model rangkaian. Kami hampir mendapatkan data yang tepat untuk melakukan penelitian translasi menggunakan alat AI.
Bagaimana Anda membayangkan model kecerdasan buatan yang dilatih berdasarkan metrik ini digunakan dalam psikiatri?
Pertama, model penyakit yang terinspirasi AI dapat membantu kita lebih memahami mekanisme yang mendasari gangguan kejiwaan kompleks seperti skizofrenia. Dengan meniru sirkuit saraf yang kami amati pada pasien, kami dapat mengidentifikasi jalur saraf mana yang paling tidak berfungsi sehingga dapat diobati dengan obat tertentu atau teknik neurostimulasi non-invasif.
Kedua, jika kita dapat melatih alat AI standar (seperti alat analisis data) untuk mengenali pola halus aktivitas dan perilaku otak yang terkait dengan berbagai kondisi kejiwaan, hal ini dapat membantu dokter membuat diagnosis yang lebih akurat dan lebih awal. Misalnya, saat kita mempelajari lebih lanjut tentang skizofrenia, kemungkinan besar kita akan mengetahui bahwa skizofrenia bukanlah penyakit tunggal. Kita memerlukan deskripsi perhitungan untuk menentukan apa yang diderita pasien dan pengobatan terbaik.
Terakhir, model prediksi AI ini dapat digunakan untuk memprediksi dan memantau respons pengobatan. Dengan memantau perubahan aktivitas otak pasien dari waktu ke waktu berdasarkan pola yang diharapkan, kami dapat mempersonalisasi rencana perawatan secara lebih efektif dan menyesuaikannya secara real-time berdasarkan respons seseorang.
Informasi lebih lanjut: Norman H. Lam dkk, Pemrosesan ketidakpastian transtalamus prefrontal mendorong peralihan yang fleksibel, Nature (2024). DOI: 10.1038/s41586-024-08180-8
Disediakan oleh Universitas Tufts
Kutipan: Tanya Jawab: Menghasilkan data dari neuron untuk mempelajari aturan AI di otak (2024, 14 November) Diakses pada 15 November 2024, dari https://medicalkpress.com/nevs/2024-11-ka-generating-neurons-ai – otak .html
Dokumen ini memiliki hak cipta. Kecuali untuk transaksi wajar untuk tujuan studi atau penelitian pribadi, tidak ada bagian yang boleh direproduksi tanpa izin tertulis. Konten disediakan untuk tujuan informasi saja.
Kesehatan
info Kesehatan
cara hidup sehat
makanan sehat
suara88
sumo7777
supermoney888
teratai88
thor88
togelhk88
topjitu88
totosloto88
trisula888
udangbet88
via88
virusjp88
warga888
waw88
winjitu88
wisdom88
wnitogel88
yoyo888
validtoto88
sule999
sule88
ss888bet
sia77
seluang88
satu88
satu777
rp88
rp88
rp88
qiuqiu88
pt88
pt77
produk88
mt88
mt77
menang66
latobet888
kedai96
kedai188
ids88
hp88
hp77
gm88
gm77
final888
duit88
duit168
divisi88
dewi500
devil88
cuputoto88
cukongbet88
bom888
bintaro888
askasino88
999aset
afb77
aset99
bendera77
bendera888
coco88
cuma77
cuma88
dwv88
fafajp88
gemar88
gocap88
gocaptoto
hakabet88
hwtoto88
ina77
ina88
jingga8888
juragan777
kastil77
kebo888
kkwin77
kokoslot88
luckydf88
microstar888
monperatoto88
mpo1122
mpo122
mpopelangi88
pamanslot88
panel88
paragon77
paragon888
pion77
prada88
prada888
qqslot88slot
rejekibet88
rezekibet88
sensa77
sensa888
singajp88
sr77
sr88
surya77
surya88
tajir77
tajir88
toto122
toto123
uangvip88
wajik77
777neko
88judi
99judi
abcslot88