Como o cérebro tensor usa incorporação e imagens para integrar sinais sensoriais e determinar?

Nos campos mais avançados da neurociência e da Inteligência Artificial (IA), o objetivo de compreender e modelar a cognição humana levou à criação de modelos complexos que tentam simular funções cerebrais complexas. O cérebro tensor, uma estrutura computacional criada para simular a forma como o cérebro interpreta e armazena informações, é um exemplo desse modelo.

O cérebro tensor combina processamento simbólico e subsimbólico em uma única estrutura, fornecendo uma nova estrutura para a compreensão dos processos mentais. Uma visão geral da pesquisa recente destacou camadas de representação e pistas como dois componentes principais do modelo tensor do cérebro, bem como explorou as implicações do modelo para a IA e a pesquisa cognitiva.

A camada de representação e a camada de índice são as duas camadas principais que constituem a estrutura tensorial do cérebro. Essas camadas formam a base do modelo de processamento de informações e permitem replicar a compreensão humana.

1. Camada de representação – Serve como o equivalente computacional de um espaço de trabalho global no campo da pesquisa cognitiva. Essas funções cerebrais básicas, não-verbais e muitas vezes inconscientes são chamadas de processos subsimbólicos e são controladas pelo subconsciente. A camada de representação serve como estágio dinâmico no modelo tensorial do cérebro, onde diferentes funções cognitivas se cruzam e interagem. O estado desta camada, conhecido como estado do cérebro cognitivo, define o foco atual do cérebro à medida que analisa as informações do ambiente.

2. Camada de índice – O dicionário cerebral do tensor é a camada de índice. Possui predicados, conceitos e tempos verbais, basicamente, elementos de memória e compreensão. A codificação simbólica, que é o ato de converter processos subsimbólicos que ocorrem na camada representacional em rótulos simbólicos, depende desta camada.

1. Processamento Bottom-Up: Neste modo, a camada de índice codifica o estado cognitivo do cérebro em rótulos simbólicos. Para ilustrar, a camada de representação do cérebro integra a entrada sensorial e escreve o reconhecimento do cão no rótulo simbólico “Cachorro” na camada de referência.

2. Processamento de baixo para cima: Por outro lado, os símbolos na camada de referência são decodificados de volta para a camada representacional no processamento de cima para baixo, o que afeta os estágios iniciais de percepção e cognição. Este processo é central para o conceito de semelhança humana, onde as respostas à natureza e às interações corporais são construídas como conhecimento simbólico.

Uma característica importante do modelo tensorial do cérebro é o conceito de incorporação de vetores. Esses vetores atuam como uma assinatura única ou “DNA” do símbolo, representando os pesos da conexão entre o índice do símbolo e a camada de representação. Quando um símbolo como “Cachorro” é introduzido na camada de referência, o cérebro determina seu vetor de incorporação, que inclui todas as experiências conectadas e informações relacionadas a esse conceito. Este processo melhora a capacidade do cérebro tensor de pensar e tomar decisões, permitindo-lhe adaptar o conhecimento prévio a diferentes situações.

Como o modelo tensor do cérebro é de natureza multimodal, ele pode integrar e analisar simultaneamente dados de diversas entradas sensoriais e cognitivas. Esta capacidade é essencial para gerir as situações complexas e realistas que os sistemas de IA enfrentam frequentemente. O modelo também possui um sistema de atenção que permite ignorar distrações e focar em informações importantes. Isto é especialmente importante durante a multitarefa, que exige que o cérebro processe simultaneamente várias tarefas ou fluxos de informações. O cérebro tensor gerencia essas múltiplas tarefas de uma forma conhecida como multiplexação, que garante que a coerência mental seja mantida mesmo quando a atenção do cérebro muda entre as tarefas.

A interação entre o pensamento simbólico e abstrato é enfatizada pelo modelo tensorial do cérebro. O pensamento incorporado é o processamento rápido, natural e muitas vezes inconsciente de informações que ocorre na camada simbólica subjacente. O pensamento figurativo, por outro lado, é lento e deliberado, utilizando símbolos de camadas simbólicas para gerar linguagem ou fazer inferências.

Uma base satisfatória para a compreensão de como o cérebro pode integrar percepção, memória e raciocínio é fornecida pelo modelo tensorial do cérebro. O paradigma lança luz sobre a combinação de representações simbólicas e processos subsimbólicos para alcançar funções cognitivas superiores. Apesar de ser um modelo computacional, o cérebro tensor apresenta semelhanças com o funcionamento do cérebro humano, principalmente no que diz respeito ao seu papel no desenvolvimento do pensamento complexo e da linguagem natural.

Concluindo, modelos tensores semelhantes aos do cérebro podem ser importantes na criação de sistemas que imitam de perto a cognição humana à medida que a IA se desenvolve. O modelo tensor do cérebro oferece uma abordagem potencial para o desenvolvimento de sistemas de IA cada vez mais complexos e semelhantes aos humanos, expandindo o conhecimento da inteligência artificial e natural, preenchendo a lacuna entre o processamento incorporado e o simbólico.

Confira Papel. Todo o crédito deste estudo vai para os pesquisadores deste projeto. Além disso, não se esqueça de nos seguir Twitter e junte-se ao nosso Estação telefônica de novo LinkedIn Gracima. Se você gosta do nosso trabalho, você vai gostar do nosso jornal..

Não se esqueça de participar do nosso Mais de 50k ML SubReddit

⏩ ⏩ WEBINAR GRATUITO DE IA: 'Vídeo SAM 2: Como sintonizar seus dados' (quarta-feira, 25 de setembro, 4h00 – 4h45 EST)