Biologisch meesterwerk – Evolutie zorgde ervoor dat menselijke hersenen zich als supercomputers gingen gedragen

Wetenschappers hebben ontdekt dat het menselijk brein inherent Bayesiaanse inferentie gebruikt, een statistische methode die voorkennis combineert met nieuw bewijsmateriaal, om visuele stimuli te interpreteren. Dit onderzoek suggereert dat het begrijpen van dit mechanisme gebieden als kunstmatige intelligentie en klinische neurowetenschappen vooruit zou kunnen helpen.

Wetenschappers hebben nu een wiskundig model dat nauw aansluit bij de manier waarop het menselijk brein visuele gegevens interpreteert.

De onderzoekers benadrukten dat menselijke hersenen van nature zijn uitgerust om geavanceerde berekeningen uit te voeren, vergelijkbaar met elke krachtige computer, om de wereld te begrijpen via een proces dat bekend staat als Bayesiaanse inferentie.

Uit een recente studie gepubliceerd in Natuurcommunicatieonderzoekers van Universiteit van SydneyDe Universiteit van Queensland en de Universiteit van Cambridge hebben een alomvattend wiskundig model ontwikkeld dat alle componenten omvat die nodig zijn om Bayesiaanse gevolgtrekkingen uit te voeren.

Dr. Robin Rideau. Krediet: Robin Rideau

Bayesiaanse gevolgtrekking is een statistische methode die voorkennis combineert met nieuw bewijsmateriaal om tot een intelligente inschatting te komen. Als je bijvoorbeeld weet hoe een hond eruit ziet en je ziet een harig dier met vier poten, dan kun je op basis van je voorkennis raden dat het een hond is.

Dit inherente vermogen stelt mensen in staat de omgeving met buitengewone nauwkeurigheid en snelheid te interpreteren, in tegenstelling tot machines die te slim af zijn door eenvoudige CAPTCHA-beveiligingsmaatregelen wanneer hen wordt gevraagd brandkranen in een panel van afbeeldingen te identificeren.

“Ondanks de conceptuele aantrekkingskracht en verklarende kracht van de Bayesiaanse benadering, is de manier waarop het brein kansen berekent grotendeels mysterieus”, zegt hoofdonderzoeker dr. Robin Riddo van de School of Psychology van de Universiteit van Sydney.

“Onze nieuwe studie werpt licht op deze puzzel. We hebben ontdekt dat de infrastructuur en verbindingen binnen het visuele systeem van onze hersenen zo zijn opgezet dat het Bayesiaanse gevolgtrekkingen kan maken op de sensorische gegevens die het ontvangt.

“Wat deze ontdekking belangrijk maakt, is de bevestiging dat onze hersenen een inherent ontwerp hebben dat deze geavanceerde vorm van verwerking mogelijk maakt, waardoor we onze omgeving effectiever kunnen interpreteren.”

De onderzoeksresultaten bevestigen niet alleen bestaande theorieën over het gebruik van Bayesiaans redeneren door de hersenen, maar openen ook deuren naar nieuw onderzoek en innovaties, waarbij het natuurlijke vermogen van de hersenen tot Bayesiaans redeneren kan worden benut voor praktische toepassingen die de samenleving ten goede komen.

“Ons onderzoek, hoewel primair gericht op visuele perceptie, heeft bredere implicaties over het hele spectrum van de neurowetenschappen en psychologie”, aldus Dr. Rideau.

“Door de basismechanismen te begrijpen die de hersenen gebruiken om sensorische gegevens te verwerken en te interpreteren, kunnen we de weg vrijmaken voor vooruitgang op gebieden variërend van kunstmatige intelligentie, waar het nabootsen van hersenfuncties een revolutie teweeg zou kunnen brengen… Machinaal lerentot de klinische neurowetenschappen, en zal waarschijnlijk nieuwe strategieën opleveren voor toekomstige therapeutische interventies.

Het onderzoeksteam, onder leiding van dr. William Harrison, deed deze ontdekking door de hersenactiviteit van vrijwilligers vast te leggen terwijl ze passief naar programma’s keken, die waren ontworpen om specifieke neurale signalen op te wekken die verband houden met visuele verwerking. Vervolgens creëerden ze wiskundige modellen om een ​​reeks concurrerende hypothesen te vergelijken over hoe het menselijk brein visie waarneemt.

Referentie: “Neurale afstemming creëert voorafgaande verwachtingen in het menselijke visuele systeem” door William J. Harrison, Paul M. Bays en Reuben Rideaux, 1 september 2023, Natuurcommunicatie.
doi: 10.1038/s41467-023-41027-s