Các nhà khoa học hiện có một mô hình toán học phản ánh chặt chẽ cách bộ não con người diễn giải dữ liệu hình ảnh.

Các nhà nghiên cứu nhấn mạnh rằng bộ não con người được trang bị một cách tự nhiên để thực hiện các phép tính nâng cao, tương tự như bất kỳ máy tính công suất cao nào, để hiểu thế giới thông qua một quá trình được gọi là suy luận Bayes.

Trong một nghiên cứu gần đây được công bố trên Truyền thông thiên nhiêncác nhà nghiên cứu từ Đại học SydneyĐại học Queensland và Đại học Cambridge đã phát triển một mô hình toán học toàn diện bao gồm tất cả các thành phần cần thiết để thực hiện suy luận Bayes.

Tiến sĩ Robin Rideau. Tín dụng: Robin Rideau

Suy luận Bayes là một phương pháp thống kê kết hợp kiến ​​thức có sẵn với bằng chứng mới để đưa ra phỏng đoán thông minh. Ví dụ: nếu bạn biết một con chó trông như thế nào và bạn nhìn thấy một con vật có lông có bốn chân, bạn có thể sử dụng kiến ​​thức sẵn có của mình để đoán rằng đó là một con chó.

Khả năng vốn có này cho phép mọi người diễn giải môi trường với độ chính xác và tốc độ phi thường, không giống như những cỗ máy có thể bị đánh bại bởi các biện pháp bảo mật CAPTCHA đơn giản khi được yêu cầu xác định vòi cứu hỏa trong một bảng hình ảnh.

Trưởng nhóm nghiên cứu, Tiến sĩ Robin Riddo, từ Trường Tâm lý học của Đại học Sydney, cho biết: “Bất chấp sự hấp dẫn về mặt khái niệm và khả năng giải thích của phương pháp Bayesian, cách bộ não tính toán xác suất phần lớn là bí ẩn”.

“Nghiên cứu mới của chúng tôi đã làm sáng tỏ câu đố này. Chúng tôi đã phát hiện ra rằng cơ sở hạ tầng và các kết nối trong hệ thống thị giác của não chúng ta được thiết lập theo cách cho phép nó thực hiện suy luận Bayesian trên dữ liệu cảm giác mà nó nhận được.

“Điều làm cho khám phá này trở nên quan trọng là sự xác nhận rằng bộ não của chúng ta có một thiết kế vốn có cho phép thực hiện hình thức xử lý tiên tiến này, cho phép chúng ta diễn giải môi trường xung quanh một cách hiệu quả hơn.”

Kết quả nghiên cứu không chỉ xác nhận các lý thuyết hiện có về việc sử dụng lý luận Bayes của bộ não mà còn mở ra cánh cửa cho những nghiên cứu và đổi mới mới, trong đó khả năng tự nhiên của bộ não đối với lý luận Bayes có thể được khai thác cho các ứng dụng thực tế mang lại lợi ích cho xã hội.

Tiến sĩ Rideau cho biết: “Nghiên cứu của chúng tôi, mặc dù chủ yếu tập trung vào nhận thức thị giác, nhưng có ý nghĩa rộng hơn trên phạm vi khoa học thần kinh và tâm lý học”.

“Bằng cách hiểu các cơ chế cơ bản mà não sử dụng để xử lý và giải thích dữ liệu cảm giác, chúng ta có thể mở đường cho những tiến bộ trong các lĩnh vực từ trí tuệ nhân tạo, nơi việc bắt chước các chức năng của não có thể cách mạng hóa… Học máyđối với khoa học thần kinh lâm sàng và có thể sẽ cung cấp các chiến lược mới cho các can thiệp trị liệu trong tương lai.

Nhóm nghiên cứu, do Tiến sĩ William Harrison dẫn đầu, đã thực hiện khám phá này bằng cách ghi lại hoạt động não của các tình nguyện viên khi họ xem các chương trình một cách thụ động, được thiết kế để gợi ra các tín hiệu thần kinh cụ thể liên quan đến xử lý hình ảnh. Sau đó, họ tạo ra các mô hình toán học để so sánh một loạt các giả thuyết cạnh tranh về cách bộ não con người nhận thức được tầm nhìn.

Tham khảo: “Điều chỉnh thần kinh tạo ra những kỳ vọng trước trong hệ thống thị giác của con người” của William J. Harrison, Paul M. Bays và Reuben Rideaux, ngày 1 tháng 9 năm 2023, Truyền thông thiên nhiên.
doi: 10.1038/s41467-023-41027-s