Системы машинного обучения помогли американским ученым найти несколько областей мозга, которые отвечают за понимание различных абстрактных понятий, в том числе справедливости, духовности или этичности. Выводы нейрофизиологов опубликовал научный журнал Cerebral Cortex, сообщает ТАСС.

“Человек обладает уникальной способностью конструировать абстрактные понятия, которые не имеют аналогов в реальном мире. Мы показали, что в мозге есть система, которая работает как некий библиотечный каталог, помогающая нам определять их значения”, – прокомментировал один из авторов работы Марцел Юст, профессор Университета Карнеги-Меллон (США).

В последние десять лет нейрофизиологи пытаются понять, какие участки коры и глубинных слоев мозга человека отвечают за различные формы социального или асоциального поведения. К примеру, в 2013 году они выяснили, что определенный участок в префронтальной коре играет роль своеобразного “центра послушания”, стимуляция которого заставляет человека подчиняться социальным нормам.

Позже швейцарские и американские исследователи смогли найти своеобразный “центр честности” в верхней части префронтальной коры. Если этот центр принудительно включить, человек становится заметно менее склонным к обману. Аналогичные участки в других областях мозга оказались связаны с риском, религиозным поведением и другими сложными концепциями, не имеющими аналогов в мире природы.

Марцел Юст и его коллеги уже много лет пытаются понять, как мозг обрабатывает не отдельные абстрактные понятия, а различает, сопоставляет и управляет ими в целом. Недавно его команда смогла сделать большой шаг, чтобы раскрыть эти принципы работы человеческого абстрактного мышления, используя функциональную магнитно-резонансную томографию и систему машинного обучения.

Заручившись поддержкой девяти студентов-добровольцев, ученые подготовили несколько наборов слов или изображений, связанных с одной из 28 абстрактных концепций. В их число вошли как простые математические и научные понятия, такие как гравитация или вычитание, так и различные социальные, моральные или философские понятия, в том числе счастье, гордыня, духовность, вера, прощение или сплетни.

После того, как эти наборы слов или картинок выводились на экран монитора, добровольцы получали всего три секунды на то, чтобы осмыслить суть понятия. В это время ученые следили за тем, как менялся рисунок активности их коры и глубинных слоев мозга, наблюдая за концентрацией кислорода в сосудах головы.

Собрав подобные наборы данных, Марцел Юст и его команда обработали их при помощи системы машинного обучения в надежде найти общие для всех добровольцев области, связанные с теми или иными абстрактными понятиями.

Оказалось, что искусственный интеллект не только смог найти подобные области, которые связаны с каждой конкретной абстрактной концепцией в мозге всех участников эксперимента, но и раскрыть механизм, который мозг использует для их “каталогизации”.

Как предполагают авторы статьи, человеческое сознание использует три основные “опознавательные черты” абстрактных понятий. Первая связана с тем, какие слова чаще всего ассоциируются с той или иной концепцией, вторая – с тем, как она относится к персоне самого человека, а третья связана с ее общественным значением.

Руководствуясь этой идеей, ученые натренировали еще одну систему машинного обучения таким образом, что она научилась “читать” абстрактные мысли добровольцев, корректно определяя их в 82% случаев. Дальнейшие опыты подобного рода, как надеются исследователи, помогут им раскрыть другие принципы, которые управляют мышлением человека и делают его уникальным по сравнению с остальными приматами и млекопитающими.