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北京前沿科学技术研究院（简称“北前科学院”）成立于2016年9月，北前科学院，是由北京中科光析科学技术研究所，北检（北检）检测技术研究院，标检（北京）质量检测中心等科研单位，组建成立的独立科学科研机构，致力于前沿科学领域的研究与创新人才培养，科学技术转移孵化等，世界前沿新科学普及传播。 更多简介 +
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在我们穿越世界的过程中，我们的大脑必须对我们周围的物理世界有一个直观的理解，这对大脑中的传感器信息很有用
大脑是如何发展这种直觉理解的？许多科学家认为，它可能使用与“自我监督学习”类似的方法。这种机器学习最初是为了创建更高效的计算机视觉模型而开发的，它允许在没有任何贝尔或其他信息的情况下，基于视觉场景的相似性和差异来构建计算模型
来自英国研究人员的研究报告麻省理工学院的LisaYang综合计算神经科学中心提供了支持这一假设的证据研究人员发现，当他们使用特定类型的自我监督学习来训练神经网络中的模型时，所产生的模型的活动模式与在执行与模型相同任务的动物的大脑中看到的相似
研究结果表明，这些模型能够重新呈现物理世界，可以用来准确预测世界上会发生什么，而且哺乳动物的大脑可能正在使用模拟策略
ICoNCenter发言人RanNayebi表示：“我们的工作主题是为了帮助构建更好的机器人，同时也是为了更全面地理解和训练而设计的框架。”“我们还不能说这是一个完整的大脑，但跨规模和分散的大脑区域，我们的结果表明了组织原则。”
Nayeb是这些研究的主要作者，与MetaRealityLabs的IT博士后Rishi Rajalingham合著，以及研究人员Mehrdad Jazayeri，一位金融和认知科学的社会科学家，也是脑研究中央政府研究所的成员；和RobertYang，一位耐雨水和认知科学的专家，也是中央政府研究所的一位社会成员该研究由麻省理工学院研究生MikailKhona和麻省理工大学研究助理RylanSchaeffer共同领导
Boths研究将在12月举行的2023年NeuralInformation ProcessingSystems（NeurIPS）会议上发表
建模物理世界
早期的计算机视觉模型主要用于监督学习使用这种方法，模型可以打破每个标有名字的图像——猫、车等建模是好的，但这种类型的训练需要大量的人工标记数据
为了创造更高效的替代品，近几年来，研究人员已经转向了通过技术知识和自我监督学习的模式这种类型的学习允许算法根据对象在其他对象中的相似程度对对象进行分类，而不提供外部警报
“这是一种非常强大的方法，因为你无法使用非常大的现代数据集，尤其是视频，并完全释放它们的潜力，”Nayebisays说“到目前为止，尤其是在与ChatGPT和GPT-4的近几年里，你看到的一切都是在大范围数据设置中进行自我监督和客观功能以获得非常灵活的表示的结果。”
模型的类型，也称为神经网络，由数千或数百万个相互连接的处理单元组成每个节点都有不同强度的连接到网络中的其他节点当网络分析了大量数据后，连接的强度会使网络学习停止执行所需的任务
当血液模型在特定的任务中表现时，可以测量网络中不同时间的活动模式每个神经元的活动都可以根据一种放电模式来表现，类似于大脑中神经的放电模式Nayebiandother的先前研究表明，自我监督的模型也会产生类似于人脑视觉处理系统中所见的活动
在新的NeurIPS研究中，研究人员开始探索自己是否监督了其他认知功能的计算模型，这些模型也显示出与哺乳动物相似的特征在Nayebi设计的模型中，研究人员约束了自己监督的模型，以预测未来他们的环境将通过房屋和自然视频来描绘每天的场景
杨说：“过去十年左右，在认知科学中建立神经网络模型的主要方法是在个人认知任务中训练这些网络。但模型限制了这种极为普遍的任务。”“这里测试了我们是否可以通过自我监督学习，即实验室设置中的评估，为认知的某些方面建立模型，以首次训练和完整的数据。”
在训练完这些模型后，研究人员会将其概括为他们所称的“心理乒乓球”。这与视频游戏“乒乓球”类似，在视频游戏中，玩家可以在屏幕上移动在Mental Pongversion中，球在击球前很快就消失了，所以玩家必须评估其目标才能击球
研究人员发现，该模型能够跟踪Hiddenball的轨迹，其准确度与哺乳动物大脑中神经元的准确度相似，Rajalinghama和Jazzayerito在之前的一项研究中显示了这一点，模拟了其轨迹——一种被称为“心理模拟”的认知现象此外，模型中的神经激活模式与动物大脑中发现的相似，即大脑中被称为大脑中额叶皮层的部分没有任何一类计算模型能够像这一类那样满足生物学数据的要求，因此
“机器学习社区有很多努力来创造人工智能，”Jazeierisays说“这些模型的相关性在于它们能够在大脑内部增加对尿液的捕获。Ara模型预测真实数据这一事实非常重要，这表明我们可能会开始建立一个连接人工智能的认证系统。”
导航世界
Khona、Schaeffer和Fiete的研究集中在一种被称为网格细胞的特殊神经元类型上这些位于大脑皮层的细胞有助于动物恢复活力，与海马中的定位细胞一起工作Whileplacecells在所有动物都是特异性的
来源:
Materials provided by
Massachusetts Institute of Technology. Original written by Anne Trafton.
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