Vorwort: Forschung zu hirn-inspiriertem KI

Große AGI (artificial general intelligence) Modelle, dargestellt durch OpenAI's GPT-4, DALL-E, Sora usw., haben die Welt verblüfft, indem sie überlegene Fähigkeiten in einer Vielzahl von NLP- und Text-zu-Bild/Video-Generierungsaufgaben zeigten. Der Erfolg dieser Modelle wurde durch die Ausnutzung von ultraskalierter Trainingsdaten, ultraskalierten Rechenmodellen und unbegrenzter Rechenleistung erreicht. Dieser rohe Ansatz hat jedoch nicht nur negative Auswirkungen auf die Verhinderung der globalen Erwärmung, sondern weckt auch Skepsis darüber, ob ein solcher Entwicklungsweg tatsächlich echte AGI-Systeme erreichen kann. Kürzlich gibt es zunehmend wissenschaftliche Studien, die das Illusionsphänomen der AGI-Modelle berichten, das hauptsächlich durch ihre Unfähigkeit verursacht wird, korrektes Wissen und korrekte Weltmodelle zu lernen. Andererseits verbraucht das menschliche Gehirn weniger als 30 W Energie und hat im Vergleich zu den meisten bestehenden KI-Systemen überlegene Lern-, kognitive, reasoning- und kreative Fähigkeiten. Daher ist es eine sehr vielversprechende Forschungsrichtung, den Arbeitsmechanismus des menschlichen Gehirns zu studieren und hirn-inspirierte AGI-Modelle zu entwickeln. Tatsächlich sind viele berühmte und weit verbreitete KI-Modelle/-methoden, wie konvolutionale neuronale Netzwerke (CNN), spiking neuronale Netzwerke (SNN), long short-term memory (LSTM) und verstärkendes Lernen, alle aus Inspirationen der Forschungsergebnisse des menschlichen Gehirns entwickelt worden. Dieses spezielle Thema konzentriert sich auf die jüngsten Entwicklungen in der Kognitionswissenschaft und der KI-Forschung. Es besteht aus fünf eingeladenen Manuskripten, die von herausragenden Wissenschaftlern in den Bereichen Kognitionswissenschaft und künstliche Intelligenz verfasst wurden. Ein Umfrage-Manuskript fasst die Mainstream-KI-Forschung in drei Zweigen gemäß dem von David Marr vorgeschlagenen Drei-Schichten-Rahmen zusammen und überprüft die Rollen der Kognitionswissenschaft bei der Inspiration der dreischichtigen KI-Forschung. Darüber hinaus werden acht wichtige Forschungsrichtungen und ihre Hauptwissenschaftsfragen im Bereich der hirn-inspirierten KI-Forschung vorgeschlagen. Zwei Manuskripte in dieser Sonderausgabe verdeutlichen die Ähnlichkeiten und Unterschiede in der Feedbackverarbeitung und in der naturalistischen Texturverarbeitung zwischen dem Primatengehirn und KI-Systemen. Wir haben auch zwei Manuskripte aufgenommen, die die neuesten kognitionswissenschaftlichen Entdeckungen im menschlichen visuellen System beschreiben, die die Entwicklungen des menschlichen Sichtsystems und der dualen Pfad-neuronalen Netzwerkarchitektur inspirieren. Ich schätze alle Autoren sehr, die ihre Bemühungen und wertvolle Zeit zu diesem speziellen Thema beigetragen haben, und ich erwarte, dass die Leser dieses speziellen Themas inspiriert und begeistert sein werden, an zukünftiger hirn-inspirierter KI-Forschung teilzunehmen.