Депрессия кажется уникальным человеческим способом страдания, но удивительные новые способы думать об этом исходят из области искусственного интеллекта. Во всем мире более 350 миллионов человек страдают депрессией, и количество растет. Успех сегодняшнего поколения ИИ во многом обязан исследованиям мозга. Может ли ИИ вернуть благосклонность и пролить свет на психическое заболевание?
Центральная идея вычислительной нейронауки заключается в том, что подобные проблемы сталкиваются с любым интеллектуальным агентом — человеком или искусственным — и поэтому требуют решения подобного рода. Считается, что интеллект любой формы зависит от построения модели мира — карты того, как все работает, что позволяет ее владельцу делать прогнозы, планировать и предпринимать действия для достижения своих целей.
Установление правильной степени гибкости в обучении является важной проблемой для интеллектуальной системы. Человеческая модель мира медленно растет за многолетним опытом. Но иногда все меняется с одного дня на другой — если вы переедете в другую страну, например. Это требует большей гибкости, чем обычно. В ИИ глобальный параметр, определяющий гибкость модели — насколько быстро она меняется — называется «скоростью обучения».
Неспособность приспособиться к невзгодам может быть одной из основных причин, по которым люди страдают от депрессии. Например, кто-то, кто становится инвалидом из-за тяжелой травмы, внезапно должен научиться смотреть на себя по-новому. Человек, который делает это, может процветать, в то время как человек, который не может сделать это, стает подавленным.
Идея подавленного ИИ кажется странной, но машины могут столкнуться с аналогичными проблемами. Представьте себе робота с аппаратным сбоем. Возможно, ему нужно изучить новый способ получения информации. Если его уровень обучения недостаточно высок, ему может не хватить гибкости для изменения его алгоритмов. Если он сильно поврежден, может потребоваться принятие новых целей. Если он не сможет адаптироваться, он может отказаться и прекратить попытки.
«Депрессивный» ИИ может быть легко зафиксирован супервизором, повышающим его скорость обучения. Но представьте, что ИИ отправлен на несколько тысяч световых лет в другую солнечную систему. Ему нужно будет установить собственную скорость обучения, и это может пойти не так.
Можно подумать, что решение будет заключаться в том, чтобы поддерживать гибкость. Но есть слишком большая гибкость. Если скорость обучения слишком велика, каждый всегда забывает то, что было ранее изучено и никогда не накапливает знания. Если цели слишком гибкие, ИИ без руля, отвлекается на каждую новую встречу.
Компьютерные психиатры считают, что человеческий мозг, эквивалентный ключевым глобальным переменным ИИ, является несколькими «нейромодуляторами», включая системы допамина и серотонина. Есть только несколько из этих высокоприоритетных групп клеток, и они передают свои специальные химические сообщения почти всему мозгу.
Антидепрессанты обычно являются селективными ингибиторами обратного захвата серотонина (СИОЗС), которые повышают доступность серотонина в головном мозге. Антидепрессанты наивно изображаются как «таблетки счастья», но это исследование показывает, что они фактически работают главным образом за счет продвижения пластичности мозга. Если это правда, выход из депрессии начинается с гибкости.
Свежие комментарии