Нейробиологи разрабатывают модели машинного обучения для прогнозирования человеческого интеллекта
ИИ может предсказать уровень интеллекта человека, изучая связи в работающем человеческом мозге. Нейробиологи могут предсказать уровень интеллекта по структуре и функциям мозга — до определенной степени. Предыдущие исследования предполагали, что интеллект широко распространен по всему мозгу.
Кирстен Хильгер и коллеги использовали модели машинного обучения для прогнозирования различных видов интеллекта на основе мозговых связей 806 здоровых взрослых людей во время отдыха и выполнения задач. Статья опубликована в PNAS Nexus .
Текучий интеллект включает в себя индуктивные и дедуктивные способности рассуждения, которые не зависят от контекста, в то время как кристаллизованный интеллект отражает способность применять знания из индивидуального опыта и культуры. Общий интеллект охватывает оба типа интеллекта.
Эффективность прогнозирования модели, разработанной Хильгером и коллегами, была самой высокой для общего интеллекта, за которым следовал кристаллизованный интеллект, а затем — текучий интеллект. Когнитивно сложные задачи давали самые точные прогнозы.
Интересно, что модели, обученные с использованием связей между областями мозга , предложенными в большинстве популярных теорий нейрокогнитивного интеллекта, превзошли модели, обученные с использованием того же количества связей между случайно выбранными областями, что эмпирически подтверждает эти теории.
По словам авторов, теоретически обоснованные модели оказались эффективнее моделей, охватывающих весь мозг, что свидетельствует о том, что еще много аспектов интеллекта ждут своего понимания.