For best experience please turn on javascript and use a modern browser!
You are using a browser that is no longer supported by Microsoft. Please upgrade your browser. The site may not present itself correctly if you continue browsing.
De recente vooruitgang in kunstmatige intelligentie (artificial intelligence, AI) is verbazingwekkend. Sommige mensen beweren zelfs dat AI-systemen al bewust zijn. Deze AI-systemen maken vaak gebruik van zogenaamde ‘deep learning’ netwerken waarbij informatie wordt verwerkt via een opeenstapeling van onderling verbonden lagen (daarom ‘diep’ genoemd), die elk bestaan uit kunstmatige, wiskundig gedefinieerde neuronen. Er wordt aangenomen dat diepere netwerken (dus met meer en meer lagen kunstmatige neuronen) meer rekenkracht hebben; daarom is de huidige trend in AI om zulke diepe netwerk-architecturen te gebruiken.
Deze afbeelding is gegenereerd met behulp van Adobe Firefly (keywords: shallow brain architecture).

De hypothese van het Ondiepe Brein

 

Niet alleen AI-systemen, maar ook theoriën over hersenfuncties gaan vaak uit van diepe netwerken. De theorie van Voorspellend Coderen (predictive coding) biedt een belangrijk kader voor het begrijpen van hersenfuncties, dat stelt dat de hersenen voortdurend interne modellen van de omgeving genereren en bijwerken. Voorspellend Coderen-modellen gaan ook voornamelijk uit van diepe, hiërarchisch georganiseerde netwerken.

In een recent verschenen artikel, gepubliceerd in Nature Reviews Neuroscience, stellen onderzoekers van de Universiteit van Amsterdam en de Universiteit van Tartu (Estland)  een baanbrekende nieuwe theorie voor - de hypothese van het Ondiepe Brein - die de algemeen heersende opvatting dat neurale berekeningen uitsluitend via hiërarchische structuren verlopen, onder de loep neemt.

Volgens deze nieuwe theorie worden de hersenen gekenmerkt door een ondiepe structuur die elegant verweven is met de conventionele, diepe hiërarchie van corticale gebieden. Ondiepe, snelle parallelle berekeningen en diepe, trage berekeningen bestaan naast elkaar in de hersenen zonder elkaar te storen. Ze kunnen elkaar zelfs versterken door snelkoppelingen aan te bieden voor beslissingen die anders te lang zouden duren. Deze theorie inspireert AI-onderzoek om op zoek te gaan naar nieuwe richtingen en de hersenen beter te imiteren.

publicatie

Suzuki, M., Pennartz, C.M.A. & Aru, J. How deep is the brain? The shallow brain hypothesis. Nat. Rev. Neurosci. (2023).