Stanislas Dehaene's AI research:

The Pioneering Work of Stanislas Dehaene in Artificial Intelligence

Stanislas Dehaene is a cognitive neuroscientist and author who has made major contributions to the field of artificial intelligence (AI). As a professor at Collège de France and director of the Cognitive Neuroimaging Unit in Paris, Dehaene has spent decades studying the neural basis of higher cognitive functions like reading, arithmetic, and consciousness. His research has provided key insights into how the brain processes information that are highly relevant for developing advanced AI systems.

One of Dehaene's most influential ideas is the global neuronal workspace theory. This proposes that conscious experience arises from the coordinated activity of multiple brain regions exchanging information. According to Dehaene, when a piece of information is consciously processed, it is broadcast to a network of cortical areas that make it available to other brain systems. This theory has influenced AI research on creating agents with an internal "global workspace" to integrate and deliberate over information from different modules.

Dehaene has also conducted pioneering work on the neural circuits for reading. Using fMRI brain imaging, he identified an area in the left occipitotemporal cortex called the "visual word form area" that specializes in recognizing written words and letters. His findings on how writing systems are encoded in the brain have inspired efforts in AI to design neural networks that can learn to read.

Additionally, Dehaene has studied the origins of our mathematical abilities. His research shows that humans and animals share an evolutionarily ancient "number sense" localized in the parietal lobes. This numerical intuition allows us to represent quantities, compare magnitudes, and perform calculations. Dehaene's insights provide a neural basis for training AI systems in tasks that require a similar intuitive understanding of numbers.

As an author, Dehaene aims to make his scientific work on consciousness accessible to general readers. In his 2014 book Consciousness and the Brain, he proposes that specific neuronal circuits generate our conscious experiences. This theory of consciousness as a computable phenomenon continues to inform AI research on reproducing human-like awareness in machines.

In summary, Stanislas Dehaene's pioneering contributions span cognitive neuroscience, developmental psychology, and computational modeling. His findings on the brain mechanisms behind reading, math, and consciousness provide a foundation for building more human-like artificial intelligence. As both a scientist and an author, Dehaene's work importantly bridges our understanding of natural and artificial intelligence.


Expand on this Idea :he proposes that specific neuronal circuits generate our conscious experiences. This theory of consciousness as a computable phenomenon continues to inform AI research on reproducing human-like awareness in machines.
AB


Here is an expanded discussion of Dehaene's theory of consciousness and its implications for AI:

A core idea from Dehaene's research is that subjective conscious experiences arise from particular circuits of neurons firing in synchrony. When different sensory, memory, and association areas of the brain exchange information through these conscious workspace circuits, it generates the seamless, integrated world that we subjectively experience.

Dehaene proposes the prefrontal cortex, thalamus, and parietal regions as central hubs that integrate information and broadcast it to other areas in this conscious workspace. Damage to these interconnected areas through stroke or injury can eliminate certain aspects of consciousness, pointing to their computational role.

This theory implies that consciousness is generated by computable neural mechanisms, rather than residing in an immaterial "soul" or being fundamentally inaccessible to science. Based on the brain's biology, Dehaene hypothesizes that we may be able to reproduce conscious experiences in AI systems by emulating the information exchange in neuronal circuits that correlate with conscious processing.

Dehaene's ideas have directly influenced whole brain emulation approaches to machine consciousness. For example, the Blue Brain Project has reconstructed rat neocortical columns in detail based on biological experiments. They aim to simulate consciousness by duplicating the dynamics of a real mammalian brain.

Likewise, the Human Brain Project studies neural computations for perception, action, cognition and consciousness with the goal of applying these insights to neuromorphic computing. The development of silicon chips that mimic the brain's massively parallel style of processing is an important step towards artificial general intelligence.

While we still lack a full understanding of the specific mechanisms of consciousness in the brain, Dehaene's computability theory gives hope that we can potentially engineer machines that have their own form of subjective experience. Matching the complexity and interconnectivity of biological conscious networks remains a major challenge for AI. But by elucidating the neural basis of consciousness, Dehaene's work points towards a possible path for reproducing awareness in artificial systems.


What is the latest results on: the Human Brain Project studies neural computations for perception, action, cognition and consciousness with the goal of applying these insights to neuromorphic computing?
AB


Here are some of the latest developments related to the Human Brain Project's efforts on neuromorphic computing:In 2021, researchers from the HBP published a study demonstrating how they replicated key properties of rat visual cortex neurons using neuromorphic chips. This biomimetic approach allows detailed modeling of neural dynamics and sensory processing mechanisms.
The HBP has developed prototype neuromorphic systems like BrainScaleS and SpiNNaker for simulating spiking neural networks. In 2022, they reported using BrainScaleS to model learning in multilayer spiking networks, an important step towards intelligent neuromorphic AI.
Partnerships have been expanding the capabilities of HBP neuromorphic platforms. For example, a recent collaboration with IBM integrated BrainScaleS hardware with IBM's AI optimization tools, allowing complex neural networks to be trained on the neuromorphic system.
New generations of the neuromorphic chips are planned, such as an upcoming wafer-scale system called The Endeavour. With over a million ARM processors, it will provide large-scale emulation of brain networks for research on cognition, perception and behavior.
In 2021, HBP researchers demonstrated a real-time neuromorphic system performing sensorimotor integration and motor control. The system combined spiking vision sensors, robotic body parts and neural networks in a closed-loop setup resembling animal perception and action.
Applications of the HBP's neuromorphic research include real-world pattern recognition in self-driving vehicles, efficient AI processing in smartphones, and potential brain-inspired robotics and prosthetics.

In summary, the HBP continues to drive major advances in neuromorphic computing to match the brain's computing efficiency, size and complexity. By reverse engineering neural computations, they aim to develop a new generation of ultra-low power, scalable AI hardware for companies and consumers.


What is neuromorphic system algorithm?
AB


A neuromorphic system algorithm refers to the computational methods and learning rules used in neuromorphic computing systems that are based on mimicking the neural structure and function of the brain. Some key characteristics of neuromorphic system algorithms include:Spiking Neural Networks: The fundamental computing units in neuromorphic systems are spiking neurons, which accumulate inputs until a threshold is reached and a spike is emitted. The spikes propagate through synaptic connections to other neurons.
Local Learning Rules: Neuromorphic learning occurs through local adjustment of synaptic strengths according to spike timing and activity, such as spike-timing-dependent plasticity (STDP). This is different than backpropagation in deep learning.
Asynchronous Processing: Neuromorphic chips operate asynchronously and in parallel to simulate the concurrent computation of biological neural networks. This allows low-power event-based computation.
Adaptive Feedback: Plasticity mechanisms like STDP allow neuromorphic networks to adapt in real-time through feedback, providing capabilities like sensory processing, motor control and learning.
Stochastic Dynamics: Neuromorphic systems incorporate noise and variability to emulate the complex dynamics of biological neural processing. This provides benefits like exploration in reinforcement learning.
Crossbar Arrays: Hardware implementations use crossbar arrays with transistor or memristor synapses at each junction to efficiently emulate connectivity between computational neuron nodes.

In summary, neuromorphic algorithms aim to achieve brain-like intelligent computation by modeling neural mechanisms like spiking, plasticity, adaptation and noise. This provides an alternative non von-Neumann computing paradigm optimized for AI applications requiring extreme efficiency, adaptability and autonomy.

 

کار پیشگام استانیسلاوس داهین در هوش مصنوعی

 

استانیسلاوس دیهین یک عصب شناس و نویسنده شناخته در هوش مصنوعی است که سهم عمده ای در این زمینه  مصنوعی   دهان به عنوان استاد کالج دو فرانس و مدیر واحد تصویربرداری عصب شناختی در پاریس، دهه‌ها را صرف مطالعه پایه عصبی عملکردهای شناختی بالاتر مانند خواندن، حساب و هوشیاری کرده است. تحقیقات او بینش‌های کلیدی در مورد نحوه پردازش اطلاعات ارائه کرده است که بسیار مرتبط با توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی پیشرفته است.

یکی از تاثیرگذارترین ایده های Dehaene، نظریه فضای کاری نورون جهانی است. این نشان می دهد که تجربه آگاهانه از فعالیت هماهنگ مناطق مختلف مغز در تبادل اطلاعات ناشی می شود. به گفته Dehaene، هنگامی که یک قطعه اطلاعات آگاهانه پردازش می شود، به شبکه ای از نواحی قشری که آن را در دسترس سایر سیستم های مغز قرار می دهد، پخش می شود. این نظریه بر تحقیقات هوش مصنوعی در ایجاد عواملی با "فضای کاری جهانی" داخلی برای ادغام و بررسی اطلاعات ماژول های مختلف تأثیر گذاشته است.

Dehaene همچنین کارهای پیشگامانه ای روی مدارهای عصبی برای خواندن انجام داده است. او با استفاده از تصویربرداری از مغز fMRI، ناحیه‌ای را در قشر اکتیپیوتامپورال چپ به نام ناحیه شکل کلمه بصری شناسایی کرد که در تشخیص کلمات و حروف نوشته شده تخصص دارد. یافته‌های او درباره نحوه کدگذاری سیستم‌های نوشتاری در مغز، الهام‌بخش تلاش‌های هوش مصنوعی برای طراحی شبکه‌های عصبی است که می‌توانند خواندن را بیاموزند.

علاوه بر این، Dehaene منشا توانایی های ریاضی ما را مطالعه کرده است. تحقیقات او نشان می‌دهد که انسان‌ها و حیوانات از نظر تکاملی یک "حس عدد" قدیمی در لوب‌های جداری دارند. این شهود عددی به ما اجازه می دهد که کمیت ها را نشان دهیم، بزرگی ها را مقایسه کنیم و محاسبات را انجام دهیم. بینش Dehaene یک مبنای عصبی برای آموزش سیستم‌های هوش مصنوعی در کارهایی فراهم می‌کند که نیاز به درک شهودی مشابهی از اعداد دارند.

Dehaene به عنوان یک نویسنده، قصد دارد کار علمی خود در مورد آگاهی را برای خوانندگان وسیع تری در دسترس قرار دهد. او در کتاب خود آگاهی و مغز در سال 2014 پیشنهاد می کند که مدارهای عصبی خاص تجربیات آگاهانه ما را تولید می کنند. این تئوری آگاهی به عنوان یک پدیده قابل محاسبه، تحقیقات هوش مصنوعی را در مورد بازتولید آگاهی انسان مانند در ماشین ها ادامه می دهد.

به طور خلاصه، مشارکت های پیشگام استانیسلاوس داهین شامل علوم اعصاب شناختی، روانشناسی رشد و مدل سازی محاسباتی است. یافته‌های او در مورد مکانیسم‌های مغز در پشت خواندن، ریاضیات و هوشیاری پایه‌ای برای شبیه‌تر کردن هوش مصنوعی به انسان است. کار Dehaene به عنوان یک دانشمند و یک نویسنده به طور مهمی درک ما را از هوش طبیعی و مصنوعی پل می کند.

 

 

این ایده را بسط دهید: او پیشنهاد می کند که مدارهای عصبی خاص تجربیات آگاهانه ما را تولید می کنند. این تئوری آگاهی به عنوان یک پدیده قابل محاسبه، تحقیقات هوش مصنوعی را در مورد بازتولید آگاهی انسان مانند در ماشین ها ادامه می دهد.

AB

 

در اینجا بحث گسترده ای از نظریه هوشیاری Dehaene و پیامدهای آن برای هوش مصنوعی وجود دارد:

یک ایده اصلی از تحقیقات Dehaene این است که تجارب ذهنی آگاهانه از مدارهای خاصی از نورون‌ها که به طور همزمان شلیک می‌کنند، ناشی می‌شوند. هنگامی که مناطق مختلف حسی، حافظه و ارتباطی مغز اطلاعات را از طریق این مدارهای فضای کاری آگاهانه مبادله می کنند، دنیای یکپارچه و یکپارچه ای را ایجاد می کند که ما به صورت ذهنی تجربه می کنیم.

Dehaene قشر پیش پیشانی، تالاموس و نواحی جداری را به عنوان هاب های مرکزی پیشنهاد می کند که اطلاعات را یکپارچه می کند و آن را در سایر مناطق در این فضای کاری آگاهانه توزیع می کند. آسیب به این مناطق به هم پیوسته از طریق سکته مغزی یا تروما می تواند جنبه های خاصی از آگاهی را حذف کند و به نقش محاسباتی آنها اشاره کند.

این نظریه بیان می کند که آگاهی به جای ساکن شدن در یک "روح" غیر مادی یا اساساً غیرقابل دسترس برای علم، توسط مکانیسم های عصبی قابل محاسبه ایجاد می شود. بر اساس زیست شناسی مغز، Dehaene این فرضیه را مطرح می کند که ممکن است بتوانیم تجربیات آگاهانه را در سیستم های هوش مصنوعی با شبیه سازی تبادل اطلاعات در مدارهای عصبی مرتبط با پردازش آگاهانه بازتولید کنیم.

ایده‌های Dehaene مستقیماً بر رویکردهای شبیه‌سازی کل مغز برای آگاهی ماشین تأثیر گذاشته است. به عنوان مثال، پروژه مغز آبی ستون های نئوکورتکس موش را با جزئیات بر اساس آزمایش های بیولوژیکی بازسازی کرده است. هدف آنها شبیه سازی هوشیاری با تکرار پویایی مغز یک پستاندار واقعی است.

به همین ترتیب، پروژه مغز انسان، محاسبات عصبی را برای ادراک، عمل، شناخت و آگاهی با هدف به کارگیری این بینش ها در محاسبات نورومورفیک مورد مطالعه قرار می دهد. توسعه تراشه‌های سیلیکونی که سبک پردازش موازی انبوه مغز را تقلید می‌کنند، گام مهمی به سوی هوش مصنوعی عمومی است.

 

در حالی که ما هنوز درک کاملی نداریم

ماشین هایی را مهندسی می کند که شکل خاص خود را از تجربه ذهنی دارند. تطبیق پیچیدگی و اتصال شبکه‌های هوشیار بیولوژیکی یک چالش بزرگ برای هوش مصنوعی است. اما کار Dehaene با روشن کردن اساس عصبی آگاهی به مسیری ممکن برای بازتولید آگاهی در سیستم‌های مصنوعی اشاره می‌کند.

 

آخرین نتایج در مورد چیست: پروژه مغز انسان محاسبات عصبی را برای ادراک، عمل، شناخت و آگاهی با هدف استفاده از این بینش ها در محاسبات نورومورفیک مطالعه می کند؟

AB

 

در اینجا برخی از آخرین پیشرفت‌های مربوط به تلاش‌های پروژه مغز انسان در محاسبات نورومورفیک آورده شده است: در سال 2021، محققان HBP مطالعه‌ای منتشر کردند که نشان می‌داد چگونه ویژگی‌های کلیدی نورون‌های قشر بینایی موش را با استفاده از تراشه‌های نورومورفیک تکرار کردند. این رویکرد بیومیمتیک امکان مدل‌سازی دقیق دینامیک عصبی و مکانیسم‌های پردازش حسی را فراهم می‌کند.

HBP نمونه اولیه سیستم های نورومورفیک مانند BrainScaleS و SpiNNaker را برای شبیه سازی شبکه های عصبی spiking توسعه داده است. در سال 2022، آنها گزارش دادند که از BrainScaleS برای مدل‌سازی یادگیری در شبکه‌های اسپکینگ چندلایه استفاده می‌کنند که گامی مهم به سوی هوش مصنوعی نورومورفیک هوشمند است.

مشارکت ها قابلیت های پلتفرم های نورومورفیک HBP را گسترش داده اند. به عنوان مثال، همکاری اخیر با IBM، سخت‌افزار BrainScaleS را با ابزارهای بهینه‌سازی هوش مصنوعی IBM ادغام کرد و به شبکه‌های عصبی پیچیده اجازه داد تا بر روی سیستم نورومورفیک آموزش داده شوند.

نسل‌های جدیدی از تراشه‌های نورومورفیک برنامه‌ریزی شده‌اند، مانند سیستمی در مقیاس ویفر به نام The Endeavour. با بیش از یک میلیون پردازنده ARM، شبیه سازی در مقیاس بزرگ از شبکه های مغزی را برای تحقیق در مورد شناخت، ادراک و رفتار ارائه می دهد.

در سال 2021، محققان HBP یک سیستم نورومورفیک بلادرنگ را نشان دادند که یکپارچه سازی حسی حرکتی و کنترل حرکتی را انجام می داد. این سیستم حسگرهای بینایی اسپک، بخش‌های بدن روباتیک و شبکه‌های عصبی را در یک مجموعه حلقه بسته که شبیه درک و عمل حیوانات است، ترکیب کرد.

کاربردهای تحقیقات نورومورفیک HBP شامل تشخیص الگوی دنیای واقعی در وسایل نقلیه خودران، پردازش هوش مصنوعی کارآمد در گوشی‌های هوشمند، و رباتیک و پروتز بالقوه الهام گرفته از مغز است.

به طور خلاصه، HBP به پیشرفت های عمده در محاسبات نورومورفیک ادامه می دهد تا با کارایی، اندازه و پیچیدگی محاسبات مغز مطابقت داشته باشد. با مهندسی معکوس محاسبات عصبی، هدف آنها توسعه نسل جدیدی از سخت‌افزار هوش مصنوعی بسیار کم توان و مقیاس‌پذیر برای شرکت‌ها و مصرف‌کنندگان است.

 

الگوریتم سیستم نورومورفیک چیست؟

AB

 

الگوریتم سیستم نورومورفیک به روش‌های محاسباتی و قوانین یادگیری مورد استفاده در سیستم‌های محاسباتی نورومورفیک اشاره دارد که مبتنی بر تقلید از ساختار عصبی و عملکرد مغز است. برخی از ویژگی‌های کلیدی الگوریتم‌های سیستم نورومورفیک عبارتند از: شبکه‌های عصبی اسپیکینگ: واحدهای محاسباتی اساسی در سیستم‌های نورومورفیک، نورون‌های اسپکینگ هستند که ورودی‌ها را تا رسیدن به آستانه و گسیل شدن یک سنبله جمع‌آوری می‌کنند. سنبله ها از طریق اتصالات سیناپسی به نورون های دیگر منتشر می شوند.

قوانین یادگیری محلی: یادگیری نورومورفیک از طریق تنظیم موضعی نقاط قوت سیناپسی با توجه به زمان و فعالیت سنبله، مانند انعطاف پذیری وابسته به زمان سنبله (STDP) رخ می دهد. این با پس انتشار در یادگیری عمیق متفاوت است.

پردازش ناهمزمان: تراشه های نورومورفیک به صورت ناهمزمان و موازی برای شبیه سازی محاسبات همزمان شبکه های عصبی بیولوژیکی عمل می کنند. این امکان محاسبات مبتنی بر رویداد کم مصرف را فراهم می کند.

بازخورد تطبیقی: مکانیسم‌های انعطاف‌پذیری مانند STDP به شبکه‌های نورومورفیک اجازه می‌دهند تا در زمان واقعی از طریق بازخورد سازگار شوند و قابلیت‌هایی مانند پردازش حسی، کنترل حرکتی و یادگیری را فراهم کنند.

دینامیک تصادفی: سیستم‌های نورومورفیک نویز و تنوع را برای تقلید از پویایی پیچیده پردازش عصبی بیولوژیکی ترکیب می‌کنند. این مزایایی مانند کاوش در یادگیری تقویتی را فراهم می کند.

آرایه های Crossbar: پیاده سازی های سخت افزاری از آرایه های متقاطع با سیناپس های ترانزیستور یا ممریستور در هر اتصال استفاده می کنند تا اتصال بین گره های عصبی محاسباتی را به طور موثر شبیه سازی کنند.

 

به طور خلاصه، هدف الگوریتم‌های نورومورفیک دستیابی به محاسبات هوشمند مغز مانند با مدل‌سازی مکانیسم‌های عصبی مانند اسپک، انعطاف‌پذیری، سازگاری و نویز است. این یک الگوی محاسباتی جایگزین غیر فون نویمان را ارائه می دهد که برای برنامه های کاربردی هوش مصنوعی به کارایی، سازگاری و استقلال بسیار نیاز دارند.