論文の概要: Shifting Attention to You: Personalized Brain-Inspired AI Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04658v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 04:55:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 18:29:33.020711
• Title: Shifting Attention to You: Personalized Brain-Inspired AI Models
• Title（参考訳）: 自分に注意を移す:パーソナライズされた脳にインスパイアされたAIモデル
• Authors: Stephen Chong Zhao, Yang Hu, Jason Lee, Andrew Bender, Trisha Mazumdar, Mark Wallace, David A. Tovar,
• Abstract要約: 我々は、人間の行動埋め込みとニューラルデータを統合し、認知プロセスと整合するパーソナライズされた脳インスパイアされたモデリングを導入する。 行動データの微調整により、MEGを介して取得した動的表現と間接的に協調しながら、人間の類似性判断を予測する能力が向上する。 我々は、参加者固有のニューラルデータに基づいて個別化されたモデルを訓練し、効果的に個別化されたニューラルダイナミクスをキャプチャした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0128071072792366
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The integration of human and artificial intelligence represents a scientific opportunity to advance our understanding of information processing, as each system offers unique computational insights that can enhance and inform the other. The synthesis of human cognitive principles with artificial intelligence has the potential to produce more interpretable and functionally aligned computational models, while simultaneously providing a formal framework for investigating the neural mechanisms underlying perception, learning, and decision-making through systematic model comparisons and representational analyses. In this study, we introduce personalized brain-inspired modeling that integrates human behavioral embeddings and neural data to align with cognitive processes. We took a stepwise approach, fine-tuning the Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP) model with large-scale behavioral decisions, group-level neural data, and finally, participant-level neural data within a broader framework that we have named CLIP-Human-Based Analysis (CLIP-HBA). We found that fine-tuning on behavioral data enhances its ability to predict human similarity judgments while indirectly aligning it with dynamic representations captured via MEG. To further gain mechanistic insights into the temporal evolution of cognitive processes, we introduced a model specifically fine-tuned on millisecond-level MEG neural dynamics (CLIP-HBA-MEG). This model resulted in enhanced temporal alignment with human neural processing while still showing improvement on behavioral alignment. Finally, we trained individualized models on participant-specific neural data, effectively capturing individualized neural dynamics and highlighting the potential for personalized AI systems. These personalized systems have far-reaching implications for the fields of medicine, cognitive research, human-computer interfaces, and AI development.
• Abstract（参考訳）: 人間と人工知能の統合は、情報処理の理解を深める科学的機会である。 人工知能による人間の認知原理の合成は、より解釈可能で機能的に整合した計算モデルを生成すると同時に、体系的なモデル比較と表現分析を通じて知覚、学習、意思決定の基礎となる神経メカニズムを調査するための正式な枠組みを提供する。 本研究では、人間の行動埋め込みとニューラルデータを統合し、認知過程と整合するパーソナライズされた脳モデルを提案する。 我々は、大規模な行動決定、グループレベルのニューラルデータ、そして最後に、私たちがCLIP-Human-Based Analysis (CLIP-HBA)と名付けたより広範なフレームワーク内の参加者レベルのニューラルデータを含む、Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP)モデルを微調整して、段階的にアプローチした。 行動データの微調整により,MEGで取得した動的表現と間接的に協調しながら,人間の類似性判断を予測する能力が向上することがわかった。 そこで我々は,ミリ秒レベルのMEGニューラルダイナミクス(CLIP-HBA-MEG)を微調整したモデルを導入した。 このモデルにより、人間の神経処理と時間的アライメントが向上し、行動アライメントが改善された。 最後に、参加者固有のニューラルデータに基づいて個別化されたモデルをトレーニングし、効果的に個別化されたニューラルダイナミクスをキャプチャし、パーソナライズされたAIシステムの可能性を強調した。 これらのパーソナライズされたシステムは、医学、認知研究、ヒューマン・コンピュータ・インタフェース、AI開発といった分野に大きく影響している。

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