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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04658v2
• Date: Mon, 21 Apr 2025 15:57:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-22 15:07:02.172333
• 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: 人間の行動洞察とミリ秒スケールのニューラルネットワークを微調整CLIPベースモデルに統合することで、修正されていないCLIPベースラインと比較して、行動性能が2倍になることを示す。 我々の研究は、適応型AIシステムを設計するための、新しい解釈可能なフレームワークを確立し、神経科学、パーソナライズドメディカル、人間とコンピュータの相互作用に幅広い意味を持つ。
• 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 offers a powerful avenue for advancing our understanding of information processing, as each system provides unique computational insights. However, despite the promise of human-AI integration, current AI models are largely trained on massive datasets, optimized for population-level performance, lacking mechanisms to align their computations with individual users' perceptual semantics and neural dynamics. Here we show that integrating human behavioral insights and millisecond scale neural data within a fine tuned CLIP based model not only captures generalized and individualized aspects of perception but also over doubles behavioral performance compared to the unmodified CLIP baseline. By embedding human inductive biases and mirroring dynamic neural processes during training, personalized neural fine tuning improves predictions of human similarity judgments and tracks the temporal evolution of individual neural responses. Our work establishes a novel, interpretable framework for designing adaptive AI systems, with broad implications for neuroscience, personalized medicine, and human-computer interaction.
• Abstract（参考訳）: 人間と人工知能の統合は、それぞれのシステムが独自の計算的洞察を提供するので、情報処理の理解を深めるための強力な道を提供する。 しかしながら、人間-AI統合の約束にもかかわらず、現在のAIモデルは、人口レベルのパフォーマンスに最適化された大量のデータセットに基づいて主にトレーニングされており、個々のユーザの知覚的セマンティクスやニューラルダイナミクスと計算を整合させるメカニズムが欠如している。 ここでは、人間の行動洞察とミリ秒スケールのニューラルネットワークを微調整CLIPベースモデルに統合することで、認識の一般化された個々の側面を捉えるだけでなく、修正されていないCLIPベースラインと比較して、行動性能を2倍に向上させることを示す。 トレーニング中に人間の誘導バイアスを埋め込み、動的神経プロセスを反映することにより、パーソナライズされた神経微調整は、人間の類似性判断の予測を改善し、個々の神経反応の時間的進化を追跡する。 我々の研究は、適応型AIシステムを設計するための、新しい解釈可能なフレームワークを確立し、神経科学、パーソナライズドメディカル、人間とコンピュータの相互作用に幅広い意味を持つ。

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