AI-based modeling of brain and behavior: Combining neuroimaging, imitation learning and video games
Bibliographic record
Abstract
Les récentes avancées dans le domaine de l'intelligence artificielle ont ouvert la voie au développement de nouveaux modèles d'activité cérébrale. Les réseaux neuronaux artificiels (RNA) formés à des tâches complexes, telles que la reconnaissance d'images, peuvent être utilisés pour prédire la dynamique cérébrale en réponse à une série de stimuli avec une précision sans précédent, un processus appelé encodage cérébral. Les jeux vidéo ont fait l'objet d'études approfondies dans le domaine de l'intelligence artificielle, mais n'ont pratiquement pas été utilisés pour l'encodage cérébral. Les jeux vidéo offrent un cadre prometteur pour comprendre l'activité cérébrale dans un environnement riche, engageant et actif, contrairement aux tâches essentiellement passives qui dominent actuellement le domaine, telles que la visualisation d'images. Un défi majeur soulevé par les jeux vidéo complexes est que le comportement individuel est très variable d'un sujet à l'autre, et nous avons émis l'hypothèse que les RNAs doivent prendre en compte le comportement spécifique du sujet afin de capturer correctement les dynamiques cérébrales. Dans cette étude, nous avons cherché à utiliser des RNAs pour modéliser l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) et les données comportementales des participants, que nous avons collectées pendant que les sujets jouaient au jeu vidéo Shinobi III. En utilisant l'apprentissage par imitation, nous avons entraîné un RNA à jouer au jeu vidéo en reproduisant fidèlement le style de jeu unique de chaque participant. Nous avons constaté que les couches cachées de notre modèle d'apprentissage par imitation parvenaient à encoder des représentations neuronales pertinentes pour la tâche et à prédire la dynamique cérébrale individuelle avec une plus grande précision que divers modèles de contrôle, y compris des modèles entraînés sur les actions d'autres sujets. Les corrélations les plus fortes entre les activations des couches cachées et les signaux cérébraux ont été observées dans des zones cérébrales biologiquement plausibles, à savoir les réseaux somatosensoriels, attentionnels et visuels. Nos résultats soulignent le potentiel de la combinaison de l'apprentissage par imitation, de l'imagerie cérébrale et des jeux vidéo pour découvrir des relations spécifiques entre le cerveau et le comportement.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".