A fizikai világ modelljének felfedezése
az agyban
Orbán Gergő CSNL Lendület Labor MTA Wigner Fizikai Kutatóközpont Lendület program
Idegsejtek: Az idegrendszer építőkövei
Orbán Gergő
http://golab.wigner.mta.hu
2
Érzékelés, döntés, végrehajtás
Orbán Gergő
http://golab.wigner.mta.hu
3
Agy vs. Környezet külvilág ingerei
döntések / viselkedés
Orbán Gergő
http://golab.wigner.mta.hu
1/9
Agy vs. Környezet külvilág ingerei
döntések / viselkedés
Orbán Gergő
http://golab.wigner.mta.hu
1/9
Agy vs. Környezet
• az értelmezéshez modellt konstruálunk
Orbán Gergő
http://golab.wigner.mta.hu
2/9
Agy vs. Környezet
• az értelmezéshez modellt konstruálunk
Orbán Gergő
http://golab.wigner.mta.hu
2/9
Agy vs. Környezet
©TreeFrearie, SXC
©patita , SXC
• az értelmezéshez modellt konstruálunk • a modell valózsínűségeket használ Orbán Gergő
http://golab.wigner.mta.hu
2/9
Agy vs. Környezet
©TreeFrearie, SXC
©patita , SXC
• az értelmezéshez modellt konstruálunk • a modell valózsínűségeket használ • a modell a feladattól független Orbán Gergő
http://golab.wigner.mta.hu
2/9
A belső modell
Orbán Gergő
http://golab.wigner.mta.hu
6
A belső modell
Orbán Gergő
http://golab.wigner.mta.hu
6
Emberi arc reprezentációja 1.komplex 2.ökológiailag releváns 3.kiterjedt szubjektív élmények 4.az élmények szubjektívek
Orbán Gergő
http://golab.wigner.mta.hu
3/9
szubjektív
valószínűség
Emberi arc reprezentációja
tulajdonság #1
intenzitás Orbán Gergő
http://golab.wigner.mta.hu
3/9
tulajdonság #2
A belső modell
tulajdonság #1
Orbán Gergő
http://golab.wigner.mta.hu
3/9
Hogyan mérjük?
Orbán Gergő
http://golab.wigner.mta.hu
4/9
Hogyan mérjük? ISMERŐSSÉG
1
2
2 1 2 2
Current Biology 23, 2169–2175, November 4, 2013 ª2013 The Authors
http://dx.doi.org/10.1016/j.cub.2013.09.012
1 2 Report
Cognitive Tomography Reveals Complex, Task-Independent Mental Representations Neil M.T. Houlsby,1,4 Ferenc Husza´r,1,4 } Orba´n,1,2 Mohammad M. Ghassemi,1 Gergo 1,5 Daniel M. Wolpert, and Ma´te´ Lengyel1,3,5,* 1Computational and Biological Learning Lab, Department of Engineering, University of Cambridge, Cambridge CB2 1PZ, UK 2Wigner Research Institute for Physics, Hungarian Academy of Orbán Gergő Sciences, Budapest 1121, Hungary
2 1 2 1 1 1
2 of sunlight [13], have each been carefully characterized 2 in the
context of a specific perceptual task. However, surprisingly 1 little is known about the nature of priors for complex, high2 whether dimensional real-life stimuli, such as faces, and such priors depend on the task in which they are1employed. The task dependence of priors, in particular, addresses a 2 fundamental assumption of the Bayesian paradigm that has http://golab.wigner.mta.hu so far gone untested: to allow for efficient learning and power-
4/9
Kognitív tomográfia Ideális megfigyelő ideális megfigyelő 0.1
jellemző #2
4
szubjektív eloszlás
-4 -4
jellemző #1
4
0
stimulus
válasz feladat
!
1 !
!
2
"
1 1 1
2 2 2
"
"
Orbán Gergő
paraméterek
http://golab.wigner.mta.hu
5/9
Kognitív tomográfia Ideális megfigyelő ideális megfigyelő 0.1
jellemző #2
4
szubjektív eloszlás
Kognitív tomográfia
-4 -4
jellemző #1
4
0
kognitív tomográfia
bemene stimulus
válasz feladat
!
1 !
!
2
kimenet
"
1 1 1
2 2 2
"
"
Orbán Gergő
paraméterek
http://golab.wigner.mta.hu
5/9
A belső modell felfedezése ISMERŐSSÉG
1
2
FAMILIARITY
ODD−ONE−OUT
FAMILIARITY
ODD−ONE−OUT
Subject 3
0.14
0
0
0.42
0.22
0.21
Subject 7
Subject 2
kisérle( alany #1
Subject 6
0.11
0.28
0.11
0
0
0.20
0.16
0.10
Subject 8
Subject 1
0.22
0.08
0
Orbán Gergő
http://golab.wigner.mta.hu 0.26
0
6/9
0.12
A belső modell felfedezése ISMERŐSSÉG
1
2
FAMILIARITY
ODD−ONE−OUT
FAMILIARITY
ODD−ONE−OUT
FAMILIARITY
ODD−ONE−OUT
0.11 0.22 0
kisérle( alany #1
0.11 0.42 0 0.21 0.42 0 0.21 0.20
kisérle( alany #2
0 0.10 0.20 0 0.10
http://golab.wigner.mta.hu 0.26
0.28
Subject 8 Subject 8 Subject 7 Subject 7 Subject 6 Subject 6
Orbán Gergő
Subject 3 Subject 3 Subject 2 Subject 2 Subject 1 Subject 1
0.22
FAMILIARITY
0.14
ODD−ONE−OUT
0.28 0 0.14 0.22 0 0.11 0.22 0 0.11 0.16 0 0.08 0.16 0 0.08
6/9
0.12
A belső modell felfedezése ISMERŐSSÉG
2
1
ODD−ONE−OUT
2
0.11 0.22 0
kisérle( alany #1
0.11 0.42 0 0.21 0.42 0 0.21 0.20
kisérle( alany #2
0 0.10 0.20 0 0.10
Subject 8 Subject 8 Subject 7 Subject 7 Subject 6 Subject 6
ODD−ONE−OUT
Subject 3 Subject 3 Subject 2 Subject 2 Subject 1 Subject 1
Orbán Gergő
Subject 3 Subject 3 Subject 2 Subject 2 Subject 1 Subject 1
0.22
FAMILIARITY
3
FAMILIARITY FAMILIARITY ODD−ONE−OUT ODD−ONE−OUT
FAM
0.22
0.28
0.11
0.14
0.22
0.28
0
0
0.11
0.14
0.42
0.22
0
0
0.21
0.11
0.42
0.22
0
0
0.21
0.11
0.20
0.16
0
0
0.10
0.08
0.20
0.16
0
0
0.10
0.08
FAMILIARITY FAMILIARITY ODD−ONE−OUT ODD−ONE−OUT
http://golab.wigner.mta.hu 0.26
kisérle( alany #1
kisérle( alany #2
0.26
6/9
0.12
Subject 8 Subject 8 Subject 7 Subject 7 Subject 6 Subject 6
1
FAMILIARITY
BÖKJ-A-NEMODAILLŐRE
FAM
A belső modell felfedezése ISMERŐSSÉG
2
1
ODD−ONE−OUT
2
=
0.11 0.22 0
kisérle( alany #1
≠
0.11 0.42 0 0.21 0.42 0
=
0.21 0.20
kisérle( alany #2
0 0.10 0.20 0 0.10
Subject 8 Subject 8 Subject 7 Subject 7 Subject 6 Subject 6
ODD−ONE−OUT
Subject 3 Subject 3 Subject 2 Subject 2 Subject 1 Subject 1
Orbán Gergő
Subject 3 Subject 3 Subject 2 Subject 2 Subject 1 Subject 1
0.22
FAMILIARITY
3
FAMILIARITY FAMILIARITY ODD−ONE−OUT ODD−ONE−OUT
FAM
0.22
0.28
0.11
0.14
0.22
0.28
0
0
0.11
0.14
0.42
0.22
0
0
0.21
0.11
0.42
0.22
0
0
0.21
0.11
0.20
0.16
0
0
0.10
0.08
0.20
0.16
0
0
0.10
0.08
FAMILIARITY FAMILIARITY ODD−ONE−OUT ODD−ONE−OUT
http://golab.wigner.mta.hu 0.26
kisérle( alany #1
≠
kisérle( alany #2
0.26
6/9
0.12
Subject 8 Subject 8 Subject 7 Subject 7 Subject 6 Subject 6
1
FAMILIARITY
BÖKJ-A-NEMODAILLŐRE
FAM
A belső modell felfedezése
Orbán Gergő
0.11 0.11 0.11 0.11
FAMILIARITY FAMILIARITY FAMILIARITY FAMILIARITY Subject 6 Subject Subject 66
0.22 0.22 0.22 0.22
ODD−ONE−OUT ODD−ONE−OUT ODD−ONE−OUT ODD−ONE−OUT ODD−ONE−OUT
0.28 0.28 0.28 0.28 0.28 0.14 0.14 0.14 0.14 0.14
0 00 00
0.42 0.42 0.42 0.42
0.22 0.22 0.22 0.22 0.22
0.21 0.21 0.21 0.21
Subject 7 Subject 7 Subject Subject 7
0000
0.11 0.11 0.11 0.11 0.11 0
0.20 0.20 0.20 0.20
0.16 0.16 0.16 0.16 0.16
0 000 0.26 0.26 0.26 0.26 0.26 0.13 0.13 0.13 0.13 0.13 0 00 0 0 0.92 0.92 0.92 0.92 0.92 0.46 0.46 0.46 0.46 0.46 0 0 0 00
Subject 9 Subject999 Subject Subject
0.10 0.10 0.10 0.10
Subject 8 Subject 888 Subject Subject
0 000
Subject 10 Subject10 10 Subject 10 Subject
Subject Subject 555 5 Subject Subject
Subject Subject 444 4 Subject Subject
Subject Subject Subject333 Subject
Subject Subject Subject222 Subject
Subject Subject 111
1.FAMILIARITY feladat ODD−ONE−OUT 2. feladat ODD−ONE−OUT FAMILIARITY ODD−ONE−OUT FAMILIARITY ODD−ONE−OUT FAMILIARITY
http://golab.wigner.mta.hu
00 00
0.08 0.08 0.08 0.08 0.08 0
00 00
0.12 0.12 0.12 0.12 0.12 0.06 0.06 0.06 0.06 0.06 0
00 0 0
0.22 0.22 0.22 0.22 0.22 0.11 0.11 0.11 0.11 0.11 0
00 00
6/9
Döntések jóslása ISMERŐSSÉG
1 2 FAMILIARITY
ODD−ONE−OUT
FAMILIARITY
ODD−ONE−OUT
0.42
0.22
1
Subject 7
0
0.11
0
0 Feladaton belül Feladatokon keresztül
0.20 0.5
0.10
0.16
Subject 8
Subject 3 y
0.14
0
0.21
1
Orbán Gergő
0.28
Subject 6
0.11
teljesítmény
Subject 2
Subject 1
0.22
0
0.08
0
http://golab.wigner.mta.hu
7/9
Döntések jóslása ISMERŐSSÉG
1 2 3 FAMILIARITY FAMILIARITY ODD−ONE−OUT ODD−ONE−OUT
0
0.5
0.10
0
http://golab.wigner.mta.hu
0.11
0.14
0
0
0.42
0.22
0.21
0.11
0
0
0.20
0.16
0.10
0.08
0
0
Subject 6
0.28
1
teljesítmény
Subject 8
0.20
Subject 3
Subject 3 y
Subject 7
0
1
Orbán Gergő
0.5
Subject 2
1
teljesítmény
Subject 2
0.42
0.21
0.22 1
teljesítmény
Subject 6
0.11
Subject 1
Subject 1
0.22
FAMILIARITY
Subject 7
ODD−ONE−OUT
Feladaton belül Feladatokon keresztül
0.33
Subject 8
1 2 FAMILIARITY
BÖKJ-A-NEMODAILLŐRE
7/9
Döntések jóslása ISMERŐSSÉG
1 2 3 FAMILIARITY FAMILIARITY ODD−ONE−OUT ODD−ONE−OUT
0
0.5
0.10
0
http://golab.wigner.mta.hu
0.11
0.14
0
0
0.42
0.22
0.21
0.11
0
0
0.20
0.16
0.10
0.08
0
0
Subject 6
0.28
1
teljesítmény
Subject 8
0.20
Subject 3
Subject 3 y
Subject 7
0
1
Orbán Gergő
0.5
Subject 2
1
teljesítmény
Subject 2
0.42
0.21
0.22 1
teljesítmény
0.11
Subject 6
!
Subject 1
Subject 1
0.22
FAMILIARITY
Subject 7
ODD−ONE−OUT
Feladaton belül Feladatokon keresztül
0.33
Subject 8
1 2 FAMILIARITY
BÖKJ-A-NEMODAILLŐRE
7/9
Döntések jóslása ISMERŐSSÉG
1 2 3 FAMILIARITY FAMILIARITY ODD−ONE−OUT ODD−ONE−OUT
0
0.5
0.10
0
http://golab.wigner.mta.hu
0.11
0.14
0
0
0.42
0.22
0.21
0.11
0
0
0.20
0.16
0.10
0.08
0
0
Subject 6
0.28
1
teljesítmény
Subject 8
0.20
Subject 3
Subject 3 y
Subject 7
0
1
Orbán Gergő
0.5
Subject 2
1
teljesítmény
Subject 2
0.42
0.21
0.22 1
teljesítmény
0.11
Subject 6
!
Subject 1
Subject 1
0.22
FAMILIARITY
Subject 7
ODD−ONE−OUT
Feladaton belül Feladatokon keresztül
0.33
Subject 8
1 2 FAMILIARITY
BÖKJ-A-NEMODAILLŐRE
7/9
Döntések jóslása ISMERŐSSÉG
1 2 3 FAMILIARITY FAMILIARITY ODD−ONE−OUT ODD−ONE−OUT
0
0.5
0.10
0
http://golab.wigner.mta.hu
0.11
0.14
0
0
0.42
0.22
0.21
0.11
0
0
0.20
0.16
0.10
0.08
0
0
Subject 6
0.28
1
teljesítmény
Subject 8
0.20
Subject 3
Subject 3 y
Subject 7
0
1
Orbán Gergő
0.5
Subject 2
1
teljesítmény
Subject 2
0.42
0.21
0.22 1
teljesítmény
0.11
Subject 6
!
Subject 1
Subject 1
0.22
FAMILIARITY
Subject 7
ODD−ONE−OUT
Feladaton belül Feladatokon keresztül
0.33
Subject 8
1 2 FAMILIARITY
BÖKJ-A-NEMODAILLŐRE
7/9
S egy hazavihető tanulság
az agy a külvilág értelmezésekor automatikusan felépíti, és — ha szeretnénk, ha nem —
felhasználja annak modelljét Orbán Gergő
http://golab.wigner.mta.hu
14
Együttműködők
Neil Houlsby University of Cambridge Mohammed Ghassemi MIT
Ferenc Huszár University of Cambridge
Máté Lengyel University of Cambridge
Orbán Gergő
Daniel Wolpert University of Cambridge
http://golab.wigner.mta.hu
9/9
