Роботов научат мыть посуду — Роботех

Роботов научат мыть посуду

Искусственному интеллекту (ИИ) еще есть чему поучиться у животных, говорит нейробиолог из Колд Спринг Харбор Лаборатории (CSHL) Энтони Задор. Теперь он надеется, что уроки нейробиологии помогут следующему поколению искусственного интеллекта преодолеть некоторые особенно сложные барьеры.

искусственный интеллект

Доктор медицины и философии Энтони Задор всю жизнь работал над описанием отдельных нейронов и сложных нейронных сетей, составляющих живой мозг. Но он начал свою карьеру с изучения искусственных нейронных сетей (ИНС), сообщает Лаборатория Колд Спирг Харбор.

В недавно опубликованной в Nature Communications статье Задор описывает, как усовершенствованные алгоритмы обучения позволяют системам ИИ достигать сверхчеловеческой производительности в растущем числе более сложных задач, таких как шахматы и покер. Тем не менее, машины все еще находятся в тупике из-за того, что мы считаем простейшими проблемами.

Разрешение этого парадокса может, наконец, позволить роботам научиться делать что-то столь же органичное, как выслеживание добычи или строительство гнезда, или даже что-то такое же человеческое и обычное, как мытье посуды — задача, которую генеральный директор Google Эрик Шмидт однажды назвал «буквально запросом номер один». Однако это стало чрезвычайно сложной проблемой для робота.

«То, что нам трудно дается, например, абстрактно мыслить или играть в шахматы, на самом деле не так уж сложно для машин. Вещи, которые мы находим легкими, например, взаимодействие с физическим миром, вот что трудно. Причина, по которой мы думаем, что это легко, заключается в том, что у нас было полмиллиарда лет эволюции, которая свела наши схемы так, что мы делаем это без усилий», — объяснил Задор.

Вот почему Задор пишет, что секрет быстрого обучения может не заключаться в совершенном алгоритме общего обучения. Вместо этого он предполагает, что биологические нейронные сети, созданные в результате эволюции, обеспечивают быстрое и простое обучение для конкретных видов задач — обычно тех, которые имеют решающее значение для выживания.

Например, Задор указывает на генетику.

«У вас есть белки, которые могут прыгать с дерева на дерево в течение нескольких недель после рождения, но у нас нет мышей, которые учатся тому же. Почему нет? Потому что у нас все предопределено генетически», — сказал Задор.

Он предполагает, что одним из результатов этой генетической предрасположенности является врожденная схема, которая помогает вести раннее обучение животного. Однако эти сети гораздо менее обобщены, чем требуется для машинного обучения. Однако Задор надеется, что когда-то ему удастся идентифицировать и адаптировать аналогичные наборы схем и научить роботов выполнять простые с точки зрения человека задачи.

Add a Comment

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *