Ученые создают новый тип искусственного интеллекта - Роботех

Ученые создают новый тип искусственного интеллекта

Используя продвинутые эксперименты с нейронными сетями и крупномасштабные симуляции, группа ученых из Университета Бар-Илан в Израиле продемонстрировала новый тип сверхбыстрых алгоритмов искусственного интеллекта, основанных на очень медленной динамике мозга, которые превосходят темпы обучения, достигнутые до настоящего времени современными алгоритмами обучения.

В статье, опубликованной сегодня в журнале Scientific Reports , исследователи восстанавливают мост между нейробиологией и передовыми алгоритмами искусственного интеллекта, который оставался практически бесполезным в течение почти 70 лет.

«В настоящее время научно-техническая точка зрения заключается в том, что нейробиология и машинное обучение являются двумя различными дисциплинами, которые развиваются независимо», — сказал ведущий автор исследования, профессор факультета физики Университета Бар-Илан и Мультидисциплинарного исследовательского центра мозга им. Гонды (Голдшмид) Идо Кантер. 

«Число нейронов в мозге меньше, чем число бит в типичном размере диска современных персональных компьютеров, а скорость вычислений мозга подобна секундной стрелке на часах, даже медленнее, чем первый компьютер, изобретенный более 70 лет назад. Кроме того, правила обучения мозга очень сложны и далеки от принципов обучения в современных алгоритмах искусственного интеллекта», — продолжил он.

Динамика мозга не соответствует четко определенным часам, синхронизированным для всех нервных клеток, поскольку биологическая схема должна справляться с асинхронными входами по мере развития физической реальности. «При взгляде вперед можно сразу увидеть кадр с несколькими объектами. Например, во время вождения человек наблюдает за автомобилями, пешеходными переходами и дорожными знаками и может легко определить их временное расположение и относительное положение», — сказал профессор Кантер. А традиционные алгоритмы искусственного интеллекта основаны на синхронных входах, поэтому относительная синхронизация различных входов, составляющих один и тот же кадр, обычно игнорируется.

Новое исследование демонстрирует, что сверхбыстрая скорость обучения на удивление одинакова для малых и больших сетей. Следовательно, по словам исследователей, «недостаток сложной схемы обучения мозга на самом деле является преимуществом». Другим важным открытием является то, что обучение может происходить без этапов обучения посредством самоадаптации в соответствии с асинхронными входами. 

Идея эффективных алгоритмов глубокого обучения, основанных на очень медленной динамике мозга, дает возможность реализовать новый класс усовершенствованного искусственного интеллекта на основе быстрых компьютеров. Он призывает к восстановлению моста от нейробиологии к искусственному интеллекту, и делает акцент на том, что «понимание фундаментальных принципов нашего мозга должно быть снова в центре будущего искусственного интеллекта».

Add a Comment

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