연구자들, 인공지능이 인간처럼 생각하는 방법에 대한 통찰력 얻다

도쿄 대학교의 연구자들은 인공지능이 인간처럼 생각하는 방법에 대한 새로운 통찰력을 얻었다. 연구자들은 로봇이 미로를 통해 이동하는 것을 가르치는 방법에 대해 설명했는데, 이는 뇌신경 세포를 로봇에 연결하여 전기자극을 가함으로써 가능하다.

새로운 연구는 Applied Physics Letters에 발표되었다.

신경 세포를 물리적 저자로 사용

신경 세포는 신경 세포에서 자란 살아있는 세포이다.它们는 기계가 일관된 신호를 구성할 수 있도록 하는 물리적 저자로 작용하며, 이러한 신호는 항상성 신호로 간주된다.

이러한 신호는 로봇에게 환경이 특정 범위 내에서 유지되고 있음을 알려주며, 로봇이 미로를 통해 이동할 때 기준점으로 작용한다.

테스트에서 세포 배양中的 신경 세포는 로봇이 잘못된 방향으로 이동하거나 잘못된 방향을 향할 때마다 전기 충격으로 방해되었다. 모든 테스트에서 로봇은 항상성 신호와 방해 신호를 받았으며, 미로를 성공적으로 해결할 때까지 계속되었다.

목표 지향적 행동 달성

연구자에 따르면, 이러한 발견은 목표 지향적 행동이 추가적인 학습 없이 생성될 수 있음을 시사한다. 이는 물리적 저자 시스템에 방해 신호를 보내는 것에 의해 달성된다. 로봇은 전기 자극에 의존해야 했으며, 환경을 볼 수 없거나 감각 정보를 얻을 수 없었다.

히로카즈 타카하시는 메카노인포매틱스의 부교수이다.

“나는 우리의 실험에 의해 영감을 받았고, 살아있는 시스템에서 지능은 무질서한 상태 또는 혼란한 상태에서 일관된 출력을 추출하는 메커니즘에서 나타날 수 있다고 가정했다”고 타카하시는 말했다.

연구자들은 이 원리를 사용하여 물리적 저자 컴퓨터를 사용하여 지능적인 작업 해결 능력을 생성할 수 있음을 보여주었다. 이는 신경 신호를 추출하고 항상성 신호 또는 방해 신호를 전달하며, 이를 통해 컴퓨터가 작업을 해결하는 방법을 이해하는 저자를 생성할 수 있다.

“초등학생의 뇌는 대학 입학 시험의 수학 문제를 해결할 수 없다. 이는 뇌의 역학이나 ‘물리적 저자 컴퓨터’가 충분히 풍부하지 않기 때문이다”라고 타카하시는 말했다. “작업 해결 능력은 네트워크가 생성할 수 있는 시공간 패턴의 재생산 능력에 의해 결정된다.”

연구 팀에 따르면, 이 контек스트에서 물리적 저자 컴퓨팅을 사용하면 뇌의 작동 방식을 더 잘 이해할 수 있으며, 새로운 형태의 신경형 컴퓨터의 개발로 이어질 수 있다.