Inteligență Artificială Bazată pe Dinamica Lentă a Creierului

Oamenii de știință de la Universitatea Bar-llan din Israel au utilizat experimente avansate pe culturi neuronale și simulări la scară largă pentru a crea o nouă inteligență artificială ultra-rapidă. Noua inteligență artificială se bazează pe dinamica lentă a creierului uman. Această dinamică are rate de învățare mai bune comparativ cu cele mai bune algoritmi de învățare pe care le avem astăzi.

Învățarea automată este de fapt puternic legată și bazată pe dinamica creierului nostru. Cu viteza calculatoarelor moderne și seturile lor de date mari, am fost capabili să creăm algoritmi de învățare profundă care sunt similari cu experții umani în diverse domenii. Cu toate acestea, acești algoritmi de învățare au caracteristici diferite față de creierul uman.

Echipa de oameni de știință de la universitate și-a publicat lucrarea în revista Raporturi științifice. Ei au lucrat pentru a conecta neurobiologia și algoritmii avansați de inteligență artificială, un domeniu care a fost abandonat de decenii.

Profesorul Ido Kanter de la Departamentul de Fizică al Universității Bar-llan și de la Studiul Multidisciplinar al Creierului Gonda (Goldschmied), și autorul principal al studiului, a comentat asupra celor două domenii.

„Punctul de vedere științific și tehnologic actual este că neurobiologia și învățarea automată sunt două discipline distincte care progresează independent”, a spus el. „Lipsa influenței reciproce așteptate este puzzle.

„Numărul de neuroni dintr-un creier este mai mic decât numărul de biți dintr-un disc de dimensiuni obișnuite ale calculatoarelor personale, iar viteza de calcul a creierului este ca cea a ceasului, chiar mai lentă decât primul calculator inventat acum peste 70 de ani”, a spus el.

„În plus, regulile de învățare ale creierului sunt foarte complicate și departe de principiile pașilor de învățare din algoritmii actuali de inteligență artificială”.

Profesorul Kanter lucrează cu o echipă de cercetare care include Herut Uzan, Shira Sardi, Amir Goldental și Roni Vardi.

Când vine vorba de dinamica creierului, ei se ocupă de intrări asincrone, deoarece realitatea fizică se schimbă și evoluează. Din cauza acestui fapt, nu există sincronizare pentru celulele nervoase. Acest lucru este diferit de algoritmii de inteligență artificială, deoarece aceștia se bazează pe intrări sincrone. Intrările diferite din cadrul aceluiași cadru și cronometrarea lor sunt de obicei ignorate.

Profesorul Kanter a explicat această dinamică.

„Când privim înainte, observăm imediat un cadru cu multiple obiecte. De exemplu, în timp ce conduceți, observați mașini, treceri de pietoni și indicatoare de drum, și puteți identifica cu ușurință ordinea temporală și pozițiile relative”, a spus el. „Hardware-ul biologic (regulile de învățare) este proiectat pentru a face față intrărilor asincrone și pentru a rafina informațiile relative”.

Unul dintre punctele pe care le face acest studiu este că ratele de învățare ultra-rapide sunt aproximativ aceleași, indiferent dacă este vorba de o rețea mică sau mare. Conform cercetătorilor, „dezavantajul schemei complicate de învățare a creierului este de fapt un avantaj”.

Studiul arată, de asemenea, că învățarea poate avea loc fără pași de învățare. Acest lucru poate fi realizat prin auto-adaptare pe baza intrărilor asincrone. În creierul uman, acest tip de învățare are loc în dendrite, care sunt extensii scurte ale celulelor nervoase, și terminale diferite ale fiecărui neuron. Acest lucru a fost observat anterior. Anterior, se credea că este lipsit de importanță faptul că dinamica rețelei sub învățarea dendritică este controlată de greutăți slabe.

Această nouă cercetare și descoperiri pot însemna multe lucruri diferite. Acești algoritmi de învățare profundă eficienți și similaritatea lor cu dinamica lentă a creierului pot ajuta la crearea unei noi clase de inteligență artificială avansată, cu calculatoare rapide.

Studiul promovează, de asemenea, cooperarea între domeniile neurobiologiei și inteligenței artificiale, care poate ajuta ambele domenii să progreseze mai departe. Conform grupului de cercetare, „Insights ale principiilor fundamentale ale creierului nostru trebuie să fie din nou în centrul inteligenței artificiale viitoare”.