ИИ на основе медленной динамики мозга

Ученые из Университета Барллан в Израиле использовали передовые эксперименты с нейронными культурами и крупномасштабное моделирование для создания нового сверхбыстрого искусственного интеллекта. Новый ИИ основан на медленной динамике человеческого мозга. Эта динамика мозга имеет более высокую скорость обучения по сравнению с лучшими алгоритмами обучения, которые у нас есть сегодня. 

Машинное обучение на самом деле тесно связано и основано на динамике нашего мозга. Благодаря скорости современных компьютеров и их большим наборам данных мы смогли создать алгоритмы глубокого обучения, которые похожи на людей-экспертов в различных областях. Однако эти алгоритмы обучения имеют характеристики, отличные от свойств человеческого мозга. 

Команда ученых университета опубликовала свою работу в журнале Научные доклады. Они работали над тем, чтобы соединить нейронауку и передовые алгоритмы искусственного интеллекта, область, которая была заброшена на протяжении десятилетий. 

Профессор Идо Кантер с факультета физики и мультидисциплинарного исследования мозга Гонда (Гольдшмид) Университета Барллан и ведущий автор исследования прокомментировал эти две области. 

«Современная научная и технологическая точка зрения состоит в том, что нейробиология и машинное обучение — это две разные дисциплины, которые развиваются независимо друг от друга», — сказал он. «Отсутствие ожидаемого ответного влияния вызывает недоумение». 

«Количество нейронов в мозгу меньше, чем количество битов в типичном размере диска современных персональных компьютеров, а вычислительная скорость мозга подобна секундной стрелке часов, даже медленнее, чем первый компьютер, изобретенный за 70 лет. лет назад», — сказал он. 

«Кроме того, правила обучения мозга очень сложны и далеки от принципов обучения шагам в современных алгоритмах искусственного интеллекта». 

Профессор Кантер работает с исследовательской группой, в которую входят Херут Узан, Шира Сарди, Амир Голденталь и Рони Варди. 

Когда дело доходит до динамики мозга, они имеют дело с асинхронными входными данными, поскольку физическая реальность меняется и развивается. Из-за этого нет синхронизации для нервных клеток. Это отличается от алгоритмов искусственного интеллекта, поскольку они основаны на синхронных входных данных. Различные входные данные в одном кадре и их тайминги обычно игнорируются. 

Профессор Кантер продолжал объяснять эту динамику. 

«Глядя вперед, сразу видишь кадр с несколькими объектами. Например, во время вождения человек наблюдает за автомобилями, пешеходными переходами и дорожными знаками и может легко определить их временной порядок и взаимное расположение», — сказал он. «Биологическое оборудование (правила обучения) предназначено для обработки асинхронных входных данных и уточнения их относительной информации». 

Один из выводов, сделанных в этом исследовании, заключается в том, что скорость сверхбыстрого обучения примерно одинакова, будь то маленькая или большая сеть. По словам исследователей, «недостаток сложной схемы обучения мозга на самом деле является преимуществом». 

Исследование также показывает, что обучение может проходить без этапов обучения. Это может быть достигнуто за счет самоадаптации на основе асинхронных входов. В человеческом мозгу этот тип обучения происходит в дендритах, которые являются короткими отростками нервных клеток и различными окончаниями каждого нейрона. Это наблюдалось раньше. Ранее считалось неважным, что динамика сети при дендейтном обучении контролируется слабыми весами. 

Эти новые исследования и выводы могут означать много разных вещей. Эти эффективные алгоритмы глубокого обучения и их сходство с очень медленной динамикой мозга могут помочь создать новый класс продвинутого искусственного интеллекта с быстрыми компьютерами. 

Исследование также подталкивает к сотрудничеству между областями нейробиологии и искусственного интеллекта, что может помочь обеим областям продвинуться дальше. По мнению исследовательской группы, «понимание фундаментальных принципов работы нашего мозга должно снова оказаться в центре будущего искусственного интеллекта».