Исследователи получили представление о том, как сделать ИИ, думающий как люди

Исследователи из Токийского университета получили новые представления о том, как искусственный интеллект (ИИ) может быть сделан для того, чтобы думать как люди. Исследователи описывают, как робот может быть обучен ориентироваться в лабиринте с помощью электрической стимуляции культуры мозговых нервных клеток, подключенных к роботу.

Новое исследование было опубликовано в Applied Physics Letters.

Нервные клетки как физический резервуар

Нервные клетки, которые являются нейронами, были выращены из живых клеток. Они действуют как физический резервуар, который позволяет машине создавать связные сигналы, которые считаются гомеостатическими сигналами.

Эти сигналы информируют робота о том, что окружающая среда поддерживается в определённом диапазоне, и они действуют как базовая линия, когда робот движется свободно через лабиринт.

В испытаниях нейроны в клеточной культуре были нарушены электрическим импульсом всякий раз, когда робот отклонялся в неправильном направлении или был направлен в неправильную сторону. На протяжении всех испытаний робот постоянно получал гомеостатические сигналы, прерываемые сигналами нарушения, пока он не смог успешно решить задачу лабиринта.

Достижение целенаправленного поведения

Согласно исследователям, эти результаты показывают, что целенаправленное поведение может быть сгенерировано без дополнительного обучения. Это достигается путем отправки сигналов нарушения в воплощённую систему. Робот полностью полагался на электрические импульсы проб и ошибок, поскольку он не мог видеть окружающую среду или получать сенсорную информацию.

Хироказу Такахаси – ассоциированный профессор механо-информатики.

“Я сам был вдохновлён нашими экспериментами, чтобы выдвинуть гипотезу, что интеллект в живой системе возникает из механизма извлечения связного вывода из неорганизованного состояния или хаотического состояния”, – сказал Такахаси.

Исследователи использовали этот принцип, чтобы показать, что способности к решению задач могут быть произведены с помощью физических резервуарных компьютеров, что позволяет извлекать нейронные сигналы. Это также позволяет доставлять гомеостатические или сигналы нарушения, и всё это позволяет компьютеру создать резервуар, который понимает, как решить задачу.

“Мозг ученика начальной школы не может решить математические задачи в экзамене на поступление в колледж, возможно, потому что динамика мозга или их ‘физический резервуарный компьютер’ не достаточно богат”, – сказал Такахаси. “Способность решать задачи определяется тем, насколько богат репертуар пространственно-временных паттернов, которые может сгенерировать сеть.”

Согласно команде, использование физического резервуарного компьютера в этом контексте может способствовать лучшему пониманию того, как работает мозг, и может привести к разработке нового нейроморфного компьютера.