Fyzické obmedzenia poháňajú vývoj umelej inteligencie podobnej mozgu

V prelomovom študovaťVedci z Cambridge zaujali nový prístup k umelej inteligencii a ukázali, ako môžu fyzické obmedzenia výrazne ovplyvniť vývoj systému AI.

Tento výskum, ktorý pripomína vývojové a prevádzkové obmedzenia ľudského mozgu, ponúka nový pohľad na vývoj zložitých nervových systémov. Integráciou týchto obmedzení AI nielen odzrkadľuje aspekty ľudskej inteligencie, ale odhaľuje aj zložitú rovnováhu medzi výdavkami na zdroje a efektívnosťou spracovania informácií.

Koncept fyzických obmedzení v AI

Ľudský mozog, stelesnenie prirodzených neurónových sietí, sa vyvíja a funguje v rámci nespočetných fyzických a biologických obmedzení. Tieto obmedzenia nie sú prekážkou, ale sú nápomocné pri formovaní jeho štruktúry a funkcie. Slovami Jascha Achterberga, štipendistu Gatesa z Medical Research Council Cognition and Brain Sciences Unit (MRC CBSU) na Univerzite v Cambridge: „Mozog je nielen skvelý pri riešení zložitých problémov, ale využíva pri tom veľmi málo energie. . V našej novej práci ukazujeme, že zohľadnenie schopností mozgu riešiť problémy spolu s jeho cieľom minúť čo najmenej zdrojov nám môže pomôcť pochopiť, prečo mozgy vyzerajú tak, ako vyzerajú.“

Experiment a jeho význam

Cambridgeský tím sa pustil do ambiciózneho projektu vytvorenia umelého systému, ktorý modeluje veľmi zjednodušenú verziu mozgu. Tento systém bol odlišný v aplikácii „fyzických“ obmedzení, podobne ako v ľudskom mozgu.

Každému výpočtovému uzlu v rámci systému bolo priradené konkrétne miesto vo virtuálnom priestore, ktoré napodobňovalo priestorovú organizáciu neurónov. Čím väčšia je vzdialenosť medzi dvoma uzlami, tým náročnejšia je ich komunikácia, čo odráža neurónovú organizáciu v ľudskom mozgu.

Tento virtuálny mozog bol potom poverený navigáciou v bludisku, čo je zjednodušená verzia úloh navigácie v bludisku, ktoré sa často dávajú zvieratám pri štúdiách mozgu. Dôležitosť tejto úlohy spočíva v jej požiadavke, aby systém integroval viacero informácií – ako sú počiatočné a koncové miesta a medzikroky – na nájdenie najkratšej cesty. Táto úloha nielen testuje schopnosti systému riešiť problémy, ale umožňuje tiež pozorovať, ako sa rôzne uzly a klastre stávajú kritickými v rôznych fázach úlohy.

Učenie a adaptácia v systéme AI

Cesta umelého systému od nováčika k expertovi na navigáciu v bludisku je dôkazom prispôsobivosti AI. Spočiatku systém, podobný tomu, ako sa človek učí nové zručnosti, zápasil s úlohou a robil množstvo chýb. Procesom pokusov a omylov a následnej spätnej väzby však systém postupne zdokonaľoval svoj prístup.

Rozhodujúce je, že k tomuto učeniu došlo prostredníctvom zmien v sile spojení medzi jeho výpočtovými uzlami, čo odráža synaptickú plasticitu pozorovanú v ľudských mozgoch. Obzvlášť fascinujúce je, ako fyzické obmedzenia ovplyvnili tento proces učenia. Ťažkosti pri vytváraní spojení medzi vzdialenými uzlami znamenali, že systém musel nájsť efektívnejšie, lokalizované riešenia, čím napodobnil energetickú efektívnosť a efektívnosť zdrojov pozorovanú v biologických mozgoch.

Vznikajúce charakteristiky v umelom systéme

Ako sa systém vyvíjal, začal vykazovať vlastnosti prekvapivo podobné vlastnostiam ľudského mozgu. Jedným z takýchto vývojov bolo vytvorenie uzlov – vysoko prepojených uzlov pôsobiacich ako informačné kanály cez sieť, podobne ako neurónové uzly v ľudskom mozgu.

Zaujímavejší však bol posun v tom, ako jednotlivé uzly spracovávali informácie. Namiesto pevného kódovania, kde bol každý uzol zodpovedný za špecifický aspekt bludiska, uzly prijali flexibilnú kódovaciu schému. To znamenalo, že jeden uzol mohol predstavovať viacero aspektov bludiska v rôznych časoch, čo je vlastnosť pripomínajúca adaptívnu povahu neurónov v zložitých organizmoch.

Profesor Duncan Astle z Cambridge's Department of Psychiatry zdôraznil tento aspekt a uviedol: „Toto jednoduché obmedzenie – je ťažšie prepojiť uzly, ktoré sú ďaleko od seba – núti umelé systémy, aby produkovali dosť komplikované charakteristiky. Je zaujímavé, že ide o vlastnosti zdieľané biologickými systémami, ako je ľudský mozog.

Širšie dôsledky

Dôsledky tohto výskumu siahajú ďaleko za hranice umelej inteligencie a do chápania samotného ľudského poznania. Replikovaním obmedzení ľudského mozgu v systéme AI môžu výskumníci získať neoceniteľné poznatky o tom, ako tieto obmedzenia formujú organizáciu mozgu a prispievajú k individuálnym kognitívnym rozdielom.

Tento prístup poskytuje jedinečné okno do zložitosti mozgu, najmä pokiaľ ide o pochopenie podmienok, ktoré ovplyvňujú kognitívne a duševné zdravie. Profesor John Duncan z MRC CBSU dodáva: „Tieto umelé mozgy nám poskytujú spôsob, ako pochopiť bohaté a mätúce údaje, ktoré vidíme, keď je aktivita skutočných neurónov zaznamenaná v skutočných mozgoch.

Budúcnosť dizajnu AI

Tento prelomový výskum má významné dôsledky pre budúci dizajn systémov AI. Štúdia názorne ilustruje, ako začlenenie biologických princípov, najmä tých, ktoré súvisia s fyzickými obmedzeniami, môže viesť k efektívnejším a prispôsobivejším umelým neurónovým sieťam.

Dr. Danyal Akarca z MRC CBSU to zdôrazňuje a uvádza: „Výskumníci AI sa neustále snažia prísť na to, ako vytvoriť zložité nervové systémy, ktoré dokážu kódovať a fungovať flexibilným spôsobom, ktorý je efektívny. Aby sme to dosiahli, myslíme si, že neurobiológia nám dá veľa inšpirácie.“

Jascha Achterberg ďalej rozvádza potenciál týchto zistení pre budovanie systémov AI, ktoré verne napodobňujú ľudské schopnosti riešiť problémy. Navrhuje, že systémy AI, ktoré riešia výzvy podobné tým, ktorým čelia ľudia, si pravdepodobne vyvinú štruktúry pripomínajúce ľudský mozog, najmä ak fungujú v rámci fyzických obmedzení, ako sú energetické obmedzenia. "Mozy robotov, ktoré sú nasadené v skutočnom fyzickom svete," vysvetľuje Achterberg, "budú pravdepodobne vyzerať viac ako naše mozgy, pretože môžu čeliť rovnakým výzvam ako my."

Výskum, ktorý uskutočnil tím Cambridge, predstavuje významný krok v pochopení paralel medzi ľudskými nervovými systémami a umelou inteligenciou. Uvalením fyzických obmedzení na systém AI nielen replikovali kľúčové vlastnosti ľudského mozgu, ale otvorili aj nové cesty pre navrhovanie efektívnejšej a prispôsobiteľnejšej AI.