นักวิจัยพัฒนาแอลกอริทึมคอมพิวเตอร์โดยได้รับแรงบันดาลใจจากระบบการรู้กลิ่นของสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนม

นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยคอร์เนลได้สร้างแอลกอริทึมคอมพิวเตอร์ที่ได้รับแรงบันดาลใจจากระบบการรู้กลิ่นของสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนม นักวิทยาศาสตร์ได้ค้นหาคำอธิบายว่าสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมเรียนรู้และระบุกลิ่นได้อย่างไร แอลกอริทึมนี้ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการทำงานของสมอง และการนำไปใช้กับชิปคอมพิวเตอร์ทำให้สามารถเรียนรู้รูปแบบได้อย่างรวดเร็วและเชื่อถือได้ดีกว่าโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรในปัจจุบัน

托มัส เคลแลนด์ เป็นศาสตราจารย์ด้านจิตวิทยาและผู้เขียนหลักของการศึกษาที่มีชื่อว่า “การเรียนรู้อย่างรวดเร็วและการเรียกคืนอย่างมั่นคงในช่องทางการรู้กลิ่นที่เหมือนกับระบบประสาท” ซึ่งเผยแพร่ใน Nature Machine Intelligence เมื่อวันที่ 16 มีนาคม

เคลแลนด์กล่าวว่า “นี่เป็นผลมาจากการศึกษาวงจรการรู้กลิ่นในสมองของสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมเป็นเวลาเกือบหนึ่งทศวรรษ และพยายามค้นหาว่าระบบการรู้กลิ่นทำงานอย่างไร โดยมุ่งเน้นไปที่สิ่งที่สัตว์สามารถทำได้แต่เครื่องจักรของเรายังไม่สามารถทำได้”

เคลแลนด์กล่าวต่อว่า “เรารู้มากพอที่จะทำให้ระบบนี้ทำงานได้แล้ว เราได้สร้างแบบจำลองการคำนวณนี้ขึ้นโดยอาศัยวงจรการรู้กลิ่น และได้รับการแนะนำอย่างมากจากสิ่งที่เรารู้เกี่ยวกับการเชื่อมต่อและการทำงานของระบบทางชีววิทยา” “จากนั้นเราก็พูดว่า ถ้าเป็นเช่นนี้ ระบบจะทำงานได้ และสิ่งที่น่าสนใจคือมันทำงานได้จริงๆ”

ชิปคอมพิวเตอร์ของ Intel

เคลแลนด์ได้ร่วมงานกับ นาบิล อิหม่าม นักวิจัยจาก Intel และร่วมกันนำแอลกอริทึมไปใช้กับชิปคอมพิวเตอร์ของ Intel ชิปนี้มีชื่อว่า Loihi และเป็นชิปที่ได้รับแรงบันดาลใจจากหน้าที่ของสมอง ชิปนี้มีวงจรดิจิทัลที่เลียนแบบวิธีการที่เซลล์ประสาทเรียนรู้และสื่อสารกัน

ชิป Loihi ขึ้นอยู่กับแกนขนานที่สื่อสารผ่านสัญญาณที่แยกออกมา และแต่ละสัญญาณมีผลกระทบที่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ตามกิจกรรมท้องถิ่น ซึ่งต้องการกลยุทธ์ในการออกแบบแอลกอริทึมที่แตกต่างจากที่ใช้ในชิปคอมพิวเตอร์ทั่วไป

โดยการใช้ชิปคอมพิวเตอร์ที่เหมือนกับระบบประสาท เครื่องจักรสามารถทำงานได้เร็วกว่าเครื่องจักรทั่วไปถึง 1,000 เท่าในการระบุรูปแบบและการทำงานบางอย่าง

ชิป Loihi ยังสามารถทำงานบางแอลกอริทึมได้โดยใช้พลังงานน้อยกว่าวิธีการทั่วไปถึง 1,000 เท่า ซึ่งเหมาะสมกับแอลกอริทึมที่สามารถรับพัฒนารูปแบบจากเซ็นเซอร์ต่างๆ ได้เร็วและต่อเนื่องกัน และสามารถระบุรูปแบบที่มีความหมายได้แม้จะมีการรบกวนของสัญญาณที่รุนแรง แอลกอริทึมสามารถระบุกลิ่นได้สำเร็จ และสามารถทำได้เมื่อรูปแบบที่เรียนรู้แตกต่างจากต้นฉบับถึง 80%

เคลแลนด์กล่าวว่า “รูปแบบของสัญญาณถูกทำลายไปมาก” “แต่ระบบสามารถกู้คืนมันกลับมาได้”

สมองของสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนม

สมองของสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมสามารถระบุและจดจำกลิ่นได้ดีมาก และมีหลายพันตัวรับกลิ่นและเครือข่ายประสาทที่ซับซ้อนในการวิเคราะห์รูปแบบที่เกี่ยวข้องกับกลิ่น สิ่งที่สัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมสามารถทำได้ดีกว่าระบบปัญญาประดิษฐ์คือการรักษาสิ่งที่ได้เรียนรู้ไว้แม้จะมีการเรียนรู้ใหม่ ในการเรียนรู้ลึก การทำงานของเครือข่ายต้องได้รับการนำเสนอทั้งหมดในครั้งเดียว เนื่องจากข้อมูลใหม่สามารถส่งผลกระทบหรือแม้แต่ทำลายสิ่งที่ระบบได้เรียนรู้มาก่อน

เคลแลนด์กล่าวว่า “เมื่อคุณเรียนรู้สิ่งใดสิ่งหนึ่ง เซลล์ประสาทจะถูกฝึกให้ตอบสนองต่อการกำหนดค่าที่เฉพาะเจาะจง” “ดังนั้น เมื่อคุณเรียนรู้กลิ่นหนึ่ง เซลล์ประสาทจะถูกฝึกให้ตอบสนองต่อการกำหนดค่าที่เฉพาะเจาะจง” “ดังนั้น ในด้านเครื่องจักร เราเพิ่มสิ่งนั้นและวาดเส้นแบ่งที่ชัดเจน”

เคลแลนด์กล่าวถึงวิธีการที่ทีมงานค้นหาวิธีการทดลองใหม่ๆ

เคลแลนด์กล่าวว่า “เมื่อคุณเริ่มศึกษาการทำงานทางชีววิทยาที่ซับซ้อนและซับซ้อนเกินกว่าที่คุณจะเข้าใจได้ด้วยการคาดเดา คุณต้องฝึกสมองของคุณด้วยแบบจำลองคอมพิวเตอร์” “คุณไม่สามารถผ่านพ้นไปได้ด้วยการคาดเดา และสิ่งนี้นำเราไปสู่แนวทางและความคิดทดลองใหม่ๆ ที่เราจะไม่คิดค้นขึ้นมาได้ด้วยการดูสิ่งนั้นเพียงอย่างเดียว”