นักวิจัยค้นพบว่าการเรียนรู้สามารถเลียนแบบได้ในสสารสังเคราะห์

นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยรัทเจอร์สได้ค้นพบว่าการเรียนรู้สามารถเลียนแบบได้ในสสารสังเคราะห์ การเรียนรู้เป็นคุณลักษณะสำคัญของความฉลาด และการค้นพบใหม่นี้อาจมีผลกระทบอย่างมากต่อพัฒนาการของอัลกอริทึมในด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI)

การศึกษใหม่นี้ได้รับการตีพิมพ์ในวารสาร PNAS.

ลักษณะพื้นฐานของมนุษย์

ลักษณะพื้นฐานของการเรียนรู้ในมนุษย์ได้เป็นแรงบันดาลใจในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์หลายๆ เทคโนโลยี และทำให้พวกมันสามารถปรับตัวเข้ากับสภาพแวดล้อมและสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงได้ อย่างไรก็ตาม AI มักจะเน้นไปที่การเลียนแบบตรรกะของมนุษย์ การค้นพบใหม่นี้ของนักวิจัยให้ทางเลือกในการเลียนแบบการคิดของมนุษย์ในอุปกรณ์ที่สามารถเรียนรู้ จดจำ และตัดสินใจได้เหมือนกับมนุษย์และสมองของพวกเขา

โดยการสร้างสิ่งนี้ในสถานะของแข็ง อัลกอริทึมใหม่ๆ ในด้าน AI และการคำนวณแบบ neuromorphic สามารถพัฒนาขึ้นได้ด้วยความยืดหยุ่นในการจัดการกับความไม่แน่นอน ความขัดแย้ง และแง่มุมอื่นๆ ที่คล้ายกันใน生活ประจำวัน การคำนวณแบบ neuromorphic สร้างระบบประสาทเทียมเพื่อถ่ายโอนสัญญาณไฟฟ้าที่เลียนแบบสัญญาณของสมอง และทำเช่นนี้เพื่อเลียนแบบโครงสร้างและกระบวนการทำงานของสมองมนุษย์

นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยรัทเจอร์สได้ร่วมมือกับเพื่อนร่วมงานจากมหาวิทยาลัยเพอร์ดู วิทยาลัยแห่งจอร์เจีย และห้องปฏิบัติการแห่งชาติอาร์กอนน์

บทบาทของนิกเกิลออกไซด์

นักวิจัยได้ศึกษาว่าความนำไฟฟ้าของนิกเกิลออกไซด์ ซึ่งเป็นวัสดุฉนวนพิเศษ จะตอบสนองอย่างไรหลังจากที่สภาพแวดล้อมของมันเปลี่ยนแปลงหลายครั้งในช่วงเวลาที่แตกต่างกัน

ซูบฮาชิช มานดัล เป็นนักวิจัยหลังปริญญาเอกในภาควิชาฟิสิกส์และดาราศาสตร์ tạiมหาวิทยาลัยรัทเจอร์ส-นิวบรันสวิก

“เป้าหมายของเราคือการค้นหาวัสดุที่ความนำไฟฟ้าสามารถปรับได้โดยการเปลี่ยนแปลงความเข้มข้นของข้อบกพร่องอะตอมด้วยการกระตุ้นจากภายนอก เช่น ออกซิเจน โอโซน และแสง” มานดัลกล่าว “เราศึกษาว่าวัสดุนี้จะตอบสนองอย่างไรเมื่อเราสอดส่องระบบด้วยออกซิเจนหรือไฮโดรเจน และสิ่งสำคัญที่สุดคือว่าการกระตุ้นจากภายนอกจะเปลี่ยนแปลงคุณสมบัติทางอิเล็กทรอนิกส์ของวัสดุอย่างไร”

หนึ่งในผลการวิจัยของนักวิจัยคือเมื่อกระตุ้นจากก๊าซเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว วัสดุไม่สามารถตอบสนองได้อย่างเต็มที่ แต่จะยังคงอยู่ในสถานะที่ไม่เสถียรในแต่ละสภาพแวดล้อม และการตอบสนองของมันจะเริ่มลดลง

นักวิจัยได้แนะนำกระตุ้นจากโอโซน และวัสดุตอบสนองได้แรงขึ้นก่อนที่จะลดลงอีกครั้ง

“ส่วนที่น่าสนใจที่สุดของผลการวิจัยของเราคือการแสดงให้เห็นถึงลักษณะการเรียนรู้ที่เป็นสากล เช่น การทำให้เคยชินและการเพิ่มความไวที่พบในสายพันธุ์ที่มีชีวิต” มานดัลกล่าว “คุณสมบัติของวัสดุเหล่านี้สามารถสร้างแรงบันดาลใจให้กับอัลกอริทึมใหม่ๆ สำหรับ AI เช่นเดียวกับการเคลื่อนที่เป็นกลุ่มของนกหรือปลาที่สร้างแรงบันดาลใจให้กับ AI เราเชื่อว่าการเคลื่อนที่เป็นกลุ่มของอิเล็กตรอนในของแข็งควอนตัมสามารถทำได้ในอนาคต

“สาขาการเรียนรู้ที่เติบโตอย่างรวดเร็วต้องการฮาร์ดแวร์ที่สามารถรองรับคุณสมบัติความจำแบบปรับเปลี่ยนได้มากกว่าที่ใช้ในคอมพิวเตอร์ในปัจจุบัน” เขายังคง “เราพบว่าฉนวนนิกเกิลออกไซด์ ซึ่งได้รับการจำกัดไว้เพียงการแสวงหาทางวิชาการในอดีต อาจเป็นตัวเลือกที่น่าสนใจในการทดสอบในอนาคตสำหรับคอมพิวเตอร์และหุ่นยนต์ที่ได้รับแรงบันดาลใจจากสมอง”