Моделі та платформи ШІ

Ще один крок до штучного інтелекту з людським розумом

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google

Команда дослідників факультету інформатики Нагойського університету зробила ще один крок до розробки нейронної мережі з метапам’яттю через комп’ютерний еволюційний експеримент. Така нейронна мережа могла б допомогти фахівцям зрозуміти еволюцію метапам’яті, що могло б допомогти розробити штучний інтелект (ШІ) з людським розумом.

Дослідження було опубліковано в науковому журналі Scientific Reports.

Що таке метапам’ять?

Метапам’ять – це процес, за допомогою якого ми запитуємо себе, чи пам’ятаємо ми щось, і ця пам’ять використовується для прийняття поточних дій. Це насправді дуже складний процес. Що робить метапам’ять важливою, так це те, що вона включає в себе знання людини про свої власні можливості пам’яті, які використовуються для регулювання поведінки.

Професор Такая Аріта – головний автор дослідження.

“Для розуміння еволюційних основ людського розуму і свідомості важливо зрозуміти метапам’ять”, – говорить професор Аріта. “Справді людський штучний інтелект, який можна взаємодіяти з ним і насолоджуватися ним, як з членом сім’ї в будинку людини, – це штучний інтелект, який має певну кількість метапам’яті, оскільки він має можливість пам’ятати речі, які він колись чув або вивчав”.

Дослідники зазвичай використовують задачу “затримане збігання з зразком” при вивченні метапам’яті. У людей ця задача включає в себе показ об’єкта учаснику, запам’ятовування його, а потім участь у тесті для вибору речі, яку вони раніше бачили, з декількох подібних об’єктів. Це працює на системі винагород, при якій правильні відповіді винагороджуються, а неправильні караються. Однак учасник може вирішити не проходити тест і все одно отримати меншу винагороду.

Коли люди виконують цю задачу, вони природно використовують свою метапам’ять, щоб визначити, чи пам’ятають вони об’єкт. Якщо це так, вони пройдуть тест і отримають більшу винагороду. Але якщо вони були невпевнені, вони уникнуть ризику покарання і отримають меншу винагороду.

Досягнення метапам’яті в моделі нейронної мережі

Команда дослідників, до якої входили професор Такая Аріта, Юсуке Ямато і Рейджі Судзукі факультету інформатики, розробили штучну нейронну мережу, яка виконувала задачу “затримане збігання з зразком” і аналізувала її поведінку.

Модель продемонструвала здатність еволюціонувати до точки, в якій вона виконувала завдання подібно до мавп у попередніх дослідженнях. Попередні дослідження показали, що мавпи можуть виконувати цю задачу.

Нейронна мережа була能够 оглянути свої спогади, зберегти їх і розділити виходи без будь-якої допомоги або втручання людини. Це свідчило про можливість наявності у неї механізмів метапам’яті.

“Потрібність метапам’яті залежить від середовища користувача. Тому важливо, щоб штучний інтелект мав метапам’ять, яка адаптується до його середовища шляхом навчання і еволюції”, – говорить професор Аріта. “Ключовий момент полягає в тому, що штучний інтелект навчається і еволюціонує, створюючи метапам’ять, яка адаптується до його середовища”.

Нова розробка – це великий крок до досягнення машин з людською пам’яттю.

“Це досягнення повинно надати підказки для реалізації штучного інтелекту з “людським розумом” і навіть свідомістю”, – говорить команда.

Alex очолює новинний підрозділ Unite.AI, що працює на базі ШІ, поєднуючи журналістику, дослідження та автоматизацію для підтримки своєчасного та масштабованого висвітлення штучного інтелекту. Його робота допомагає забезпечити ефективне виявлення нових розробок ШІ, зберігаючи редакційні стандарти видання.