Дослідники здобули нові знання щодо створення штучного інтелекту, який думає як люди

Дослідники з Токійського університету здобули нові знання щодо того, як створити штучний інтелект (ШІ), який думає як люди. Дослідники описують, як робота може бути навченена рухатися через лабіринт за допомогою електричної стимуляції культури нервових клітин, які з’єднані з роботом.

Нові дослідження були опубліковані в Applied Physics Letters.

Нервові клітини як фізичний резервуар

Нервові клітини, які є нейронами, були вирощені з живих клітин. Вони діють як фізичний резервуар, який дозволяє машині створювати коherentні сигнали, які вважаються гомеостатичними сигналами.

Ці сигнали інформують робота про те, що середовище підтримується в певному діапазоні, і вони діють як базовий рівень, коли робот рухається вільно через лабіринт.

Під час тестування нейрони в культурі клітин були збурені електричним імпульсом кожного разу, коли робот відхилявся в неправильному напрямку або повертався в неправильному напрямку. На протяженні всіх випробувань робот постійно отримував гомеостатичні сигнали, переривані сигналами збурення, поки не зміг успішно вирішити завдання лабіринту.

Досягнення цілевих поведінок

За словами дослідників, ці результати свідчать про те, що цілеві поведінки можуть бути створені без будь-якого додаткового навчання. Це досягається шляхом надсилання сигналів збурення в систему, яка має тіло. Робот повністю залежав від електричних імпульсів проб і помилок, оскільки він не міг бачити середовище або отримувати сенсорну інформацію.

Хіроказу Такахасі – асоційований професор механо-інформатики.

“Я сам був надихнутий нашими експериментами гіпотезою про те, що інтелект у живій системі виникає з механізму витягування коherentного виходу з неорганізованого стану або хаотичного стану”, – сказав Такахасі.

Дослідники використали цей принцип, щоб показати, що інтелектуальні можливості вирішення завдань можуть бути створені за допомогою використання фізичних резервуарних комп’ютерів, що дозволяє витягувати нейронні сигнали. Це також дозволяє доставляти гомеостатичні або сигнали збурення, і все це дозволяє комп’ютеру створити резервуар, який розуміє, як вирішити завдання.

“Мозок дитини початкової школи не може вирішити математичні завдання на рівні коледжу, можливо, тому що динаміка мозку або їхній ‘фізичний резервуарний комп’ютер’ недостатньо багатий”, – сказав Такахасі. “Спроможність вирішення завдань визначається тим, наскільки багатим є репертуар просторово-часових моделей, які може генерувати мережа.”

За словами команди, використання фізичних резервуарних комп’ютерів в цьому контексті може призвести до кращого розуміння того, як працює мозок, і може привести до розробки нового нейроморфного комп’ютера.