Các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng việc học có thể được bắt chước trong vật chất tổng hợp

Các nhà nghiên cứu tại Đại học Rutgers đã phát hiện ra rằng việc học có thể được bắt chước trong vật chất tổng hợp. Việc học là một tính năng quan trọng của trí thông minh, và phát hiện mới này có thể có những ý nghĩa lớn cho sự phát triển của các thuật toán trong trí tuệ nhân tạo (AI).

Nghiên cứu mới này đã được công bố trên tạp chí PNAS.

Đặc điểm cơ bản của con người

Đặc điểm cơ bản của việc học ở con người đã là nguồn cảm hứng cho sự phát triển của nhiều công nghệ AI, và nó cho phép chúng thích nghi với các điều kiện và môi trường thay đổi. Tuy nhiên, AI thường tập trung vào việc bắt chước logic của con người. Phát hiện mới của các nhà nghiên cứu cung cấp một con đường để bắt chước nhận thức của con người trong các thiết bị có thể học, nhớ và đưa ra quyết định tương tự như con người và não bộ của chúng.

Bằng cách tạo ra điều này trong trạng thái rắn, các thuật toán mới trong AI và tính toán thần kinh có thể được phát triển với sự linh hoạt để giải quyết các vấn đề không chắc chắn, mâu thuẫn và các khía cạnh khác tương tự trong cuộc sống hàng ngày. Tính toán thần kinh xây dựng các hệ thống thần kinh nhân tạo để truyền tín hiệu điện tương tự như tín hiệu não, và nó làm điều này để bắt chước cấu trúc và hoạt động tổng thể của não bộ con người.

Các nhà nghiên cứu tại Rutgers đã được tham gia bởi các đồng nghiệp tại Purdue, Đại học Georgia và Phòng thí nghiệm Quốc gia Argonne.

Vai trò của Nickel Oxide

Cùng nhau, các nhà nghiên cứu đã nghiên cứu cách dẫn điện của nickel oxide, một loại vật liệu cách điện đặc biệt, phản ứng sau khi môi trường của nó được thay đổi nhiều lần trong các khoảng thời gian khác nhau.

Subhashish Mandal là một nghiên cứu sinh sau tiến sĩ tại Khoa Vật lý và Thiên văn học tại Rutgers-New Brunswick.

“Mục tiêu là tìm một vật liệu mà dẫn điện có thể được điều chỉnh bằng cách thay đổi nồng độ của các khiếm khuyết nguyên tử với các kích thích bên ngoài như oxy, ozon và ánh sáng,” Mandal nói. “Chúng tôi đã nghiên cứu cách vật liệu này hoạt động khi chúng tôi dope hệ thống với oxy hoặc hydro, và quan trọng nhất, cách kích thích bên ngoài thay đổi các tính chất điện tử của vật liệu.”

Một trong những phát hiện của các nhà nghiên cứu là khi kích thích khí thay đổi nhanh, vật liệu không thể phản ứng đầy đủ. Thay vào đó, nó vẫn ở trong một trạng thái không ổn định trong cả hai môi trường trong khi phản ứng của nó bắt đầu giảm.

Sau đó, các nhà nghiên cứu đã giới thiệu một kích thích noxium như ozon, và vật liệu phản ứng mạnh hơn trước khi giảm lại.

“Phần thú vị nhất của kết quả của chúng tôi là nó thể hiện các đặc điểm học tập phổ quát như习惯 hóa và nhạy cảm hóa mà chúng ta thường tìm thấy ở các loài sống,” Mandal nói. “Các đặc điểm vật liệu này có thể truyền cảm hứng cho các thuật toán mới cho trí tuệ nhân tạo. Giống như chuyển động tập thể của chim hoặc cá đã truyền cảm hứng cho AI, chúng tôi tin rằng hành vi tập thể của các electron trong một vật thể rắn lượng tử có thể làm điều tương tự trong tương lai.

“Lĩnh vực AI đang phát triển đòi hỏi phải có phần cứng có thể lưu trữ các tính chất bộ nhớ thích ứng vượt quá những gì được sử dụng trong các máy tính ngày nay,” ông tiếp tục. “Chúng tôi nhận thấy rằng các vật liệu cách điện oxit nickel, vốn đã bị hạn chế trong các hoạt động học thuật, có thể là những ứng cử viên thú vị để được thử nghiệm trong tương lai cho các máy tính và robot lấy cảm hứng từ não bộ.”