У мозга память устроена лучше, чем у ИИ

Друзья, с момента основания проекта прошло уже 20 лет и мы рады сообщать вам, что сайт, наконец, переехали на новую платформу.

Какое-то время продолжим трудится на общее благо по адресу https://n-n-n.ru.
На новой платформе мы уделили особое внимание удобству поиска материалов.
Особенно рекомендуем познакомиться с работой рубрикатора.

Спасибо, ждём вас на N-N-N.ru

Несмотря на то, что мозг может подкидывать несовершенные воспоминания, в том числе о событиях, которых никогда не было, алгоритмы и стратегии человеческих нейронных сетей устроены лучше и эффективнее для хранения информации, чем это могут себе позволить ИИ-системы. Исследование опубликовано в Physical Review Letters.

В последние десятилетия искусственный интеллект показал себя хорошо во многих областях науки и технологий. Даже в шахматы ИИ-алгоритм играет лучше человека. Стоит вспомнить, как в 1996 году компьютер Deep Blue впервые обыграл человека, чемпиона по шахматам Гарри Каспарова. Новое исследование показывает, что стратегия мозга по хранению воспоминаний может приводить к несовершенным воспоминаниям, но, в свою очередь, позволяет ему хранить больше воспоминаний и с меньшими ресурсными затратами, чем это получается у ИИ. Работу провели ученые SISSA в сотрудничестве с Институтом системной нейробиологии Кавли и Центром нейронных вычислений.

Нейронные сети, будь то реальные или искусственные, учатся, настраивая связи между нейронами. Делая их сильнее или слабее, некоторые нейроны становятся более активными, некоторые — менее активными, пока не появится определенный образец активности. Этот паттерн мы называем «памятью». Стратегия ИИ заключается в использовании сложных и длинных алгоритмов, которые итеративно настраивают и оптимизируют соединения между нейронами. Мозг делает это намного проще: каждое соединение между нейронами изменяется только в зависимости от того, насколько активны два нейрона одновременно. Долгое время считалось, что по сравнению с алгоритмом ИИ это позволяет хранить меньше памяти.

Новое исследование показывает иную картину: когда относительно простая стратегия, используемая мозгом для изменения нейронных связей, сочетается с биологически правдоподобными моделями реакции отдельных нейронов, то тогда такая стратегия работает так же, или даже лучше, чем алгоритмы ИИ.

Причина такого парадокса заключается во внесении ошибок: когда память эффективно извлекается, она может быть идентичной исходной вводимой информации, которую нужно запомнить, или коррелированной с ней. Стратегия мозга приводит к извлечению воспоминаний, которые не идентичны исходным входным сигналам, подавляя активность тех нейронов, которые едва активны в каждом паттерне. Эти заглушенные нейроны действительно не играют решающей роли в различении различных воспоминаний, хранящихся в одной сети. Игнорируя их, нейронные ресурсы сосредотачиваются на тех нейронах, которые имеют значение для ввода, который необходимо запомнить, и обеспечивают более высокую пропускную способность.

В целом, это исследование подчеркивает, насколько биологически правдоподобные процедуры самоорганизации обучения могут быть столь же эффективными, как и медленные и неправдоподобные алгоритмы обучения.

Пожалуйста, оцените статью:
Ваша оценка: None Средняя: 5 (1 vote)
Источник(и):

ХайТек