La prochaine étape dans le développement de l'IA — simulation du cerveau du bébé
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Aujourd'Hui, nous entendons de plus en plus sur les réussites des différents systèmes d'intelligence artificielle. Et, en dépit du fait que tous les jours sont de mieux en mieux et «le plus intelligent», au travail, semblable au fonctionnement de notre cerveau, il leur est encore très loin. Et il n'est même pas dans le fait que nous n'avons pas assez de capacité de «de fer» pour la simulation du fonctionnement du cerveau. Il suffit de l'IA fonctionne pas du tout ainsi, comme notre conscience. Et, pour ce faire, il faut revoir l'approche à la conception de la machine нейросетей. Pour commencer, créer de l'IA, qui fonctionne également comme le cerveau de bébé.
Pourquoi l'IA n'est pas de cette «intelligent», comme il nous semble
Presque tous les , dont nous connaissons aujourd'hui, sont modélisés sur la base traditionnelle d'algorithmes informatiques. Ils voient le monde à travers le prisme d'un code binaire — les uns et de zéros. C'est parfait pour des calculs complexes, mais, selon le professeur Alice Parker, qui a déjà plus de 10 ans, est engagée dans le développement dans le domaine de l'IA, l'humanité se rapproche rapidement de la limite des possibilités de l'informatique.
Depuis la première invention de l'IA et le développement d'un apprentissage en profondeur la poursuite de l'amélioration de ces systèmes a été très lente. Pour exploiter pleinement son potentiel, l'IA ne doit pas se contenter de travailler plus vite, il doit répondre à des événements et à s'entraîner en temps réel. Et pour cela, nous avons besoin de repenser leur approche de la conception de systèmes d'intelligence artificielle.
Comment faire une IA plus intelligente
Pour résoudre repérée par le problème, le professeur Parker et ses collègues utilisent le système parfait de formation que jamais conçu par la nature: le cerveau humain. Et sur le premier plan sort ici une technologie appelée «le renforcement positif». Ce terme vient de la psychologie et est souvent utilisé dans le contexte de l'éducation des enfants, comme un renforcement positif préconisée par certains agréables pour l'homme, les conséquences ou les résultats de ses activités. C'est, grosso modo, la récompense de ce qu'une personne a fait quelque chose de bien.
C'Est intéressant:
Le Cerveau, contrairement à l'ordinateur, si l'on peut dire, est «un appareil analogique», et sa mémoire résiste. Les signaux analogiques peuvent avoir plusieurs états. Alors que l'IA, construit sur un système binaire, peut distinguer seulement 2 état: «bien» et «est mal», notre cerveau est capable d'interpréter ce qui se passe de plus en plus profondément. La situation peut être «une très bonne», «il suffit d'une bonne», «mauvais» ou «très mauvais». Ce principe de fonctionnement est appelé le «нейроморфные calcul» et c'est l'occasion d'œuvre de tels calculs et permettra d'améliorer les performances de l'IA.
Imaginez un bébé assis dans la chaise haute, — dit Parker. Il peut fortement en agitant ses bras. À la fin de l'une de ces mouvements conduit à un résultat. Par exemple, l'enfant renverse la tasse. Soudain, les neurones, qui ont fait de ce mouvement, ont reçu une réponse et se développait. Par conséquent, un petit enfant a appris que le mouvement de la main provoque un résultat intéressant. C'est exactement ce que нейроморфные de calcul essayer de faire: enseigner l'IA s'entraîner sur une expérience réelle, exactement comme nous.
les scientifiques ont développé leurs propres нейроморфные schéma et combinent avec наноустройствами dits magnétiques de стеновыми analogiques мемристорами (MAM). MAM — c'est un des appareils très sophistiqués, mais dans ce cas, il est important de savoir, c'est que ils vous permettent de créer de nouveaux liens comme cela se passe dans notre cerveau. Par conséquent, vous pouvez mettre en place un système de renforcement positif et de commencer à former l'IA.
À ce moment, c'est que nous avons un peu comme le cerveau de ce bébé. Sous-développés et qui finalement n'est pas prêt à prendre des décisions. Notre prochaine étape, en travaillant avec la DARPA, consiste à enseigner à notre système d'apprendre quelque chose de nouveau, ne pas oublier les leçons précédentes.
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