Il prossimo passo nello sviluppo di IA — simulazione del cervello del bambino

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2019-08-07 18:50:12

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Il prossimo passo nello sviluppo di IA — simulazione del cervello del bambino Source:

Oggi, sentiamo sempre più spesso su questi o su altri successi diversi sistemi di intelligenza artificiale. E, nonostante il fatto che ogni giorno diventano sempre meglio e «intelligente», al lavoro simile al funzionamento del nostro cervello, ancora molto lontano. E non è nemmeno il fatto che non abbiamo abbastanza capacità di «ferro» per simulare il funzionamento del cervello. Solo l'IA funziona affatto così, come la nostra coscienza. E, per raggiungere questo obiettivo, è necessario rivedere l'approccio alla progettazione di macchine нейросетей. Per iniziare, creare un IA che funzionerà anche come il cervello di un bambino.

Perché l'IA non è così «intelligente», come ci sembra

Quasi tutto quello che sappiamo oggi, modellati sulla base dei tradizionali algoritmi informatici. Vedono il mondo attraverso la lente di un codice binario — di zeri e di uno. E ' perfettamente adatto per calcoli complessi, ma, secondo il professor Alice Parker, che da più di 10 anni si occupa di sviluppo nel settore dell'intelligenza artificiale, l'umanità si avvicina rapidamente al limite delle possibilità di lavoro informatica.

Fin dalla prima invenzione IA e sviluppo di apprendimento profondo ulteriore miglioramento di tali sistemi è andato molto lentamente. Per tutto il loro potenziale, l'IA non deve solo lavorare più velocemente, si deve provvedere a reagire agli eventi e di studiare in tempo reale. Per farlo, abbiamo bisogno di rivedere il suo approccio alla progettazione di sistemi di intelligenza artificiale.

Come fare una IA più intelligente

Per risolvere segnalato il problema, il professor Parker e i suoi colleghi usano più perfetto sistema di apprendimento, che mai ha creato la natura: il cervello umano. E in primo piano c'entra la tecnologia sotto il nome di «il rinforzo positivo». Questo termine è venuto dalla psicologia e spesso utilizzato nel contesto dell'educazione dei figli, dove, come, rinforzi positivi sono alcuni piacevoli per l'uomo le conseguenze o i risultati della sua attività. Cioè, in parole povere, il premio per quello che l'uomo ha fatto qualcosa di giusto.

Questo è interessante:

Il Cervello, a differenza di un computer, se così si può dire, è un «un dispositivo analogico», e la memoria è resistente. I segnali analogici possono avere diversi stati. Mentre AI, costruito secondo il sistema binario, in grado di distinguere solo 2 stato: «va bene» e «male», il nostro cervello è in grado di interpretare ciò che accade più in profondità. La situazione può essere «molto buona», «solo una buona», «cattivo» o «molto cattivo». Così il principio di funzionamento si chiama «нейроморфные calcolo» e cioè la possibilità di opere di calcolo e permetterà di migliorare il lavoro di AI.

Immaginate un bambino seduto nel seggiolone, — dice Parker. Puo ' agitare le braccia. Alla fine uno di questi movimenti porta a qualche tipo di risultato. Per esempio, il bambino capovolge una tazza. Improvvisamente i neuroni, che hanno fatto di questo movimento, hanno ricevuto risposta e rafforzati. In questo modo un bambino piccolo scoperto che il movimento della mano provoca un risultato interessante. Questo è esattamente quello che нейроморфные calcoli cercando di fare: insegnare AI studiare all'esperienza reale, esattamente come noi.

gli scienziati hanno sviluppato i propri нейроморфные schemi e combinati con наноустройствами, detti magnetici dominio pareti analogici мемристорами (MAM). MAM — è molto sofisticati dispositivi, ma in questo caso su di loro è importante sapere questo: essi consentono di creare nuove relazioni, proprio come accade nel nostro cervello. In questo modo è possibile stabilire un sistema di rinforzi positivi e iniziare a insegnare AI.

A questo punto quello che abbiamo, un po ' come il cervello di un bambino vero. Sottosviluppato e finalmente pronto a prendere decisioni da soli. Il nostro prossimo passo, lavorando con DARPA, è quello di insegnare al nostro sistema di imparare qualcosa di nuovo, non dimenticando le lezioni precedenti.

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