Physical Address
304 North Cardinal St.
Dorchester Center, MA 02124
Учёные придумали, как повысить эффективность ИИ — нужны нейросети с разными, а не одинаковыми искусственными нейронами
Учёные Имперского колледжа Лондона подтвердили свою гипотезу о том, что использование разных видов искусственных нейронов (вычислительных блоков) при создании систем искусственного интеллекта (ИИ) повышает эффективность работы нейросетей. На эту идею учёных натолкнуло строение человеческого мозга и снежинки.
Pixabay
В природе не бывает двух одинаковых снежинок, как и одинаковых нейронов головного мозга млекопитающих. По мнению британских учёных, именно потому, что у искусственных сетей абсолютно одинаковые нейроны, человеческий мозг по-прежнему превосходит ИИ по многим параметрам — быстрее учится, адаптируется к меняющимся условиям, переключается с одной задачи на другую.
Участвовавший в исследовании, результаты которого опубликованы в журнале Nature Communications, специалист по вычислительной нейробиологии Дэниел Гудман (Daniel Goodman), пояснил порталу NEO.LIFE разницу между способностью к обучению и адаптации к меняющимся обстоятельствам у человеческого мозга и ИИ.
ИИ можно обучить, например, известной аркадной видеоигре Pong. «По краям поля движутся две ракетки, которые поочерёдно отбивают мячик. Обученный ИИ будет играть в эту игру идеально. Лучше, чем человек, — говорит Гудмен. — Однако стоит придвинуть ракетки хотя бы на пиксель ближе друг к другу, и ИИ не сможет играть в неё, так как он обучен только на конкретные параметры игры и не может справиться с любыми, даже самыми незначительными изменениями в ней». Такой проблемы у человека не существует, и причина, как считает ученый, кроется в том, что все нейроны головного мозга человека разные.
Лаборатория интеллектуальных систем и сетей Имперского колледжа немного изменила каждую составляющую в нейросети, сделанной по образцу головного мозга, и это повысило эффективность и точность её работы на 20 %. Кроме того, учёные попытались как можно более точно воспроизвести импульсную работу сетей мозга, что также повысило эффективность нейросети: улучшились показатели работы ИИ по распознаванию речи, получению и интерпретации голосовых команд. Вдобавок изменение времени активации искусственных нейронов позволило повысить эффективность выполнения задач с временным компонентом, таких как распознание произносимых подряд цифр.
В свою очередь, нейробиолог из лаборатории в Колд-Спринг-Харбор (штат Нью-Йорк, США) Парта Митра (Partha Mitra) считает, что дело скорее в том, как скомпонованы нейроны. И в зависимости от того, как выстроены нейроны (даже если они одинаковы), их можно использовать для решения разных задач.
Митра и его британский коллега Гудмен считают, что в ближайшее время появятся пластичные системы ИИ, построенные на чипах с различными искусственными нейронами — нейроморфные системы. И благодаря пластичности, важной особенности естественных нейронных сетей, ИИ сможет научиться, например, безошибочно играть в Pong с изменяющимися параметрами, говорят учёные.
Источник:
