Az agy jobb memóriával rendelkezik, mint az AI

Az elmúlt évtizedekben a mesterséges intelligencia a tudomány és a technológia számos területén jól teljesített.

Még a sakkban is egy AI algoritmus jobban játszik, mint egy ember.Érdemes emlékezni arra, hogy 1996-ban a Deep Blue számítógép hogyan verte meg először az embert, Garri Kaszparov sakkbajnokot. Az új kutatások azt mutatják, hogy az agy memóriatárolási stratégiája tökéletlen emlékekhez vezethet, viszont lehetővé teszi, hogy több emléket tároljon kevesebb erőforrással, mint amennyire az MI képes. A munkát a SISSA tudósai végezték a Kavli Institute for Systems Neurobiology és a Center for Neural Computing közreműködésével.

Neurális hálózatok, akár valós, akármesterséges, tanulni a neuronok közötti kapcsolatok beállításával. Azáltal, hogy erősebbé vagy gyengébbé teszik őket, egyes neuronok aktívabbá, mások kevésbé aktívakká válnak, amíg egy meghatározott aktivitási minta meg nem jelenik. Ezt a mintát „memóriának” nevezzük. Az AI-stratégia összetett és hosszadalmas algoritmusok használata, amelyek ismétlődően finomhangolják és optimalizálják a neuronok közötti kapcsolatokat. Az agy ezt sokkal leegyszerűsíti: az egyes neuronok közötti kapcsolat csak attól függően változik, hogy mennyire aktív a két idegsejt egyidejűleg. Régóta úgy gondolták, hogy ez kevesebb memóriatárolást tesz lehetővé, mint egy AI-algoritmus.

Az új kutatás más képet mutat:Ha az agy által az idegi kapcsolatok megváltoztatására használt, viszonylag egyszerű stratégiát az egyes neuronválaszok biológiailag elfogadható mintázataival kombinálják, akkor a stratégia legalább olyan jól teljesít, mint az AI-algoritmusok.

Ennek a paradoxonnak az oka a bevezetéshibák: Ha a memória hatékonyan lekérhető, az azonos lehet a megjegyezendő eredeti bemenettel, vagy azzal korrelál. Az agy stratégiája olyan emlékeket eredményez, amelyek nem azonosak az eredeti bemenetekkel, elnyomva azoknak a neuronoknak az aktivitását, amelyek minden mintában alig aktívak. Ezek az elnémított neuronok valójában nem játszanak döntő szerepet az ugyanabban a hálózatban tárolt különböző emlékek megkülönböztetésében. Ha figyelmen kívül hagyjuk őket, a neurális erőforrások azokra a neuronokra koncentrálódnak, amelyek relevánsak a bemenet szempontjából, amelyet meg kell jegyezni, és nagyobb átviteli sebességet biztosítanak.

Összességében ez a tanulmány rávilágít arra, hogyana biológiailag elfogadható önszerveződő tanulási eljárások ugyanolyan hatékonyak lehetnek, mint a lassú és hihetetlen tanulási algoritmusok.

Lásd még:

Abortusz és tudomány: mi lesz a gyerekekkel, akik szülni fognak

A Föld 20 év múlva éri el a kritikus hőmérsékletet

Az űrben olyan gravitációs hullámokat találtak, amelyek megváltoztatják a teret és az időt. Mit jelent?