Последњих деценија, вештачка интелигенција се добро показала у многим областима науке и технологије.
Неуронске мреже, било стварне иливештачки, уче прилагођавајући везе између неурона. Чинећи их јачим или слабијим, неки неурони постају активнији, неки мање активни, све док се не појави специфичан образац активности. Овај образац називамо „сећање“. Стратегија вештачке интелигенције је да користи сложене и дугачке алгоритме који итеративно фино подешавају и оптимизују везе између неурона. Мозак ово чини много једноставнијим: свака веза између неурона се мења само у зависности од тога колико су два неурона активна у исто време. Дуго се сматрало да омогућава мање складиштења меморије у поређењу са АИ алгоритмом.
Ново истраживање показује другачију слику:Када се релативно једноставна стратегија коју мозак користи за промену неуронских веза комбинује са биолошки веродостојним обрасцима појединачних неуронских одговора, тада стратегија делује једнако или боље од АИ алгоритама.
Разлог за овај парадокс је уводгрешке: Када се меморија ефикасно поврати, она може бити идентична или у корелацији са оригиналним уносом који се памти. Стратегија мозга резултира враћањем сећања која нису идентична оригиналним улазима, потискујући активност оних неурона који су једва активни у сваком обрасцу. Ови утишани неурони заправо не играју кључну улогу у разликовању различитих сећања похрањених у истој мрежи. Игноришући их, неуронски ресурси се фокусирају на оне неуроне који су релевантни за улаз који треба запамтити и који обезбеђује већу пропусност.
Све у свему, ова студија наглашава какобиолошки прихватљиви самоорганизујући поступци учења могу бити ефикасни колико и спори и невероватни алгоритми учења.
Погледајте и:
Побачај и наука: шта ће бити са децом која ће се родити
Земља ће достићи критичну температуру за 20 година
У свемиру су пронашли гравитационе таласе који мењају простор и време. Шта то значи?