RW Space

За последний год или около того генеративные модели искусственного интеллекта, такие как ChatGPT и DALL-E, позволили создавать огромное количество высококачественного творческого контента, похожего на человека, из простой серии подсказок.

Несмотря на то, что современные системы искусственного интеллекта обладают высокими способностями — в частности, намного превосходя людей в задачах распознавания образов больших данных, — они не настолько умны, как мы. Системы ИИ устроены не так, как наш мозг, и не учатся таким же образом.

Системы ИИ также используют огромное количество энергии и ресурсов для обучения (по сравнению с нашими тремя- или около того приемов пищи в день). Их способность адаптироваться и функционировать в динамичной, труднопредсказуемой и шумной среде слабее по сравнению с нашей, и у них отсутствуют способности памяти, подобные человеческим.

Наше исследование изучает небиологические системы, которые более как человеческий мозг. В новом исследовании, опубликованном в журнале Science Advances, мы обнаружили, что самоорганизующиеся сети крошечных серебряных проводов, по-видимому, обучаются и запоминают во многом так же, как мыслящие аппаратные средства в наших головах.

Имитация мозга

Наша работа является частью области исследований под названием нейроморфология, целью которой является воспроизведение структуры и функциональности биологических нейронов и синапсов в небиологических системах.

Наша работа исследования сосредоточены на системе, которая использует сеть «нанопроволок» для имитации нейронов и синапсов в мозге.

Эти нанопроволоки представляют собой крошечные проволоки, ширина которых составляет примерно одну тысячную ширины человеческого волоса. Они сделаны из металла с высокой проводимостью, такого как серебро, обычно покрытого изоляционным материалом, например пластиком.

Нанопровода самособираются, образуя сетевую структуру, аналогичную биологической нейронной сети. Подобно нейронам, которые имеют изолирующую мембрану, каждая металлическая нанопроволока покрыта тонким изолирующим слоем.

Когда мы стимулируем нанопроволоки электрическими сигналами, ионы мигрируют через изолирующий слой в соседние нанопроволоки (во многом подобно нейротрансмиттерам). через синапсы). В результате мы наблюдаем подобную синапсам электрическую передачу сигналов в сетях нанопроводов.

Обучение и память

В нашей новой работе эта система нанопроводов используется для изучения вопроса человеческого интеллекта. Центральное место в нашем исследовании занимают две особенности, свидетельствующие о когнитивной функции высокого порядка: обучение и память.

Наше исследование демонстрирует, что мы можем выборочно усиливать (и ослаблять) синаптические пути в сетях нанопроводов. Это похоже на «контролируемое обучение» в мозге.

В этом процессе выходные данные синапсов сравниваются с желаемым результатом. Затем синапсы усиливаются (если их выход близок к желаемому результату) или обрезаются (если их выход не близок к желаемому результату).

Мы расширили этот результат, показав, что можем увеличить количество усиления путем «вознаграждения» или «наказания» сети. Этот процесс основан на «обучении с подкреплением» в мозге.

Мы также внедрили версию теста под названием «задача n-back», которая используется для измерения рабочей памяти у людей. Он включает в себя представление серии стимулов и сравнение каждой новой записи с той, которая произошла несколько шагов (n) назад.

Сеть «запомнила» предыдущие сигналы как минимум на семь шагов. Любопытно, что семь часто рассматривают как среднее количество элементов, которые люди могут хранить в рабочей памяти одновременно.

Когда мы использовали обучение с подкреплением, мы увидели резкое улучшение производительности памяти сети.

В наших нанопроводных сетях мы обнаружили, что формирование синаптических путей зависит от того, как эти синапсы были активированы в прошлом. Это также относится к синапсам в мозге, где нейробиологи называют это «метапластичностью».

Искусственный интеллект

Человеческий интеллект, вероятно, еще далек от воспроизведения.

Тем не менее, наше исследование нейроморфных сетей из нанопроводов показывает, что функции, важные для интеллекта, такие как обучение и память, можно реализовать в небиологическом, физическом оборудовании.

Сети из нанопроводов отличаются от искусственные нейронные сети, используемые в ИИ. Тем не менее, они могут привести к так называемому «синтетическому интеллекту».

Возможно, нейроморфная сеть нанопроводов когда-нибудь научится вести разговоры, более похожие на человеческие, чем ChatGPT, и запоминать их.

Алон Леффлер, доктор наук, Сиднейский университет, и Зденка Кунчич, профессор физики, Университет Сиднея

Эта статья перепечатана из The Conversation под лицензией Creative Commons. Прочтите исходную статью.