Успехи машинного обучения зависят от открытий нейробиологии

Прорыв в создании ИИ, превосходящего человека в сложных играх, основан на успехах нейтронных сетей, имитирующих деятельность головного мозга человека. Исследователи Google DeepMind и Стэнфорда обновили теорию, объясняющую, как учатся люди и животные, и подчеркнули ее важность как фундамента для разработки искусственного интеллекта.

Опубликованная в 1995 году теория британского невролога Дэвида Марра гласит, что обучение — это продукт двух дополняющих систем. Первая система приобретает знания и навыки из опыта и наблюдения, а вторая хранит специфический опыт, чтобы его можно было воспроизвести и успешно интегрировать в первую систему.

Первая система в предложенной теории размещена в неокортексе мозга и напоминает современные нейронные сети. В них есть несколько слоев нейронов, и знание заключается в соединении этих нейронов. Опыт постоянно программирует эти связи узнавать определенные предметы, речь, делать оптимальный выбор.

Когда требуется изучить новую информацию, такие системы встают перед выбором — если сделать слишком большие изменения и слишком быстро, они разрушают уже накопленные знания, пишет Science Daily.

Когнитивные способности ИИ испытали в виртуальном лабиринте

«Вот где вступает в силу дополнительная система обучения, — говорит профессор Джеймс Макклилланд. — У млекопитающих она расположена в гиппокампе. Сохранив информацию о новом опыте в гиппокампе, мы сделали ее доступной для немедленного использования». Сочетание двух систем позволяет поэтому учиться быстро и структурировать знание, представленное в неокортексе.

Благодаря этим открытиям в теории обучения архитектура нейронных сетей смогла достичь человеческого уровня эффективности в компьютерных играх, таких как Space Invaders или Breakout, говорит Дхаршан Кумаран, главный автор статьи. «Как и в теории, эти нейронные сети используют буфер памяти, похожий на гиппокамп, который хранит последние эпизоды прохождения игры».

По словам второго автора работы, Демиса Хассабиса, «обновленная версия системы обучения с дополнением, скорее всего, останется основой для дальнейших исследований, не только в нейрологии, но и в развитии универсального искусственного интеллекта, к чему мы в Google DeepMind и стремимся».

Подписывайтесь
на наши каналы в Telegram

«Хайтек»новостионлайн

«Хайтек»Dailyновости 3 раза в день

Первая полоса
Посмотрите на миллионы звезд и 2000 астероидов в беспрецедентном качестве
Космос
Облик древнего существа впервые восстановили в лаборатории: ему 580 млн лет
Наука
Спрос на специалистов по безопасности ИИ в России вырос в четыре раза
Новости
Опасный астероид может столкнуться с Луной вместо Земли: это угрожает спутникам
Космос
Строение перьев совы скопировали для разработки универсальной шумоизоляции
Наука
Популярный антидепрессант нарушил созревание половых клеток у мышей
Наука
На орбиту впервые отправили квантовый компьютер
Космос
Нейроморфный процессор «Алтай»: будущее ИИ по-русски
Технологии
Бактерии превращают пластиковый мусор в парацетамол
Наука
Японская ispace назвала причину второй неудачи при посадке на Луну
Космос
Из рисовой бумаги можно создать мягких роботов, которые разлагаются за месяц
Новости
Физик предложил заменить пространство-время трехмерным временем
Наука
Антропологи выяснили, почему только одна миграция людей из Африки была успешной
Наука
Токсичную плесень из древних гробниц превратили в противораковое лекарство
Наука
Найдена гигантская нить в космосе: она соединяет четыре скопления галактик
Космос
В Китае установили мировой рекорд: 11 787 дронов создали световое шоу
Новости
Вирус герпеса перестраивает геном человека, но есть способ его остановить
Наука
Разработаны роботы размером с игрушечную машинку для ремонта водопроводных труб
Новости
В Самаре запустили первый в России дата-центр, объединяющий майнинг и ИИ
Новости
Болезнь Паркинсона на ранней стадии определят по ушной сере
Наука