Группа исследователей под руководством нейробиолога доктора Блейка Ричардса разработали алгоритм, который имитирует процесс глубокого обучения в мозге человека. В ходе экспериментов ученые обнаружили, что некоторые виды нейронов у млекопитающих по своей форме и электрическим свойствам хорошо подходят для процесса глубокого обучения.
«Большинство таких нейронов по форме представляют подобие дерева, „корни“ которого уходят глубоко в мозг, а „ветви“ располагаются ближе к поверхности. Примечательно, что „корни“ и „ветви“ в мозге получают входящие сигналы по-разному», — цитирует Блейка Ричардса Science Daily.
С помощью симуляции нейробиологи попытались воссоздать процесс глубокого обучения в мозге. В построенной ими модели сигналы также поступали в отдельные зоны мозга, в результате чего нейроны на разных уровнях начинали «действовать сообща», имитируя процесс глубокого обучения.
Эксперимент представляет собой лишь симуляцию, и ученые признают, что с точностью сказать, как именно работает мозг человека, сложно. Однако исследование подтверждает, что мозг способен работать по тем же алгоритмам, что и искусственный интеллект.
Параллельно с этим ученые разрабатывают методы обучения нейросетей, приближенные к биологическим принципам. По словам Ричардса, в ближайшее время исследования в области нейробиологии все чаще будут пересекаться с исследованиями в сфере ИИ. С одной стороны, нейробиология поможет усовершенствовать способности машинного интеллекта. В то же время, ИИ поможет лучше понять принципы работы мозга.
«Наши убеждения и чувства — плод бессознательных систем мозга»
Идеи
В исследовании принимала участие принадлежащая Alphabet лаборатория DeepMind, которая разработала известный алгоритм, обыгравший чемпионов в го. Компания постоянно экспериментирует с нейронными сетями. Так, DeepMind учит ИИ абстрактно мыслить, то есть мысленно связывать предметы между собой и использовать категории сравнения. Предполагается, что абстрактное мышление поможет машинам приблизиться к универсальному человекоподобному интеллекту.