Человечество частично понимает, как развивается мозг живых существ, за счет многолетней синергии нескольких наук, в том числе нейробиологии и психологии. По словам ведущего автора исследования Ансельмо Понтеса, именно понимание нашего собственного происхождения может привести людей к разработке роботов, которые могут смотреть и учиться, а не программировать алгоритм для каждой отдельной задачи.
Вдохновившись тем, как животные изучают ориентиры и используют их для навигации по окружающей среде, ученые попытались переложить эти принципы для анализа работы искусственного интеллекта.
Междисциплинарная научная группа, состоящая из биологов и специалистов по компьютерным наукам, использовала программу цифровой эволюции, которая позволила им наблюдать десятки тысяч поколений всего за несколько часов.
В начале этой симуляции компьютерные организмы — нейросети — были чистыми листами, которые практически не могли чувствовать, нормально двигаться и учиться. Каждый раз, когда этот организм размножался, его потомки подвергались небольшой возможности мутировать: это позволяло изменить их поведение.
Спустя несколько поколений организмы стали сложнее: появились сначала простые движения, позволяющие добывать им новую еду, а потом и более сложные. Позже появились возможности воспринимать и различать новые типы сигналов, за которыми последовали и рефлексия, и даже резервное копирование для избежания ошибки.
Некоторые виды компьютерных организмов развили способность учиться ассоциацией. Если один из них совершал ошибку и исправлял ее, другие это видели и учились на этом. С этого момента популяция могла развиваться, уже не совершая крупных ошибок.
По словам ученых, эволюционный подход позволит понять новые модели обучения искусственного интеллекта и различные вариации его развития. Пока инженеры считают, что человечество не сможет в ближайшее время создать нейросеть, работающую по принципу человеческого мозга, поскольку ему необходимо пройти аналогичный процесс эволюции. Именно этим и занимаются сейчас ученые.