Ключевые выводы
- Новый тип компьютерного оборудования может позволить искусственному интеллекту непрерывно учиться, как человеческий мозг.
- Исследователи из Университета Пердью говорят, что их устройство можно перепрограммировать по запросу с помощью электрических импульсов.
- Хотя система ИИ, которая полностью обучается сама по себе, по-прежнему в основном является концепцией, есть много примеров, которые очень близки.
Искусственный интеллект (ИИ) вскоре может получить импульс от нового типа компьютерных чипов, вдохновленных человеческим мозгом.
Исследователи из Университета Пердью создали новую аппаратную часть, которую можно перепрограммировать по запросу с помощью электрических импульсов. Команда утверждает, что эта адаптируемость позволит устройству взять на себя все необходимые функции для создания компьютера, вдохновленного мозгом. Это часть постоянных усилий по созданию систем ИИ, способных непрерывно обучаться.
«Когда системы искусственного интеллекта постоянно учатся в окружающей среде, они могут адаптироваться к миру, который со временем меняется», - сказал в интервью Lifewire эксперт по искусственному интеллекту Технологического института Стивенса Джордан Сушоу. «Мы видим это, например, когда система обнаружения мошенничества выявляет ранее незамеченную схему мошеннических покупок или когда система распознавания лиц сталкивается с человеком, которого она никогда раньше не видела».
Учиться всю жизнь
Исследователи Purdue недавно опубликовали статью в журнале Science. В нем описывается, как компьютерные чипы могут динамически перестраиваться, чтобы воспринимать новые данные так же, как это делает мозг. Такой подход может помочь ИИ продолжать учиться с течением времени.
"Мозг живых существ может непрерывно учиться на протяжении всей жизни. Мы создали искусственную платформу, на которой машины будут учиться на протяжении всей жизни", - сказал в пресс-релизе один из авторов статьи, Шрирам Раманатан.
Оборудование, разработанное командой Раманатана, представляет собой небольшое прямоугольное устройство, изготовленное из материала, называемого никелат перовскита, который очень чувствителен к водороду. Применение электрических импульсов с разным напряжением позволяет устройству изменять концентрацию ионов водорода за наносекунды, создавая состояния, которые, как обнаружили исследователи, могут быть сопоставлены с соответствующими функциями в мозге.
Когда в центре устройства, например, больше водорода, оно может действовать как нейрон, отдельная нервная клетка. С меньшим количеством водорода в этом месте устройство служит синапсом, соединением между нейронами, которое мозг использует для хранения памяти в сложных нейронных цепях.
"Если мы хотим построить компьютер или машину, вдохновленную мозгом, то, соответственно, мы хотим иметь возможность непрерывно программировать, перепрограммировать и изменять чип", - сказал Раманатан.
Мыслящие машины?
Многие современные системы искусственного интеллекта адаптируются к новой информации при переобучении, сказал в электронном письме Дэвид Кантер, исполнительный директор MLCommons, открытого инженерного консорциума, занимающегося улучшением машинного обучения.
«Мир по своей природе динамичен, и в конечном итоге машинное обучение и ИИ должны адаптироваться к этому», - сказал Кантер. «Например, система распознавания речи в 2022 году, которая не «знает» о COVID-19 или коронавирусах, будет упускать важный аспект современного мира. Точно так же автономное транспортное средство должно адаптироваться к изменениям на улицах, закрытию мостов или даже при низких температурах дорога становится ледяной."
Хотя система искусственного интеллекта, которая полностью обучается сама по себе, по-прежнему в основном является концепцией, многие примеры очень близки, сказал Самир Маскей, генеральный директор компании Fusemachines, занимающейся искусственным интеллектом, в интервью по электронной почте. Одна из таких самообучающихся систем попала в новости, когда система ИИ победила человека в игре в го.
«AlphaGo был первым искусственным интеллектом DeepMind, который победил профессионального игрока в го», - добавил Маски. «Их игровые франшизы стали ступеньками, и каждое новое дополнение использует достижения в области искусственного интеллекта, который продолжает учиться».
Системы искусственного интеллекта будущего будут искать информацию, необходимую им для принятия правильных решений и совершения соответствующих действий, предсказывает Сушоу. Эти продвинутые компьютеры будут избегать дорогостоящих ошибок, учась на собственных симуляциях опыта, например, посредством «самостоятельной игры», когда ИИ представляет результаты взаимодействия, которое он имеет с копиями самого себя.
«Это похоже на то, как люди могут учиться с помощью воображения, предвидя плохой результат, не испытывая его непосредственно», - добавил Сушоу. «Системы ИИ будут изучать более эффективные стратегии обучения, во многом таким образом, что учащийся может направлять свое время и внимание не только на основное содержание того, что он изучает, но и на сам процесс обучения."
