ШІ будують за моделлю людського мозку

Американська компанія IBM розробляє систему штучного інтелекту за моделлю людського мозку. На даний момент нову нейромережу вже навчили мислити логічно, розуміти складні відносини між об'єктами, а в подальшому планують поліпшити її здатності до уваги і виробництва та збереження спогадів.


Сьогодні технології штучного інтелекту здатні демонструвати зовні людські риси. Наприклад, деякі здатні здійснювати діяльність, яка зазвичай асоціюється тільки з людиною, - написання пісень, викладання або, наприклад, створення творів образотворчого мистецтва.

Однак з розвитком технологій компанії і розробники переосмислюють основу штучного інтелекту, краще пізнаючи наш власний розум і те, як ми можемо ефективно змоделювати його (за допомогою машинного обладнання та ПЗ). IBM - одна з таких компаній, оскільки в ній вже приступили до амбітного завдання навчити ШІ працювати за принципом людського мозку, повідомляє портал Futurism.

Багато з існуючих систем машинного навчання спираються на блоки даних (яку б роботу вони не виконували). Однак ця опора має обмеження - на відміну від людського мозку.

Ми вчимося поступально і, крім того, використовуємо логіку для вирішення проблем - сучасний ШІ побудований за іншим принципом. Однак у компанії DeepMind, як повідомляється, розробили нейромережу, яка використовує раціональне обґрунтування для виконання завдань.

Тімоті Лілікреп (Timothy Lilicrap), інформатик з DeepMind, зазначив, що вчені давали ШІ спеціальне завдання і безліч об'єктів для оперування, тим самим стимулюючи нейромережу на пошук існуючих відносин. Так, наприклад, систему запитували: «Об'єкт, що знаходиться навпроти предмета синього кольору, має ту ж форму, що і крихітний світло-блакитний об'єкт, що розташовується праворуч від сірої металевої кулі?» У таких тестах нейромережа визначала необхідний предмет у 96% випадків (традиційним моделям машинного навчання це зазвичай вдається у 42 - 77% випадків).

Вчені з IBM збираються поліпшити нову нейромережу, зазначає дослідник Ірина Ріш (Irina Rish). Удосконалювати здатності алгоритму до уваги, а також до виробництва і збереження спогадів; розробники хочуть створити архітектуру, яка дозволила б нейромережам самостійно розвиватися (так само, як і людина, методом проб і помилок).