Робот устал. Искусственному интеллекту нужен сон для обучения и развития — исследование

10 июня 2020, 13:34

Сети искусственного интеллекта становятся нестабильными после продолжительных периодов обучения, но эта нестабильность исчезает после аналога сна.

Когда такие сети подвергались воздействию состояний, аналогичных волнам человеческого мозга во время сна, стабильность была восстановлена, уверяют ученые из Национальной лаборатории Лос-Аламоса в США.

Видео дня

«Мы изучаем импульсные нейронные сети, которые являются системами, которые учатся так же, как и живой мозг. Мы были очарованы перспективой обучения нейроморфного процессора способом, аналогичным тому, как люди и другие биологические системы извлекают уроки из окружающей среды в процессе развития», — сказала компьютерный ученый из Национальной лаборатории Лос-Аламоса Йиджинг Уоткинс.

Уоткинс и ее исследовательская группа обнаружили, что моделирование сети стало нестабильным после продолжительных периодов обучения без присмотра. Когда они подвергли сети воздействию состояний, аналогичных волнам, которые живой мозг испытывает во время сна, стабильность была восстановлена.

«Было похоже, что мы даем нейронным сетям эквивалент спокойного ночного отдыха», — сказала Уоткинс.

Открытие произошло, когда исследовательская группа работала над созданием нейронных сетей, которые приближаются к тому, как люди и другие биологические системы учатся видеть. Изначально группа боролась за стабилизацию имитируемых нейронных сетей, которые могут проходить обучение без словаря, включая классификацию объектов без предварительных примеров для сравнения.

«Вопрос о том, как сохранить нестабильность обучающих систем, в действительности, возникает только при попытке использовать биологически реалистичные процессоры или при попытке понять саму биологию. Подавляющее большинство исследователей машинного обучения, глубокого обучения и искусственного интеллекта никогда не сталкиваются с этой проблемой, потому что в системах, которые они изучают, они могут позволить себе выполнять глобальные математические операции, которые влияют на общее динамическое усиление системы», — сказал ученый из Лос-Аламоса и соавтор исследований Гаррет Кенион.

Исследователи экспериментировали с различными типами шума, примерно сравнимыми со статическим, который вы можете встретить между станциями при настройке радио. Наилучшие результаты были получены, когда они использовали волны так называемого гауссовского шума, который включает в себя широкий диапазон частот и амплитуд.

Они предполагают, что шум имитирует вход, полученный биологическими нейронами во время медленного сна. Результаты показывают, что медленный сон может частично способствовать тому, чтобы корковые нейроны сохраняли свою стабильность.

poster
Дайджест главных новостей
Бесплатная email-рассылка только лучших материалов от редакторов NV
Рассылка отправляется с понедельника по пятницу

Следующая цель группы — реализовать их алгоритм на нейроморфном чипе Intel Loihi. Они надеются, что «сон» позволит Loihi стабильно обрабатывать информацию с камеры с кремниевой сетчаткой в ​​режиме реального времени. Если результаты подтвердят необходимость сна в искусственном мозге, мы можем ожидать, что это будет справедливо для андроидов и других интеллектуальных машин, которые могут появиться в будущем.

Добавим, ранее исследователи из США и Королевского колледжа разработали программу для искусственного интеллекта, которая может предсказать, есть ли у кого-то COVID-19. Модель использует данные из приложения под названием COVID Symptom Study для прогнозирования заражения новым коронавирусом.

Исследователи говорят, что это может помочь населению в тех регионах, где доступ к тестированию ограничен. Два клинических испытания в Великобритании и США должны начаться в ближайшее время.

Более 3,3 млн человек во всем мире загрузили приложение COVID Symptom Study и используют его для ежедневных отчетов о состоянии своего здоровья, независимо от того, чувствуют ли они себя хорошо или имеют какие-либо новые симптомы, такие как постоянный кашель, лихорадка, усталость и потеря вкуса или запаха.

Полученные данные свидетельствуют о том, что аносмия является более сильным прогностическим фактором COVID-19, чем лихорадка, подтверждая неподтвержденные сообщения о потере обоняния и вкуса как распространенного симптома заболевания.

Показать ещё новости
Радіо NV
X