Kreditas: Shutterstock Maždaug per pastaruosius metus generatyvūs AI modeliai, tokie kaip „ChatGPT“ ir DALL-E, leido iš paprastų raginimų serijos sukurti didžiulius kiekius, atrodo, panašaus į žmogų, aukštos kokybės kūrybinio turinio.
Nors dabartinės dirbtinio intelekto sistemos yra labai pajėgios (ypač gerokai pranokstančias žmones atliekant didelių duomenų šablonų atpažinimo užduotis), tačiau dabartinės AI sistemos nėra tokios protingos kaip mes. AI sistemos nėra sukonstruotos kaip mūsų smegenys ir nesimoko taip pat.
Dirbtinio intelekto sistemos taip pat naudoja daug energijos ir išteklių treniruotėms (palyginti su mūsų valgymu maždaug tris kartus per dieną). Jų gebėjimas prisitaikyti ir veikti dinamiškoje, sunkiai nuspėjamoje ir triukšmingoje aplinkoje yra prastas, palyginti su mūsų, ir jiems trūksta žmogaus atminties galimybių.
Mūsų tyrimai tiria nebiologines sistemas, kurios labiau panašios į žmogaus smegenis. Naujame tyrime, paskelbtame m Mokslo pažangames nustatėme, kad savaime besitvarkantys mažų sidabrinių vielelių tinklai mokosi ir įsimena panašiai kaip mąstymo aparatūra mūsų galvose.
Imituoja smegenis
Mūsų darbas yra dalis tyrimų srities, vadinamos neuromorfija, kurios tikslas – pakartoti biologinių neuronų ir sinapsių struktūrą ir funkcionalumą nebiologinėse sistemose.
Mūsų tyrime pagrindinis dėmesys skiriamas sistemai, kuri naudoja „nanovidų“ tinklą, kad imituotų neuronus ir sinapses smegenyse. Šie nanolaideliai yra maži laidai, maždaug tūkstantoji žmogaus plauko pločio. Jie pagaminti iš labai laidaus metalo, pavyzdžiui, sidabro, paprastai padengto izoliacine medžiaga, tokia kaip plastikas.
Nanolaidai savaime susirenka ir sudaro tinklo struktūrą, panašią į biologinį neuroninį tinklą. Kaip ir neuronai, turintys izoliacinę membraną, kiekvienas metalinis nanolaidelis yra padengtas plonu izoliaciniu sluoksniu.
Kai nanolaidelius stimuliuojame elektriniais signalais, jonai migruoja per izoliacinį sluoksnį ir į gretimą nanolaidą (panašiai kaip neurotransmiteriai per sinapses). Dėl to nanolaidų tinkluose stebime sinapsės tipo elektrinį signalizavimą.
Mokymasis ir atmintis
Mūsų naujame darbe ši nanolaidų sistema naudojama į žmogų panašaus intelekto klausimui ištirti. Mūsų tyrime svarbiausia yra dvi savybės, rodančios aukšto lygio pažinimo funkciją: mokymasis ir atmintis.
Kairėje: sidabrinių nanolaidų tinklų mikroskopo vaizdas iš mūsų „Science Advances“ popieriaus. Dešinėje: sustiprinti ir apkarpyti (susilpninti) keliai nanolaidų tinkluose. Kreditas: Alonas Loeffleris ir Zdenka Kuncic Mūsų tyrimas rodo, kad galime selektyviai sustiprinti (ir susilpninti) sinaptinius kelius nanolaidų tinkluose. Tai panašu į „prižiūrimą mokymąsi“ smegenyse. Šiame procese sinapsių išvestis lyginama su norimu rezultatu. Tada sinapsės stiprinamos (jei jų išeiga artima norimam rezultatui) arba apkarpomos (jei jų išeiga nėra artima norimam rezultatui).
Išplėtėme šį rezultatą, parodydami, kad galime padidinti sustiprinimo kiekį „atlygindami“ arba „bausdami“ tinklą. Šis procesas yra įkvėptas „sustiprinimo mokymosi“ smegenyse.
Taip pat įdiegėme testo versiją, pavadintą „n-atgal užduotis”, kuri naudojama žmonių darbinei atminčiai matuoti. Tai apima stimulų serijos pateikimą ir kiekvieno naujo įrašo palyginimą su tuo, kuris įvyko tam tikru žingsnių skaičiumi (n) prieš.
Tinklas „prisiminė“ ankstesnius signalus mažiausiai septynis žingsnius. Įdomu tai, kad septyni dažnai laikomi vidutiniu elementų, kuriuos žmonės vienu metu gali išsaugoti darbinėje atmintyje, skaičiumi.
Kai naudojome sustiprinimo mokymąsi, pastebėjome, kad tinklo atminties našumas smarkiai pagerėjo.
Mūsų nanolaidų tinkluose mes nustatėme, kad sinapsinių kelių formavimasis priklauso nuo to, kaip tos sinapsės buvo aktyvuotos praeityje. Tai pasakytina ir apie sinapses smegenyse, kur neurologai tai vadina „metaplastiškumu“.
Sintetinis intelektas
Tikėtina, kad žmogaus intelektas dar toli iki pasikartojimo.
Nepaisant to, mūsų neuromorfinių nanolaidų tinklų tyrimai rodo, kad nebiologinėje, fizinėje aparatinėje įrangoje įmanoma įdiegti intelektui svarbias funkcijas, tokias kaip mokymasis ir atmintis.
Nanovidiniai tinklai skiriasi nuo dirbtinių neuronų tinklų, naudojamų AI. Vis dėlto jie gali sukelti vadinamąjį „sintetinį intelektą“.
Galbūt neuromorfinis nanolaidų tinklas vieną dieną galėtų išmokti užmegzti pokalbius, labiau panašius į žmones nei „ChatGPT“, ir juos prisiminti.
Šis straipsnis iš naujo paskelbtas iš The Conversation pagal Creative Commons licenciją. Skaitykite originalų straipsnį.
Citata: Atrodo, kad sidabrinių nanolaidelių tinklai mokosi ir prisimena, panašiai kaip mūsų smegenys (2023 m., balandžio 29 d.), gautos 2023 m. balandžio 29 d. iš https://techxplore.com/news/2023-04-networks-silver-nanowires-brains.html
Šis dokumentas yra saugomas autorių teisių. Išskyrus bet kokius sąžiningus sandorius privačių studijų ar mokslinių tyrimų tikslais, jokia dalis negali būti atkuriama be raštiško leidimo. Turinys pateikiamas tik informaciniais tikslais.
