211service.com
Mažiau dirbtinis intelektas
70 000 pelių neuronų tyrimas gali padėti Andreasui Tolias sukurti išmanesnį AI. 2018 m. vasario 21 d
Adrianas į priekį
Nemažai inžinierių, dirbančių su dirbtiniu intelektu, nesvarbu, ar jų sistemos panašios į tikras smegenis, ar ne, jei jos veikia gerai. Tačiau net ir geriausios šiandieninės sistemos gali apibendrinti tik tuo atveju, jei yra tiekiamos tūkstančiais pavyzdžių, ir jos negali perkelti savo apibendrinimų į naujus kontekstus. Dėl to dirbtinis intelektas yra pažeidžiamas užpuolikų, kurie gali jį apgauti smulkiais duomenų pakeitimais. Neurologas Andreasas Toliasas mano, kad į smegenis panašios savybės gali išspręsti šias problemas.
2016 m. jis įkūrė Neurologijos įkvėptus dirbtinio intelekto tinklus (NINAI) – neurologų, fizikų, matematikų ir kompiuterių mokslininkų komandą, kuri yra dalis didesnių pastangų suprasti nervų funkciją (žr. Smegenys, 2017 m. lapkritis/gruodis). Jų estafetės lenktynės siekiant geresnio AI prasideda Toliaso laboratorijoje Baylor College of Medicine, kurioje registruojami visi neuronai, šaudantys vieno milimetro pelės žievės kube. Gruodį jie užfiksavo 70 000 neuronų aktyvumą vienoje pelėje — žygdarbis, kuris būtų buvęs neįmanomas be dviejų ir trijų fotonų vaizdavimo metodų, kuriuos padėjo Tolias laboratorija. Tada pelės eina į Allen institutą Sietle, kuris supjausto ir fotografuoja jų smegenis, kad trečioji Prinstono komanda galėtų diagramą nubrėžti, kurie neuronai yra sujungti. Lygindama šią diagramą su jų įrašais, Toliaso laboratorija nustato, kaip ląstelės veikia viena kitą ir kokiam tikslui kiekviena ląstelė tarnauja. Jei, kaip įtaria daugelis neurologų, žievė iš esmės sudaryta iš kelių įprastų, pasikartojančių neuronų konfigūracijų, tada, paaiškinus aktyvumą vieno milimetro kube, būtų galima atskleisti viso pažinimo blokus.
Adrianas Forrow
Tolias atsižvelgė į du pagrindinius smegenų ir AI struktūrinius skirtumus. Pirma, pelės smegenyse yra maždaug šimtas neuronų tipų, o tipiškame AI tinkle yra tik dvi ar trys dirbtinių neuronų rūšys. Smegenų papildomi ląstelių tipai apima interneuronus, kurie gali sustabdyti didelių kitų neuronų grupių degimą. AI neturi tiesioginio atitikmens. Smegenys taip pat turi daugiau ryšių tarp neuronų nei AI tinklai. Dauguma AI tinklų yra nukreipiami į priekį, o tai reiškia, kad signalai eina tik viena kryptimi, iš vieno tinklo sluoksnio į kitą. Skirtingai nei tikrose smegenyse, šie tinklai neturi pasikartojančių jungčių (kurios leidžia grįžtamojo ryšio signalus priešingomis kryptimis) arba šoninių jungčių (kurie jungia neuronus tame pačiame sluoksnyje). Keletas AI tinklų tipų su pasikartojančiais ir šoniniais ryšiais rodo daug žadą, tačiau grįžtamojo ryšio vaidmenį žievėje reikia ištirti daug daugiau. Tolias sako, kad smegenys nesukūrė viso šio pasikartojimo dėl smagumo. Jis taip pat įtaria, kad tarpneuronai gali reguliuoti smegenų šoninius ryšius, kad sukurtų apibendrinančių galių, kurių AI trūksta.
Tolias tikisi panaudoti neurologinius komponentus, įskaitant šoninius ryšius, interneuronus ir grįžtamąjį ryšį, kad sukurtų dirbtinį intelektą, galintį mokytis vienu metu arba apibendrinti iš vieno pavyzdžio. Sėkmė būtų didelis dalykas AI ir neuromokslams, nustatant, kurių neuronų grandinių ypatybių reikia abstrakčiam mąstymui. Tolias paaiškina savo ieškojimą Richardo Feynmano žodžiais: ko aš negaliu sukurti, aš nesuprantu.