От биологического обучения к искусственным нейронным сетям что дальше?

От биологического обучения к искусственным нейронным сетям что дальше?

Может ли искусственный интеллект помочь нам понять, как работает мозг?

Еще в начале 21 века, когда я училась на MBA в Нью-Йоркском университете Стерн, я проходила один курс под названием “Data Mining”, в котором было представлено множество алгоритмов для “добычи” данных, то есть автоматического нахождения значения данных для прогнозов и принятия решений. Нейронная сеть была одним из них, но она была далеко от лидирующих выборов из-за своей медлительности, необходимости множества данных для обучения и, следовательно, минимального числа применений. Через двадцать лет алгоритмы нейронных сетей процветают как основные строительные блоки машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ) благодаря огромной вычислительной мощности, которая устраняет основное препятствие и, в свою очередь, приводит к созданию более передовых алгоритмов и моделей.

С быстрыми прогрессами в области искусственных нейронных сетей и глубокого обучения ИИ превзошел людей в некоторых областях. Возникло много интересных вопросов, таких как насколько похожи ИИ и человеческий мозг, какова будущая цель ИИ и насколько ИИ может заменить человеческое интеллектуальное мышление. В этой статье я начну с нейронаучных механизмов биологического обучения и того, как они вдохновляют ИИ. Лучшее понимание истории поможет нам уловить фундаментальную разницу между искусственными нейронными сетями и другими моделями машинного обучения (например, метод опорных векторов, деревья решений, случайные леса). Именно обучающие возможности, вдохновленные мозгом, привели к недавним прорывам искусственных нейронных сетей, включая сверточные нейронные сети (CNN) для распознавания изображений и большие языковые модели (LLM) для генеративного ИИ. Затем я обсужу различия между человеческим интеллектом и ИИ и нашу перспективу на будущее направление ИИ. Мы ожидаем, что следующим шагом будет то, что ИИ продолжит извлекать пользу из открытий в области мозга и, одновременно, ИИ также сможет помочь нам лучше понять, как работает мозг. Постоянный обмен идеями будет способствовать продвижению и нейронаук и ИИ на здоровый и более быстрый путь.

Биологическое обучение

Обучение является неотъемлемой особенностью мозга животных и человека. Когда ребенок рождается, он должен учиться почти все с нуля, включая узнавание лиц, говорение и ходьбу, вслед за многими годами школьного образования и тренировок. Как происходит обучение в мозге?