Физические ограничения определяют эволюцию искусственного интеллекта, подобного мозгу

Физические ограничения определяют эволюцию искусственного интеллекта, подобного человеческому мозгу

В революционном исследовании ученые из Кембриджа применили новый подход к искусственному интеллекту, демонстрируя, как физические ограничения могут глубоко влиять на развитие системы ИИ.

Это исследование, напоминающее развитие и операционные ограничения человеческого мозга, предлагает новые идеи в эволюции сложных нейронных систем. Интегрируя эти ограничения, ИИ не только отражает аспекты человеческого интеллекта, но и раскрывает сложное взаимодействие между затратами ресурсов и эффективностью обработки информации.

Концепция физических ограничений в ИИ

Человеческий мозг, воплощение естественных нейронных сетей, развивается и функционирует в рамках многочисленных физических и биологических ограничений. Эти ограничения не являются помехами, но оказывают важное влияние на его структуру и функцию.

Как сказал Джаша Ахтерберг, стипендиат Гейтса из Медицинского исследовательского совета по когнитивным наукам и мозгу (MRC CBSU) при Кембриджском университете: «Мозг не только отлично справляется с решением сложных задач, но делает это, используя очень небольшое количество энергии. В нашей новой работе мы показываем, что рассмотрение способностей мозга в решении проблем наряду с его целью использовать как можно меньше ресурсов может помочь нам понять, почему мозг выглядит таким, каким он является».

Эксперимент и его значимость

Кембриджская команда приступила к амбициозному проекту создания искусственной системы, моделирующей высоко упрощенную версию мозга. Эта система отличалась применением “физических” ограничений, подобных тем, что существуют в человеческом мозге.

Каждому вычислительному узлу внутри системы было присвоено определенное местоположение в виртуальном пространстве, эмулируя пространственную организацию нейронов. Чем больше расстояние между двумя узлами, тем сложнее их коммуникация, отражая нейронную организацию в человеческом мозге.

Данному виртуальному мозгу была поставлена задача пройти через лабиринт, упрощенную версию задачи по навигации в лабиринте, часто задаваемой животным в исследованиях мозга. Важность этой задачи заключается в необходимости для системы интегрировать множество информации – такую как начальную и конечную позиции и промежуточные шаги – для нахождения кратчайшего пути. Эта задача не только тестирует способности системы к решению проблем, но также позволяет наблюдать, как различные узлы и кластеры становятся критическими на разных этапах задачи.

Обучение и адаптация в системе искусственного интеллекта

Путь искусственной системы от новичка до эксперта в навигации по лабиринту является подтверждением гибкости ИИ. Изначально система, так же как и человек, изучающий новое умение, столкнулась с трудностями при выполнении задачи и допускала множество ошибок. Однако, через процесс проб и ошибок и последующую обратную связь, система постепенно улучшала свой подход.

Ключевое значение имеет то, что это обучение происходило за счет изменений в силе связей между вычислительными узлами, отражая пластичность синапсов, наблюдаемую в человеческом мозге. Особенно захватывающим является то, как физические ограничения повлияли на этот процесс обучения. Трудности в установлении связей между удаленными узлами заставили систему находить более эффективные местные решения, таким образом имитируя энерго- и ресурсоэффективность в биологических мозгах.

Возникающие характеристики в искусственной системе

По мере развития системы она начала проявлять характеристики, поразительно похожие на человеческий мозг. Одним из таких развитий было формирование центров – высокосвязанных узлов, действующих как информационные службы по всей сети, аналогичные нейронным центрам в человеческом мозге.

Однако более интересным было изменение в том, как отдельные узлы обрабатывали информацию. Вместо жесткого кодирования, где каждый узел отвечал за определенный аспект лабиринта, узлы приняли гибкий метод кодирования. Это означало, что один узел мог представлять несколько аспектов лабиринта в разное время, что напоминает адаптивную природу нейронов в сложных организмах.

Профессор Дункан Астл из Факультета психиатрии Кембриджа подчеркнул этот аспект, сказав: «Это простое ограничение – связать узлы на большом расстоянии сложнее – заставляет искусственные системы создавать довольно сложные характеристики. Интересно, что они общие для биологических систем, таких как человеческий мозг».

Более широкие импликации

Последствия этого исследования выходят далеко за пределы искусственного интеллекта и простираются до понимания самого когнитивного процесса человека. Репликация ограничений человеческого мозга в системе искусственного интеллекта позволяет исследователям получить ценные знания о том, как эти ограничения формируют организацию мозга и влияют на индивидуальные когнитивные отличия.

Этот подход предоставляет уникальную возможность понять сложности мозга, особенно в изучении состояний, влияющих на когнитивные и психическое здоровье. Профессор Джон Дункан из МРК CBSU добавляет: «Эти искусственные мозги дают нам возможность понять богатые и запутанные данные, которые мы видим, когда записывается активность реальных нейронов в реальных мозгах».

Будущее дизайна искусственного интеллекта

Это прорывное исследование имеет значительные последствия для будущего проектирования систем искусственного интеллекта. Исследование ярко показывает, как включение биологических принципов, особенно тех, которые связаны с физическими ограничениями, может привести к более эффективным и адаптивным искусственным нейронным сетям.

Доктор Даньял Акарча из МРЦ Центра когнитивных исследований подчеркивает, что “исследователи по искусственному интеллекту постоянно пытаются выяснить, как создать сложные нейронные системы, которые могут кодировать и функционировать гибким образом, что является эффективным. Чтобы достичь этого, мы считаем, что нейробиология может дать нам много вдохновения”.

Яша Ахтерберг дополнительно развивает потенциал этих открытий для создания систем искусственного интеллекта, тесно имитирующих способности человека в решении проблем. Он предполагает, что системы искусственного интеллекта, справляющиеся с вызовами, подобными тем, с которыми сталкиваются люди, вероятно, будут эволюционировать, обладая структурами, напоминающими человеческий мозг, особенно в условиях физических ограничений, таких как ограничения энергии. “Мозги роботов, которые находятся в реальном физическом мире”, – объясняет Ахтерберг, – “вероятно, будут выглядеть больше, чем наши мозги, потому что они могут столкнуться с такими же проблемами, как мы”.

Проведенное командой Кембриджского университета исследование является значительным шагом в понимании параллелей между человеческими нейронными системами и искусственным интеллектом. Путем наложения физических ограничений на систему искусственного интеллекта они не только воспроизвели ключевые характеристики человеческого мозга, но и открыли новые пути для разработки более эффективного и адаптивного искусственного интеллекта.