Исследовательская группа из Геттингенского университета и Института динамики и самоорганизации Макса Планка (Германия) совершила значительный прогресс в развитии технологий искусственного интеллекта (ИИ), представив миру новый вид искусственных нейронов – инфоморфные нейроны. Они обладают уникальной способностью обучаться самостоятельно, имитируя процессы, происходящие в биологических нейронах, с большей точностью, чем любые предыдущие разработки.
Основные отличия обычного ИИ от работы мозга
Современные искусственные нейронные сети (ИНС) представляют собой мощнейшие вычислительные системы, состоящие из нескольких слоёв нейронов. Когда данные поступают на вход, они проходят обработку через эти слои, и результатом становится распознавание изображений, перевод текста и другие функции. Однако ключевым отличием является способ обучения. В большинстве случаев ИНС обучаются централизованно, используя метод обратного распространения ошибок, когда система сравнивает ожидаемый результат с полученным и вносит изменения во всю сеть одновременно.
Биологический мозг действует иначе: его нейроны работают автономно, обучаясь на основе информации, поступающей от соседних клеток. Это позволяет мозгу демонстрировать высокую гибкость и эффективность в потреблении энергии. Инфоморфные нейроны решают эту проблему, поскольку:
- Обучение каждого нейрона осуществляется индивидуально, без внешнего управления.
- Нейроны взаимодействуют исключительно с ближайшими клетками, как это происходит в реальной нервной ткани.
- Система из таких нейронов способна функционировать без центрального контроля.
Особенности новых нейронов
Инфоморфные нейроны вдохновлены работой пирамидальных клеток коры головного мозга, которые специализируются на обработке различных типов сигналов. Чтобы обеспечить эффективное обучение, исследователи установили перед ними простые цели. Используя информационно-теоретические методы, нейроны сами определяли наилучшую стратегию поведения, выбирая между тремя вариантами: избыточностью (выполнять те же действия, что и соседи), синергией (сотрудничество с другими клетками) или специализацией (концентрация на уникальных аспектах информации).
Марсель Грец из Геттингенского университета подчеркнул важность этой разработки: «Мы теперь можем точно понимать, как происходят процессы обучения внутри сети и как каждый отдельный нейрон развивается».
Двойная выгода инноваций
Инфоморфные нейроны предлагают два значительных преимущества:
1. Создание нового поколения ИИ: Разработка открывает возможность для создания интеллектуальных систем, которые будут более гибкими, адаптивными и экономичными. Эти сети смогут эффективно решать задачи, требующие оперативного обучения и быстрой адаптации к изменениям, приближаясь по своим характеристикам к реальному человеческому мышлению.
2. Исследование механизмов мозга: Благодаря моделированию процессов, аналогичных работе биологических нейронов, учёные получат мощный инструмент для изучения принципов обучения и самоорганизации в мозге. Это поможет глубже понять сложные когнитивные процессы, протекающие в нашей голове.
Таким образом, данное исследование стало важным шагом на пути сближения искусственного и биологического интеллекта.
