Zobacz jak robot SI chodzi ze złamaną nogą dzięki mózgowi który nigdy nie przestaje się uczyć

Obserwuj dwa symulowane roboty poniżej, a zauważysz dużą różnicę. Chociaż oba ich “mózgi” ewoluowały przez 300 pokoleń, aby umożliwić im chodzenie, tylko jednemu się to udaje; drugi spada płasko na plecy

To dlatego, że tylko bot po lewej nauczył się dostosowywać do nowych okoliczności. Sztuczna inteligencja (SI) często opiera się na tak zwanych sieciach neuronowych, czyli algorytmach inspirowanych ludzkim mózgiem. Ale w przeciwieństwie do naszego, mózgi sztucznej inteligencji zwykle nie uczą się nowych rzeczy, gdy zostaną przeszkolone i wdrożone; utknęły z tym samym myśleniem, z którym się urodziły.

Tak więc w ramach nowych badań naukowcy stworzyli sieci z „regułami Hebbina” – wzorami matematycznymi, które pozwalają mózgom sztucznej inteligencji na dalsze uczenie się. Zamiast ich wag synaptycznych – wartości decydujących o tym, jak aktywność przenosi się z jednego neuronu na drugi – pozostają statyczne, zmieniają się w zależności od doświadczenia. Następnie zespół częściowo usunął lewą przednią nogę obu botów, zmuszając ich do próby zrekompensowania kontuzji. Oba boty początkowo miały problemy, ale bot Hebbian był w stanie przejść prawie siedem razy dalej, donoszą naukowcy w tym miesiącu na Konferencji i warsztatach nt. Neuronowych systemów przetwarzania informacji.

Uczenie się języka hebbijskiego może pewnego dnia ulepszyć algorytmy używane do rozpoznawania obrazów, tłumaczenia języków lub prowadzenia pojazdów. W innym teście sieć Hebbian prowadziła samochód wyścigowy w grze wideo o około 20% lepiej niż jego niehebbijski odpowiednik. Nawet jeśli nigdy nie planujesz posiadać robota takiego jak ten poniżej, wszyscy możemy skorzystać z SI, która uczy się na jego stopach (lub kołach).

Źródło: Matthew Hutson

Meta-Learning through Hebbian Plasticity in Random Networks

Zdjęcie: Unsplash | Wideo: Science Magazine

Tematy:
Subscribe
Powiadom o
guest
0 komentarzy
Inline Feedbacks
View all comments
0
Would love your thoughts, please comment.x
()
x