Poate inteligența artificială să învețe ca noi?

Ai citit. El vorbește. Colectează munți de date și recomandă decizii de afaceri. Inteligența artificială de astăzi poate părea mai umană ca niciodată. Cu toate acestea, inteligența artificială încă suferă de multe deficiențe grave.

„Oricât de impresionante sunt ChatGPT și toate tehnologiile actuale de inteligență artificială, în ceea ce privește interacțiunea cu lumea fizică, sunt încă foarte limitate și chiar și în lucrurile pe care le fac, cum ar fi rezolvarea problemelor de matematică și scrierea de articole, necesită miliarde și miliarde de pregătire „Pot să o facă bine”, explică Cold Spring Harbor Laboratory (CSHL). Cercetător în domeniul inteligenței artificiale neuronale Kyle Daruwalla.

Daruwala căuta modalități noi și neconvenționale de a proiecta inteligența artificială care ar putea depăși astfel de obstacole de calcul. Poate tocmai a găsit unul.

Cheia a fost transferul de date. În zilele noastre, cea mai mare parte a consumului de energie în calculul modern provine din datele de feedback. În rețelele neuronale artificiale, care sunt formate din miliarde de conexiuni, datele pot avea un drum foarte lung de parcurs. Deci, pentru a găsi o soluție, Daruwala a căutat inspirație într-una dintre cele mai puternice din punct de vedere computațional și mai eficiente din punct de vedere energetic mașini existente: creierul uman.

Daruwalla a conceput o nouă modalitate prin care algoritmii AI pot transfera și procesa datele mai eficient, pe baza modului în care creierul nostru primește informații noi. Designul permite „neuronilor” individuali AI să primească feedback și să se adapteze rapid, mai degrabă decât să aștepte ca întregul circuit să se actualizeze simultan. În acest fel, datele nu trebuie să călătorească departe și sunt procesate în timp real.

„În creierul nostru, conexiunile noastre se schimbă și se adaptează tot timpul”, spune Daruwala. „Nu este ca și cum ai întrerupe totul, ai ajusta și apoi ai relua să fii tu.”

Un nou model de învățare automată oferă dovezi pentru o teorie încă nedovedită care leagă memoria de lucru de învățare și performanța academică. Memoria de lucru este sistemul cognitiv care ne permite să continuăm îndeplinirea unei sarcini în timp ce ne amintim cunoștințele și experiențele stocate.

„Au existat teorii în neuroștiință despre modul în care circuitele de memorie de lucru pot ajuta la învățarea, dar nu există nimic atât de concret ca regula noastră care să leagă pe cei doi împreună o regulă conform căreia reglarea fiecărei sinapse individual necesită o memorie de lucru alături de ea”, spune Daruwala.

Designul lui Daruwalla poate ajuta la lansarea unei noi generații de inteligență artificială care învață ca noi. Acest lucru nu numai că va face AI mai eficientă și mai accesibilă, dar va fi și un moment puțin complet neuroAI. Neuroscience a alimentat date valoroase AI cu mult înainte ca ChatGPT să rostească prima sa silabă digitală. Și se pare că inteligența artificială s-ar putea întoarce în curând favoarea.