Recomandări cheie
- Un nou tip de hardware pentru computer ar putea permite inteligenței artificiale să învețe continuu, ca creierul uman.
- Cercetătorii de la Universitatea Purdue spun că dispozitivul lor poate fi reprogramat la cerere prin impulsuri electrice.
- Deși un sistem AI care învață complet de la sine este încă în principal un concept, există multe exemple care se apropie.
Inteligenta artificiala (AI) ar putea primi in curand un impuls de la un nou tip de cipuri de computer inspirate de creierul uman.
Cercetătorii de la Universitatea Purdue au construit o nouă piesă hardware care poate fi reprogramată la cerere prin impulsuri electrice. Echipa susține că această adaptabilitate ar permite dispozitivului să preia toate funcțiile necesare pentru a construi un computer inspirat de creier. Face parte dintr-un efort continuu de a construi sisteme AI care pot învăța continuu.
„Atunci când sistemele AI învață continuu în mediul înconjurător, ele se pot adapta la o lume care se schimbă în timp”, a declarat Jordan Suchow, expert AI al Institutului de Tehnologie Stevens, pentru Lifewire într-un interviu prin e-mail. „Vedem acest lucru, de exemplu, atunci când un sistem de detectare a fraudei detectează un model neobservat anterior de achiziții frauduloase sau când un sistem de recunoaștere a feței întâlnește o persoană pe care nu a mai văzut-o până acum.”
Cursanti pe tot parcursul vieții
Cercetătorii Purdue au publicat recent lucrarea în revista Science. Descrie modul în care cipurile computerelor s-ar putea reconecta dinamic pentru a prelua date noi în același mod în care creierul o face. Abordarea ar putea ajuta AI să continue să învețe în timp.
„Creierul ființelor vii poate învăța continuu de-a lungul vieții. Am creat acum o platformă artificială pentru ca mașinile să învețe pe toată durata vieții lor”, a spus unul dintre autorii lucrării, Shriram Ramanathan, într-un comunicat de presă.
Hardware-ul conceput de echipa lui Ramanathan este un dispozitiv mic, dreptunghiular, realizat dintr-un material numit nichelat de perovskit, care este foarte sensibil la hidrogen. Aplicarea impulsurilor electrice la tensiuni diferite permite dispozitivului să amestece o concentrație de ioni de hidrogen în câteva nanosecunde, creând stări pe care cercetătorii au descoperit că ar putea fi trasate la funcțiile corespunzătoare din creier.
Când dispozitivul are mai mult hidrogen în apropierea centrului său, de exemplu, poate acționa ca un neuron, o singură celulă nervoasă. Cu mai puțin hidrogen în acea locație, dispozitivul servește ca o sinapsă, o conexiune între neuroni, care este ceea ce creierul folosește pentru a stoca memoria în circuite neuronale complexe.
„Dacă dorim să construim un computer sau o mașină care este inspirată de creier, atunci, în mod corespunzător, dorim să avem capacitatea de a programa, reprograma și schimba continuu cipul”, a spus Ramanathan.
Thinking Machines?
Multe sisteme moderne de inteligență artificială se adaptează la informații noi atunci când sunt recalificate, a declarat într-un e-mail David Kanter, directorul executiv al MLCommons, un consorțiu deschis de inginerie dedicat îmbunătățirii învățării automate.
„Lumea este un loc intrinsec dinamic și, în cele din urmă, învățarea automată și AI trebuie să se adapteze la asta”, a spus Kanter. „De exemplu, unui sistem de recunoaștere a vorbirii din 2022 care nu „știe” despre COVID-19 sau coronavirus ar lipsi un aspect important al lumii moderne. În mod similar, un vehicul autonom ar trebui să se adapteze la schimbările de pe străzi, închiderea podurilor sau chiar și temperaturile scăzute fac drumul înghețat."
Deși un sistem AI care învață complet de la sine este încă în mare parte un concept, multe exemple se apropie, a declarat Sameer Maskey, CEO-ul companiei AI Fusemachines, într-un interviu prin e-mail. Unul dintre aceste sisteme de auto-învățare a făcut știrea când un sistem AI a învins un om la un joc Go.
„AlphaGo a fost primul AI al DeepMind care a învins un jucător profesionist de Go”, a adăugat Maskey. „Francizele lor de jocuri au devenit pietre de treaptă cu fiecare nouă adăugare adoptând progrese către o IA care continuă să învețe.”
Sistemele AI ale viitorului vor căuta informațiile de care au nevoie pentru a lua decizii bune și pentru a lua măsuri adecvate, a prezis Suchow. Aceste computere avansate vor evita greșelile costisitoare învățând din propriile lor simulări ale experienței, de exemplu, prin „auto-play”, în care AI își imaginează rezultatele interacțiunilor pe care le are cu copii ale lui însuși.
„Acest lucru este similar cu modul în care oamenii pot învăța prin imaginație, prevăzând un rezultat prost fără a fi nevoie să-l experimenteze direct”, a adăugat Suchow. „Sistemele de inteligență artificială vor învăța strategii mai eficiente de învățare, mult în felul în care un student își poate direcționa timpul și atenția nu doar asupra conținutului de fond al ceea ce studiază, ci și asupra procesului de învățare în sine.„
