Kevin TopolskyMeeldivalt vastuvõetud uudis teadlaste meeskonna revolutsioonilisest uuringust, mida juhtis professor Kim Dong-jae Dankooki ülikoolist, on paljastanud uue arusaamise sellest, kuidas ajul põhinevad õppimispõhimõtted võivad kaasaegset tehisintellekti uurimust muuta. Meeskond on tõestanud, et asemel et tajuda tajumist ja õppimist aju eraldiseisvate funktsioonidena, töötavad need sama mehhanismi all, pakkudes paljulubavat võimalust tehisintellekti jõudluse suurendamiseks.
Analüüsides tajumise ja õppimise neuronite andmeväärtusi rottide ja ahvidega tehtud katsetes, verifitseeris meeskond, et dopamiini neuronid, mis vastutavad õppimise eest, on rajatud samale efektiivse kodeerimise hüpoteesile nagu tajumise neuronid. See viitab sellele, et ajus asuvad dopamiini neuronid korraldavad tasud ümber, et maksimeerida õppimist, mõjutades traditsioonilist arusaama, et tajumine ja õppimine töötavad erinevatel põhimõtetel.
Professor Kim rõhutas uues tehisintellekti-uuringutes avastatud algoritmi kasutamise olulisust, mis põhineb inimese aju mehhanismidel. Sel viisil suudaksid AI süsteemid töödelda suure hulga teavet minimaalse energiatarbimisega, märkimisväärselt edendades valdkonda.
See uuring avaldati mainekas rahvusvahelises ajakirjas ‘Nature Neuroscience’ 19. juunil pealkirja all “Tasujuurdevea neuronid rakendavad tasu efektiivse koodi”, tähistades uut ajastut tehisintellekti uurimises.
Uurides aju õppimispõhimõtete ja tehisintellekti vahelist koostoimet
Hiljutine areng tehisintellekti uurimisvaldkonnas on toonud päevavalgele aju õppimispõhimõtete ja AI algoritmide omavahelise seose olemuse. Kuigi Dankooki ülikooli poolt juhitud uuring on pannud aluse sellele revolutsioonilisele avastusele, on lisaks veelgi sügavamalt mõistetavaid tahke, mis vaatlevad selle ristumise tagajärgi ja väljakutseid.
Millised on selle uuringu tõstatatud põhiküsimused?
Üks oluline küsimus, mis sellest uuringust tekib, on see, kuidas saab täpselt rakendamine ajule omaste õppimispõhimõtete rakendamine tõsta tehisintellekti süsteemide jõudlust? Arusaamine sellest, kuidas aju optimeerib õppimist efektiivse kodeerimise kaudu, võib pakkuda olulisi teadmisi AI algoritmide kavandamisel, mis jäljendavad seda protsessi.
Kas selle avastusega kaasnevad mingeid kontroversse või väljakutseid?
Üks väljakutse, millega teadlased võivad silmitsi seista aju õppimispõhimõtete rakendamisel AI-sse, on aju keerukate tööprotsesside tõlkimine arvutuslikult teostatavateks algoritmideks. Kuigi uuring näitab seost tajumis- ja õppimise neuronite vahel, võib selle funktsionaalsuse replikeerimine tehislike süsteemides esitada tehnilisi takistusi ja piiranguid.
Mis on aju õppimispõhimõtete integreerimise eelised ja puudused tehisintellekti uurimises?
Aju õppimispõhimõtete integreerimise eelis tehisintellekti puhul seisneb potentsiaalis arendada tõhusamaid ja kohanemisvõimelisemaid algoritme, mis saaksid andmetest õppida viisil, mis sarnaneb inimkognitsiooniga. Kasutades insaideriteadmisi aju neuralistest mehhanismidest, võiksid AI süsteemid näidata täiustatud jõudlust ja otsustusvõimet.
Kuid puuduseks võib olla aju keerukate protsesside imiteerimisega kaasnev loomulik keerukus ja arvutuslik ülekoormus. Aju-inspireeritud algoritmide rakendamine võib nõuda olulisi arvutusressursse ja ekspertiisi, mis võivad esitada väljakutseid laialdaseks vastuvõtuks ja ulatuslikuks rakendamiseks praktilistes rakendustes.
Kokkuvõttes avab taju ja õppimise seotuse paljastamine uusi perspektiive tehisintellekti uurimisele, kuid uurijatel tuleb läbida olulisi küsimusi, väljakutseid ja kaalutlusi, et täielikult ära kasutada võimalust revolutsioonida AI aju õppimispõhimõtete kaudu.
Lisateabe saamiseks sellel teemal külastage Nature, juhtivat teadusväljaannet, mis kajastab tipptasemel uurimusi tehisintellektis ja neuroteaduses.
