Az emberi agy szerkezetének és viselkedésének reprodukálásával foglalkozó kutatók szerint az alvás és álmodás beépítése az AI rendszerekbe javíthatja teljesítményüket és megbízhatóságukat. Az cél az AI-ban ismert „katasztrofális felejtés” probléma kezelése, amikor az új feladatokra betanított modellek elvesztik korábban megszerzett képességüket.
A Catania Egyetem kutatói kifejlesztettek egy olyan képzési módszert, amit „ébresztő-álom konzolidált tanulás” (WSCL – wake-sleep consolidated learning) néven emlegetnek, és ami hasonlít az emberi agy alvás közbeni emlékkonszolidációs folyamatára. Ahogy az emberek átrendezik a rövid távú memóriájukat hosszú távú memóriává, a WSCL-képzéssel tanított AI modellek „alvás” szakaszokban áttekintik a friss és régebbi adatok keverékét, lehetővé téve a modellek számára, hogy felfedezzék a kapcsolatokat és mintákat, és integrálják az új információt anélkül, hogy elfejtenék a meglévő tudást.
Az alvás fázis során a WSCL-t használó AI modelleknek nemcsak halakat bemutató képekkel vannak kitéve, hanem korábbi leckék során más állatokkal is, mint például madarak, oroszlánok és elefántok. Ezen felül, a WSCL tartalmaz egy „álmodás” fázist is, amikor a modellek teljesen új adatokat kapnak, olyan korábbi koncepciók kombinációjával, mint amilyenek az absztrakt képek, például zsiráfok keverve halakkal, vagy oroszlánok keverve elefántokkal. Ez az álmodás fázis segít a modelleknek összefésülni a múltbeli digitális „idegsejteket”, és mintázatokat létrehozni, amelyek hatékonyabban segítik az új feladatok tanulását.
Kísérletek során a kutatók arra jöttek rá, hogy a WSCL-t használó AI modellek jelentős pontosságnövekedést mutattak a hagyományos képzési módszerekkel összehasonlítva, 2-12 százalékos növekedéssel a kép tartalmának helyes azonosításában. A WSCL modellek jobb „előreáramlást” mutattak, vagyis jobban megtartották a korábbi tudást az új feladatok tanulása során.
Bár ezek az eredmények ígéretesek, nem minden szakértő hiszi, hogy az emberi agy szigorú másolása a leg hatékonyabb megközelítés az AI teljesítményének fokozásához. Andrew Rogoyski a Surrey Egyetemről úgy véli, hogy az AI kutatása még az inicializáló szakaszában van, és teljesen reprodukálni az emberi agyat nem feltétlenül szükséges. Ehelyett felveti más biológiai rendszerek, például delfinek inspirációját, akik „aludhatnak” az agyuk egy részével, miközben más részük figyel.
Összefoglalva, az alvás és álmodás koncepciójának felfedezése izgalmas perspektívát nyújt az AI képzése terén. Habár vannak, akik ellenzik az emberi agy szigorú másolását, egyre növekvő bizonyíték van arra, hogy az alvás-szerű mechanizmusok beépítése az AI modellekbe javíthatja a teljesítményüket és a tudás megtartását. Ahogy az AI kutatás fejlődik, érdemes lehet alternatív biológiai inspirációkat felfedezni az AI képességeinek további fejlesztése érdekében.
Gyakran Ismételt Kérdések az Alvásról és Álmodásról Az AI Rendszereknél
K: Mi a célja az alvás és álmodás felfedezésének az AI rendszerekben?
A: A cél az „katasztrofális felejtés” probléma kezelése, amikor az AI modellek korábban megszerzett képességüket veszítik el, amikor új feladatokra vannak betanítva.
K: Milyen képzési módszert fejlesztettek ki a Catania Egyetem kutatói?
A: A kutatók egy olyan képzési módszert fejlesztettek ki, amit „ébresztő-álom konzolidált tanulás” (WSCL) néven emlegetnek.
K: Hogyan utánozza a WSCL az emberi agy emlékkonszolidációs folyamatát alvás közben?
A: A WSCL képzéssel tanított AI modelleknek „alvási” szakaszokban van, ahol áttekintik a friss és régebbi adatok keverékét, hasonlóan ahogy az emberek az alvás közben rövid távú memóriájukat alakítják át hosszú távú memóriává.
K: Mi történik az alvás és álmodás fázisok alatt a WSCL-ben?
A: Az alvás fázis alatt a WSCL modellek áttekintik a friss és régebbi adatok keverékét, míg az álmodás fázisban teljesen új adatokat kapnak, amelyek korábbi koncepciók kombinációjából származnak.
K: Milyen előnyei vannak a WSCL képzéssel tanított AI modelleknek?
A: A WSCL képzéssel tanított AI modellek javított pontosságot mutattak a hagyományos képzési módszerekhez képest, 2-12 százalékos növekedéssel a képtartalom helyes azonosításában. Továbbá jobban megtartották a korábbi tudást az új feladatok tanulása során.
K: Mit jelent az „előreáramlás” az AI modellek kontextusában?
A: Az „előreáramlás” arra utal, hogy a korábbi tudás megtartása az új feladatok tanulása során.
K: Milyen nézőpontot képviselnek néhány szakértő az emberi agy másolásával kapcsolatban az AI rendszereknél?
A: Néhány szakértő, mint például Andrew Rogoyski a Surrey Egyetemről, úgy véli, hogy a teljesen az emberi agy másolása nem feltétlenül szükséges, és inkább más biológiai rendszerek inspirációját sugallják, például a delfineket, akik „alhatnak” az agyuk egyik részével, miközben a másik figyel.
Definíciók:
– Katasztrófális felejtés: Egy gyakori kihívás az AI-ban, amikor az új feladatokra betanított modellek elvesztik a korábban megszerzett képességüket.
– Ébresztő-álom konzolidált tanulás (WSCL): A Catania Egyetem kutatói által kifejlesztett képzési módszer, amely az emberi agy alvás közbeni emlékkonszolidációs folyamatára hasonlít.
Javasolt Kapcsolódó Linkek:
– Catania Egyetem
– Surrey Egyetem
The source of the article is from the blog revistatenerife.com