Construirea sistemelor de inteligență artificială care dorm și visează are potențialul de a îmbunătăți performanța și fiabilitatea acestora, conform cercetătorilor care explorează modalități de replicare a arhitecturii și comportamentului creierului uman. Scopul este de a aborda o provocare comună în domeniul AI cunoscută sub numele de „uitare catastrofală”, în care modelele antrenate pentru sarcini noi își pierd abilitatea de a îndeplini sarcini anterior stăpânite.
Cercetătorii de la Universitatea din Catania au dezvoltat o metodă de antrenament numită învățare consolidată de veghe-somn (WSCL), care imită modul în care creierul uman consolidează amintirile în timpul somnului. Asemănător cum oamenii își reorganizează amintirile pe termen scurt în amintiri pe termen lung, modelele AI antrenate cu WSCL au perioade de „somn” în care revizuiesc o combinație de date recente și mai vechi, permițând modelelor să observe conexiuni și modele și să integreze noi informații fără a uita cunoștințele existente.
În timpul fazei de somn, modelele AI antrenate cu WSCL sunt expuse nu doar la imagini cu pești, ci și la alte animale precum păsări, lei și elefanți din lecțiile anterioare. În plus, WSCL include o fază de „vise” în care modelele primesc date complet noi prin combinarea conceptelor anterioare, cum ar fi imagini abstracte de girafe încrucișate cu pești sau lei încrucișați cu elefanți. Această fază de vise ajută modelele să unească „neuroni” digitali din trecut și să creeze modele care facilitează învățarea sarcinilor noi într-un mod mai eficient.
În experimente, cercetătorii au constatat că modelele AI antrenate cu WSCL au prezentat o îmbunătățire semnificativă a acurateței în comparație cu metodele de antrenament tradiționale, cu o creștere de 2 până la 12 procente în identificarea corectă a conținutului imaginilor. Modelele WSCL au demonstrat, de asemenea, o „transferință înainte” mai bună, ceea ce înseamnă că au păstrat mai bine cunoștințele anterioare atunci când învățau sarcini noi.
Deși aceste rezultate arată promisiune, nu toți experții cred că utilizarea creierului uman drept sursă de inspirație este abordarea cea mai eficientă pentru îmbunătățirea performanței AI. Andrew Rogoyski de la Universitatea din Surrey sugerează că cercetarea în domeniulAI este încă în etapele sale timpurii și că replicarea completă a creierului uman poate să nu fie necesară. În schimb, el propune să ne inspirăm din alte sisteme biologice, cum ar fi delfinii, care pot „dormi” cu o parte a creierului în timp ce rămân alerte cu alta.
În concluzie, explorarea conceptului de somn și vise în antrenamentul AI oferă o perspectivă intrigantă. În timp ce unii argumentă împotriva replicării strict a creierului uman, există dovezi tot mai multe că încorporarea mecanismelor asemănătoare cu somnul în modelele AI poate duce la o performanță îmbunătățită și la reținerea cunoștințelor. Odată cu evoluția cercetării în domeniul AI, ar putea fi benefic să explorăm inspirații biologice alternative pentru a îmbunătăți și mai mult capacitățile AI.
Întrebări frecvente despre somn și vise în sistemele de AI
Q: Care este scopul explorării somnului și viselor în sistemele de AI?
A: Scopul este de a aborda „uitarea catastrofală”, în care modelele AI își pierd abilitatea de a îndeplini sarcini anterior stăpânite atunci când sunt antrenate în sarcini noi.
Q: Ce metodă de antrenament a fost dezvoltată de cercetătorii de la Universitatea din Catania?
A: Cercetătorii au dezvoltat o metodă de antrenament numită învățare consolidată de veghe-somn (WSCL).
Q: Cum imită WSCL consolidarea amintirilor în timpul somnului în creierul uman?
A: Modelele AI antrenate cu WSCL au perioade de „somn” în care revizuiesc o combinație de date recente și mai vechi, similar cu felul în care oamenii își reorganizează amintirile pe termen scurt în amintiri pe termen lung în timpul somnului.
Q: Ce se întâmplă în fazele de somn și vise în WSCL?
A: În timpul fazei de somn, modelele WSCL sunt expuse unei varietăți de date recente și mai vechi, iar în timpul fazei de vise, li se furnizează date complet noi care combină concepte anterioare.
Q: Care sunt avantajele modelelor AI antrenate cu WSCL?
A: Modelele AI antrenate cu WSCL au prezentat o îmbunătățire a acurateței în comparație cu metodele de antrenament tradiționale, cu o creștere de 2 până la 12 procente în identificarea corectă a conținutului imaginilor. De asemenea, ele au păstrat mai bine cunoștințele anterioare atunci când învățau sarcini noi.
Q: Ce înseamnă „transferință înainte” în contextul modelelor de AI?
A: „Transferință înainte” se referă la capacitatea de a păstra cunoștințele anterioare atunci când se învață sarcini noi.
Q: Ce părere au unii experți cu privire la replicarea creierului uman în sistemele de AI?
A: Unii experți, cum ar fi Andrew Rogoyski de la Universitatea din Surrey, sugerează că replicarea completă a creierului uman poate să nu fie necesară și propun să ne inspirăm din alte sisteme biologice, cum ar fi delfinii.
Definiții:
– Uitare catastrofală: O provocare comună în domeniul AI în care modelele antrenate pentru sarcini noi își pierd abilitatea de a îndeplini sarcini anterior stăpânite.
– Învățare consolidată de veghe-somn (WSCL): O metodă de antrenament dezvoltată de cercetătorii de la Universitatea din Catania care imită modul în care creierul uman consolidează amintirile în timpul somnului.
Sugestii de link-uri relevante:
– Universitatea din Catania
– Universitatea din Surrey
The source of the article is from the blog elperiodicodearanjuez.es