Stavanie umelých inteligentných systémov, ktoré spia a snívajú, má potenciál zlepšiť ich výkon a spoľahlivosť, tvrdia výskumníci skúmajúci spôsoby replikácie architektúry a správania sa ľudského mozgu. Cieľom je riešiť bežnú výzvu v oblasti umelého učenia nazývanú „katastrofické zabudnutie“, kedy modely školené na nových úlohách stratia schopnosť vykonávať predtým nacvičené úlohy.
Výskumníci z Univerzity v Catania vyvinuli školiaci spôsob nazývaný „wake-sleep konsolidované učenie“ (WSCL), ktorý napodobňuje spôsob, akým ľudský mozog konsoliduje pamäti počas spánku. Podobne ako ľudia, ktorí premiešavajú krátkodobé spomienky na dlhodobé, modely AI školené pomocou WSCL majú „spánkové“ obdobia, počas ktorých prehliadajú mix nedávnych a starších údajov. Tieto modely tak dokážu odhaliť spojenia a vzory a integrovať nové informácie bez zabudnutia existujúcich znalostí.
Počas fázy spánku sú modely AI používajúce WSCL vystavené nielen obrazom rýb, ale aj iným zvieratám, ako sú vtáky, levi a slony z predchádzajúcich lekcií. Okrem toho obsahuje WSCL „snívačku“ fázu, kde sú modelom podávané úplne nové údaje, kombinujúce predchádzajúce koncepty, ako sú abstraktné obrazy žiráf krížené s rybami alebo levy krížené so slonmi. Táto fáza snívačky pomáha modelom spájať minulé digitálne „neuróny“ a vytvárať vzory, ktoré zlepšujú učenie nových úloh účinnejšie.
V experimentoch výskumníci zistili, že modely AI školené pomocou WSCL preukázali významný nárast presnosti oproti tradičným školiacim metódam, so zvýšením o 2 až 12 percent v správne rozpoznávaní obsahu obrazov. WSCL modely tiež preukázali lepšiu „prenosovú schopnosť“, čo znamená, že si lepšie zachovali predchádzajúce znalosti pri učení nových úloh.
Hoci tieto výsledky sľubujú, nie všetci odborníci veria, že replikácia ľudského mozgu je najefektívnejší prístup k zlepšeniu výkonu umelých inteligentných systémov. Andrew Rogoyski zo Surreyskej univerzity naznačuje, že výskum AI je stále vo svojich počiatkoch a úplné napodobňovanie ľudského mozgu nemusí byť nevyhnutné. Namiesto toho navrhuje čerpať inšpiráciu z iných biologických systémov, ako sú delfíny, ktoré môžu „spať“ jednou časťou mozgu a zároveň byť stále ostražité.
Záverom, skúmanie konceptu spánku a snívania v školení AI poskytuje zaujímavý pohľad. Hoci niektorí argumentujú proti striktnému napodobňovaniu ľudského mozgu, existuje narastajúci dôkaz, že zahrnutie mechanizmov podobných spánku do modelov AI môže viesť k zlepšeniu výkonu a uchovávaniu vedomostí. S rozvojom výskumu v oblasti AI by bolo prospešné skúmať aj alternatívne biologické inšpirácie, aby sa ďalej posilnili schopnosti AI.
Často kladené otázky o spánku a snívaní v AI systémoch
Otázka: Aký je cieľ skúmania spánku a snívania v AI systémoch?
Odpoveď: Cieľom je riešiť „katastrofické zabudnutie“, keď modely AI stratia schopnosť vykonávať predtým nacvičené úlohy pri školení na nových úlohách.
Otázka: Akú školiacu metódu vyvinuli výskumníci z Univerzity v Catania?
Odpoveď: Výskumníci vyvinuli školiacu metódu nazvanú „wake-sleep konsolidované učenie“ (WSCL).
Otázka: Ako napodobňuje WSCL konsolidáciu pamätí ľudského mozgu počas spánku?
Odpoveď: Modely AI školené pomocou WSCL majú „spánkové“ obdobia, počas ktorých prehliadajú mix nedávnych a starších údajov, podobne ako ľudia konsolidujú krátkodobé spomienky na dlhodobé počas spánku.
Otázka: Čo sa deje počas fáz spánku a snívanie v WSCL?
Odpoveď: Počas fázy spánku sú modely WSCL vystavené mixu nedávnych a starších údajov, zatiaľ čo počas fázy snívanie sú im podávané úplne nové údaje, ktoré kombinujú predchádzajúce koncepty.
Otázka: Aké sú výhody modelov AI školených pomocou WSCL?
Odpoveď: Modely AI školené pomocou WSCL preukázali významný nárast presnosti v porovnaní s tradičnými metódami školenia, so zvýšením o 2 až 12 percent v správnom rozpoznávaní obsahu obrazov. Taktiež si lepšie zachovali predchádzajúce znalosti pri učení nových úloh.
Otázka: Čo znamená „prenosová schopnosť“ v kontexte modelov AI?
Odpoveď: „Prenosová schopnosť“ sa týka schopnosti zachovať predchádzajúce znalosti pri učení nových úloh.
Otázka: Aký pohľad majú niektorí odborníci na replikáciu ľudského mozgu v AI systémoch?
Odpoveď: Niektorí odborníci, ako napríklad Andrew Rogoyski zo Surreyskej univerzity, tvrdia, že úplné napodobňovanie ľudského mozgu nemusí byť nevyhnutné a navrhujú čerpať inšpiráciu z iných biologických systémov, ako sú delfíny.
Definície:
– Katastrofické zabudnutie: Bežná výzva v oblasti AI, pri ktorej modely školené na nových úlohách stratia schopnosť vykonávať predtým nacvičené úlohy.
– Wake-sleep konsolidované učenie (WSCL): Školiaci spôsob vyvinutý výskumníkmi z Univerzity v Catania, ktorý napodobňuje spôsob, akým ľudský mozog konsoliduje pamäti počas spánku.
Navrhované súvisiace odkazy:
– Univerzita v Catania
– Univerzita v Surrey
The source of the article is from the blog myshopsguide.com