У некоторых типов искусственного интеллекта могут начаться галлюцинации, если они недостаточно отдыхают, как это делают люди.
Одна из отличительных черт машин состоит в том, что им не нужно спать, в отличие от людей и любых других существ с центральной нервной системой.
Изменения произойдут, когда (и если) системы ИИ, имитирующие живой мозг, будут включены в широкий спектр устройств, которые в настоящее время полагаются на обычные компьютеры и микропроцессоры, чтобы помочь нам в повседневной жизни. По крайней мере, таковы результаты нового исследования, которое сейчас проводится в Лос-Аламосской национальной лаборатории, чтобы понять системы, которые работают так же, как нейроны внутри живого мозга.
Ученые изучили, как моделируемые нейросети реагируют на неконтролируемое обучение словарю. В этом виде деятельности нейросети приступают к классификации объектов, не имея предварительных примеров для их сравнения. Представьте, что вы передаете ребенку множество изображений экзотических животных и просите его собрать похожие изображения. Ребенок может не знать, что такое антилопа, но он поместит их в отдельную кучу, например, от львов или пингвинов.
Выяснилось, что нейросети стали нестабильными после непрерывных периодов обучения. Однако, когда их подвергли воздействию, которое испытывает живой мозг во время сна, стабильность была восстановлена. Это было похоже на то, как если бы мы давали нейронным сетям эквивалент хорошего сна.
Такая нестабильность характерна не для всех нейросетей ИИ. Проблема возникает только при обучении биологически реалистичных процессоров или при попытке понять саму биологию. Подавляющее большинство исследователей машинного обучения и искусственного интеллекта никогда не сталкиваются с этой нестабильностью, потому что в тех самых искусственных системах, которые они изучают, они могут позволить себе выполнять математические операции, не имеющие аналогов в живых нейронах.
Решение подвергнуть биологически реалистичные нейросети искусственному аналогу сна было попыткой их стабилизировать. Они спонтанно генерировали образы, аналогичные галлюцинациям. Ученые экспериментировали с различными типами числовых шумов, примерно сопоставимых со статическими помехами, которые могут возникнуть между станциями при настройке радио. Наилучшие результаты были получены, когда использовали шум с широким диапазоном частот и амплитуд. Шум имитирует входные данные, полученные нейронами вашего мозга во время медленного сна, без которого мы не можем жить.
Результаты показывают, что как в системах ИИ, так и в естественном интеллекте медленный сон может действовать так, чтобы гарантировать, что нейроны сохраняют свою стабильность и не галлюцинируют.
Соноподобные состояния в нейронных сетях сильно отличаются от режима, в который входит ваш компьютер после определенного периода бездействия. Обычный компьютер в «спящем режиме» фактически находится в состоянии приостановленной вычислительной активности. А давний совет ИТ-отдела попробовать «выключить компьютер и снова включить», когда компьютер выйдет из строя, равносилен тому, чтобы подвергнуть вашу машину кратковременной смерти мозга.
Такой режим сна ничего не сделает для работы в нестабильной нейронной сети. А включение и выключение питания просто перезагрузит сеть и отменит все предыдущие операции, что фактически приведет к серьезной амнезии в сети. В нейронных сетях, а также у живых существ состояние, похожее на сон - это не бездействие, а другой вид активности, который имеет решающее значение для правильного функционирования нейронов.
Ученые только начинают исследовать дополнительные преимущества искусственного сна в симуляциях. Часто несколько нейронов в моделируемой сети вообще не работают при запуске моделирования. Было обнаружено, что применение искусственных состояний сна сбрасывает бездействующие нейроны, чтобы гарантировать, что они станут функционирующими компонентами сети.
По мере того как исследователи создают сети, которые все больше напоминают живую нервную систему, вероятно, не стоит удивляться тому, что они, похоже, нуждаются во сне так же, как и мы. Точно так же ученые ожидают, что сложные системы искусственного интеллекта помогут людям более полно понять сон и другие характеристики биологических систем.
