7918 подписчиков
Новые алгоритмы позволяют ИИ учиться подобно человеческому мозгу
Люди обладают замечательной способностью последовательно изучать разные задачи. Например, если мы сначала научимся сортировать яблоки по размеру, а затем – сортировать их по цвету, нам будет легко потом вспомнить то, что мы узнали в обоих заданиях. Для ИИ эта простая операция чрезвычайно сложна.
Изучение отдельной задачи само по себе не является проблемой для ИИ; однако, обучаясь второй задаче, нейросеть полностью забывает, что она выучила в первой. С точки зрения машинного обучения, эта неспособность вспомнить была названа “катастрофическим забыванием”.
Исследователи из Оксфорда разработали нейросеть, которая имитирует непрерывное обучение (без катастрофического забывания), подобное тому, как это происходит у человека. Они использовали 2 новых алгоритма, которые были вдохновлены работой префронтальной коры мозга.
Первый алгоритм позволяет нейронам сохранять информацию о задаче с течением времени и использовать ее для более точного решения. Это достигается путем замедления ответов нейронов.
Второй – усиливает связи между нейронами, которые кодируют информацию о задаче, и подавляет нерелевантную информацию. Это позволяет эффективней использовать ресурсы и фокусироваться на наиболее важных аспектах задания.
По результатам экспериментов, нейросеть, использующая эти алгоритмы, показывает лучшую производительность по сравнению с традиционными методами машинного обучения.
Результаты имеют большой потенциал применения в области машинного обучения и нейротехнологий. Например, могут быть применены в сфере беспилотных автомобилей, робототехники и медицинской диагностики.
1 минута
6 июля 2023
3049 читали