脳に触発されたハードウェアは、AIの学習能力を高める可能性があります

人工知能（AI）は、人間の脳に触発された新しいタイプのコンピューターチップからすぐに後押しされる可能性があります。

パデュー大学の研究者は、 新しいハードウェア これは、電気パルスを介してオンデマンドで再プログラムできます。 チームは、この適応性により、デバイスが脳に触発されたコンピューターを構築するために必要なすべての機能を引き受けることができると主張しています。 これは、継続的に学習できるAIシステムを構築するための継続的な取り組みの一環です。

「AIシステムが環境内で継続的に学習する場合、時間の経過とともに変化する世界に適応できます」とスティーブンス工科大学のAI専門家 ジョーダン・スチョウ メールインタビューでLifewireに語った。 「これは、たとえば、不正検出システムがこれまで観察されていなかったパターンを検出した場合に発生します。 不正な購入や、顔認識システムがこれまでに見たことのない人物に遭遇したとき。」

生涯学習者

Purdueの研究者は最近、この論文をジャーナルに発表しました 化学。 これは、コンピューターチップが、脳と同じように新しいデータを取り込むために動的に再配線する方法を説明しています。 このアプローチは、AIが時間をかけて学習し続けるのに役立つ可能性があります。

「生き物の脳は、生涯を通じて継続的に学ぶことができます。 私たちは今、機械がその寿命を通して学習するための人工的なプラットフォームを作成しました」と、論文の著者の1人は述べています。 シュリラムラマナサン、で ニュースリリース.

ラマナサンのチームによって考案されたハードウェアは、水素に非常に敏感なペロブスカイトニッケル酸塩と呼ばれる材料で作られた小さな長方形のデバイスです。 異なる電圧で電気パルスを印加すると、デバイスは水素イオンの濃度をシャッフルすることができます ナノ秒の問題で、研究者が見つけた状態を作成すると、 脳。

たとえば、デバイスの中心近くに水素が多い場合、デバイスはニューロン、つまり単一の神経細胞として機能することができます。 その場所の水素が少ないと、デバイスはシナプス、つまりニューロン間の接続として機能します。これは、脳が複雑な神経回路に記憶を保存するために使用するものです。

「脳に触発されたコンピューターやマシンを作りたいのなら、それに応じて、チップを継続的にプログラム、再プログラム、変更できるようにしたい」とラマナサン氏は語った。

思考機械？

最新のAIシステムの多くは、再トレーニングすると新しい情報に適応します。 デビッド・カンター、機械学習の改善を専門とするオープンエンジニアリングコンソーシアムであるMLCommonsのエグゼクティブディレクターは、電子メールで述べています。

「世界は本質的にダイナミックな場所であり、最終的には機械学習とAIがこれに適応する必要があります」とKanter氏は述べています。 「たとえば、COVID-19やコロナウイルスについて「知らない」2022年の音声認識システムは、現代世界の大きな側面を失っています。 同様に、自動運転車は、道路の変化、橋の閉鎖、さらには低温で道路を凍らせることに適応する必要があります。」

完全にそれ自体で学習するAIシステムは、依然としてほとんどが概念ですが、多くの例が近づいています。 サミールマスキー、AI企業FusemachinesのCEOは、電子メールのインタビューで述べています。 これらの自己学習システムの1つは、 囲碁でAIシステムが人間を倒す.

「AlphaGoは、プロ棋士を倒したDeepMindの最初のAIでした」とMaskey氏は付け加えました。 「彼らのゲームフランチャイズは、学習を続けるAIに向けた進歩を採用する新しい追加のたびに、足がかりになっています。」

将来のAIシステムは、適切な意思決定を行い、適切な行動を取るために必要な情報を探し出すと、Suchow氏は予測しています。 これらの高度なコンピューターは、独自の経験シミュレーションから学習することで、コストのかかるミスを回避します。 たとえば、AIが自分自身のコピーとの相互作用の結果を想像する「セルフプレイ」を通じて。

「これは、人間が想像力を通して学ぶことができる方法に似ており、直接経験する必要なしに悪い結果を予見します」とSuchowは付け加えました。 「AIシステムは、学生が時間を指示できるように、学習のためのより効果的な戦略を学習します。 そして、彼らが勉強していることの実質的な内容だけでなく、学習のプロセスにも注意を向けます 自体。"