Kako bi lahko kopiranje človeških možganov naredilo AI pametnejšo

click fraud protection

Ključni odvzemi

  • Raziskovalci že desetletja iščejo računalnike, ki lahko obdelujejo informacije enako dobro ali boljše od ljudi.
  • Nov motor AI poskuša ustvariti bolj inteligentne računalnike s posnemanjem delovanja človeških možganov.
  • Nekateri strokovnjaki pravijo, da je AI, ki resnično posnema delovanje možganov, daleč.
Model človeških možganov, narejen iz računalniškega vezja, ki označuje umetno inteligenco.
Andriy Onufiyenko / Getty Images

Umetna inteligenca, ki posnema človeške možgane, bi lahko povzročila pametnejše in učinkovitejše računalnike, pravijo strokovnjaki.

Nara Logics' novi motor umetne inteligence uporablja nedavna odkritja v nevroznanosti za podvajanje možganske strukture in delovanja. Raziskava je del desetletja dolgega prizadevanja za izdelavo računalnikov, ki lahko "razmišljajo" tako dobro ali bolje kot ljudje. Simulacija delovanja možganov je eden obetavnih pristopov.

"Obstajajo očitne prednosti kopiranja tega, kar se zdi, da deluje v biologiji, in njihove implementacije v stroje za pomoč pri avtomatiziranem odločanju v širokem spektru dnevnih dejavnosti,"

Stephen T.C. Wong, profesor računalništva na Houston Methodist Research Institute, je dejal v intervjuju po elektronski pošti.

Človeškopodobna umetna inteligenca se lahko uporablja "od igranja šaha, prepoznavanja obrazov in trgovanja z delnicami do ustvarjanja medicinsko diagnostiko, vožnjo avtonomnih vozil in sodelovanje v poslovnih pogajanjih ali celo pravnih sporih,« je dodano.

Programska oprema Nature Beats

Nara Logics trdi, da njena nova platforma AI premaga tradicionalne sisteme, ki temeljijo na nevronskih omrežjih. Medtem ko drugi sistemi uporabljajo fiksne algoritme, lahko uporabniki komunicirajo s platformo Nara Logics in spreminjajo spremenljivke in cilje za nadaljnje raziskovanje svojih podatkov.

Za razliko od drugih modelov AI lahko programska oprema Nara zagotovi tudi razloge za vsako priporočilo.

"Veliko naših strank zdravstvenega varstva pravi, da so imeli sisteme umetne inteligence, ki dajejo verjetnost, da bo nekdo ponovno sprejet v bolnišnico, na primer, vendar nikoli niso imeli razlogov 'ampak zakaj?', da bi lahko vedeli, kaj lahko storijo glede tega,« je povedala izvršna direktorica Nara Logics Jana Eggers a objava novic.

Umetna inteligenca po vzoru možganov bi lahko ponudila učinkovitost obdelave in znižanje stroškov energije v primerjavi s tradicionalno umetno inteligenco, Steve Levine, glavni direktor trženja Podjetje AI Cortical.io, je dejal v e-poštnem intervjuju.

Varnostnik opazuje oblačne bloke, ki tvorijo obraz na nebu.
Colin Anderson Productions pty ltd / Getty Images

"Človeški možgani potrebujejo le približno 20 vatov za sklepanje, analizo, odštevanje in napovedovanje - manj kot žarnica," je dejal.

"Nedavni so bili številni članki o velikih energetskih potrebah in ogljičnem odtisu trenutnega pristopa AI, osredotočenega na podatke. Na primer, pristopi, kot je IBM Watson, potrebujejo 1000-krat več moči za obdelavo informacij."

Druga prednost umetne inteligence, ki deluje kot možgani, je zmanjšana potreba po materialih za usposabljanje, je dejal Levine. Večina oblik AI zdaj zahteva na tisoče ali milijone primerov, da je točna.

"Primerjajte to s človekom, ki potrebuje le nekaj primerov, da se nauči novega koncepta, in to postane očitno pristop, ki posnema način učenja možganov, bo zahteval veliko manj materiala za usposabljanje," Levine dodano.

Človeku podobna umetna inteligenca bi lahko prinesla bolj prilagodljivo razmišljanje, pravijo strokovnjaki. Manish Kothari, predsednik neprofitnega tehnološkega raziskovalnega inštituta, večina AI ne more obvladati novih scenarijev, za katere niso usposobljeni SRI International, je dejal v e-poštnem intervjuju.

"Današnji sistemi AI lahko večkrat naredijo iste napake," je dejal Kothari. "Tudi s preusposabljanjem so današnji sistemi nagnjeni k 'katastrofalnemu pozabljanju', ko nov predmet moti predhodno naučeno znanje."

Človeku podobna umetna inteligenca ne bo kmalu tukaj

Toda AI, ki resnično posnema delovanje možganov, je daleč, pravijo nekateri strokovnjaki. "Glavni izziv je, da dejansko ne vemo, kako možgani obdelujejo informacije," je dejal Levine.

"Glavni izziv je, da dejansko ne vemo, kako možgani obdelujejo informacije."

Raziskovalci si prizadevajo razumeti, kako delujejo možgani, in uporabiti ta vpogled v AI. The Strojna inteligenca iz programa Cortical Networks, na primer, namerava preoblikovati en kubični milimeter možganov glodalcev. "Ampak, če to postavimo v perspektivo, to predstavlja le milijoninko velikosti človeških možganov," je dejal Levine.

Možno je, da nam za izgradnjo super-pametne umetne inteligence sploh ni treba posnemati možganov, je dejal Wong. Navsezadnje letala letijo, vendar so malo podobna pticam, je poudaril. Medtem se najpametnejši znanstveniki na svetu trdo trudijo proti "neinteligentnemu" virusu COVID-19.

"Pristop od spodaj navzgor pri posnemanju možganov morda ne bo prispeval k temeljnim vpogledom v študij inteligence," je dejal Wong.

"Čeprav lahko nevroznanstveniki ponovno ustvarijo inteligenco z zvesto simulacijo vsake molekule v možganih, ne bodo našli temeljnih načel kognicije."