Искусственному интеллекту (ИИ) еще есть чему поучиться у животных, говорит нейробиолог Энтони Задор из Лаборатории Колд-Спринг-Харбор (CSHL). Теперь он надеется, что уроки нейронауки помогут следующему поколению искусственного интеллекта преодолеть некоторые особенно сложные барьеры.
Энтони Задор, доктор медицинских наук, посвятил свою карьеру работе над описанием, вплоть до отдельных нейронов, сложных нейронных сетей, составляющих живой мозг. Но свою карьеру он начал с изучения искусственных нейронных сетей (ИНС). ИНС, представляющие собой вычислительные системы, лежащие в основе недавней революции ИИ, вдохновлены разветвленными сетями нейронов в мозге животных и человека. Однако на этом широком понятии обычно заканчивается вдохновение.
В обзорной статье, недавно опубликованной в Nature Communications, Задор описывает, как улучшенные алгоритмы обучения позволяют системам ИИ достигать сверхчеловеческой производительности при решении все большего числа более сложных задач, таких как шахматы и покер. Тем не менее, машины по-прежнему ставят в тупик то, что мы считаем простейшими проблемами.
Решение этого парадокса может, наконец, позволить роботам научиться делать что-то столь же органичное, как выслеживание добычи или строительство гнезда, или даже что-то настолько человеческое и обыденное, как мытье посуды - задача, которую генеральный директор Google Эрик Шмидт однажды назвал « буквально запрос номер один… но чрезвычайно трудная проблема для робота.
"То, что кажется нам трудным, например, абстрактное мышление или игра в шахматы, на самом деле не является трудным для машин. То, что нам кажется легким, например, взаимодействие с физическим миром, и есть то, что сложно», - объяснил Задор. это легко."
Вот почему Задор пишет, что секрет быстрого обучения может заключаться не в усовершенствованном общем алгоритме обучения. Вместо этого он предполагает, что биологические нейронные сети, созданные эволюцией, обеспечивают своего рода строительные леса, облегчающие быстрое и легкое обучение определенным видам задач - обычно решающим для выживания.
Например, Задор указывает на ваш задний двор.
"У вас есть белки, которые могут прыгать с дерева на дерево в течение нескольких недель после рождения, но у нас нет мышей, которые учатся тому же. Почему бы и нет?" - сказал Задор. «Это потому, что человеку генетически предопределено стать существом, живущим на деревьях».
Задор предполагает, что одним из результатов этой генетической предрасположенности является врожденная схема, которая помогает управлять ранним обучением животного. Однако эти вспомогательные сети гораздо менее универсальны, чем предполагаемая панацея машинного обучения, к которой стремится большинство экспертов по ИИ. Если ИНС идентифицируют и адаптируют аналогичные наборы схем, утверждает Задор, домашние роботы будущего могут однажды удивить нас чистой посудой.