La technologie

La prochaine étape du développement de l'IA - Simulation du cerveau de bébé

Aujourd'hui, nous entendons de plus en plus parler de certains succèsdivers systèmes d'intelligence artificielle. Et, malgré le fait que les réseaux de neurones développés s'améliorent et deviennent de plus en plus intelligents, ils sont encore très loin d'un travail similaire au fonctionnement de notre cerveau. Et le problème ici n’est même pas que nous n’avons pas assez de matériel pour simuler le cerveau. C'est juste que l'IA ne fonctionne pas du tout comme notre conscience. Et pour y parvenir, il est nécessaire de revoir l’approche de développement des réseaux de neurones de machines. Pour commencer, créez une IA qui fonctionnera exactement comme le cerveau d’un bébé.

Pourquoi l'IA n'est pas aussi "intelligente" qu'on le pense

Presque tous les systèmes d'IA que nous connaissonsaujourd'hui, simulé à l'aide d'algorithmes informatiques traditionnels. Ils voient le monde à travers le prisme du code binaire - zéros et uns. C'est formidable pour l'informatique complexe, mais selon le professeur Alice Parker, impliquée dans le développement de l'IA depuis plus de 10 ans, l'humanité approche rapidement de la limite des capacités informatiques.

Depuis la première invention de l'IA et le développementl'apprentissage en profondeur l'amélioration ultérieure de tels systèmes s'est faite très lentement. Afin de révéler pleinement son potentiel, l'intelligence artificielle ne doit pas seulement fonctionner plus rapidement, elle doit également réagir de manière indépendante aux événements et apprendre en temps réel. Et pour que cela se produise, nous devons reconsidérer notre approche de la conception de systèmes d’intelligence artificielle.

Comment rendre l'IA plus intelligente

Pour résoudre le problème indiqué, professeurParker et ses collègues utilisent le système d’apprentissage le plus avancé jamais créé par la nature: le cerveau humain. Et la technologie appelée «renforcement positif» apparaît ici. Ce terme vient de la psychologie et est souvent utilisé dans le contexte de la parentalité, où certaines conséquences agréables pour une personne ou les résultats de ses activités agissent comme un renforcement positif. En gros, c’est la récompense du fait qu’une personne a fait quelque chose de bien.

C'est intéressant: l'intelligence artificielle a commencé à fonctionner dans un bar londonien.

Le cerveau, contrairement à l'ordinateur, si possiblepour le dire, est un "périphérique analogique", et la mémoire biologique est stable. Les signaux analogiques peuvent avoir plusieurs états. Alors que l'IA construite sur un système binaire ne peut distinguer que deux états: «bon» et «mauvais», notre cerveau est capable d'interpréter plus profondément ce qui se passe. La situation peut être «très bonne», «tout simplement bonne», «mauvaise» ou «très mauvaise». Ce principe de travail s'appelle «informatique neuromorphique» et c'est la capacité d'effectuer de tels calculs qui améliorera le travail de l'IA.

Imaginez un bébé assis hautfauteuil, dit Parker. Il peut beaucoup balancer ses bras. En fin de compte, l'un de ces mouvements conduit à une sorte de résultat. Dites qu'un enfant renverse une tasse. Soudain, les neurones qui ont fait ce mouvement ont obtenu une réponse et se sont durcis. Ainsi, un petit enfant a appris que le mouvement de la main provoque un résultat intéressant. C’est exactement ce que les calculs neuromorphes tentent de faire: apprendre à l’IA à apprendre de la vraie expérience de la même manière que nous.

Pour cette réalisation, des scientifiquesdéveloppé leurs propres circuits neuromorphes et les a combinés avec des nanodispositifs appelés memristors analogiques à paroi de domaine magnétique (MAM). Les MAM sont des dispositifs très sophistiqués, mais dans ce cas, il est important de les connaître: ils vous permettent de créer de nouvelles connexions, tout comme dans notre cerveau. Ainsi, il est possible d’établir un système de renforcement positif et de commencer à entraîner l’IA.

Pour le moment, nous avons un peuC’est comme le cerveau d’un véritable enfant. Non développé et finalement pas prêt à prendre des décisions par eux-mêmes. Notre prochaine étape, en collaboration avec DARPA, consiste à apprendre à notre système à apprendre quelque chose de nouveau, sans oublier les leçons précédentes.

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