Google DeepMind ir izstrādājis algoritmu, kas orientējas kosmosā, izmantojot režģa mākslīgu neironu analogu.
Google AI pētījumu grupa DeepMind ir izveidojusi programmu, kas spēj izveidot optimālus maršrutus, izmantojot režģa neironu analogu. Šīs šūnas ir daļa no smadzeņu tīkla, kas nodrošina navigāciju visiem zīdītājiem, ieskaitot cilvēkus. Nākotnē jaunā attīstība ļaus mums izpētīt savas orientēšanās spējas, nepārbaudot dzīvniekus. Raksts par tehnoloģijām tika publicēts žurnālā Nature.
Vēl viena programma, kuru izveidojis DeepMind, ir vairākkārt pieveicis pasaules spēcīgākos Go meistarus - spēli, kuru jau sen uzskata par imūno pret mākslīgo intelektu.
Jaunā algoritma autori ir izveidojuši režģa neironu mākslīgu analogu. Šīs smadzeņu šūnas tiek aktivizētas, kad zīdītājs šķērso iedomātā režģa robežu, kas "uzlikts" telpā, kurā atrodas dzīvnieks. Cilvēkiem šo neironu iznīcināšana kļūst par vienu no Alcheimera slimības simptomiem, un cilvēki zaudē spēju pārvietoties. Zinātnieki ierosina, ka režģa neironi palīdz atrast īsākos ceļus pazīstamā vidē.
Jaunā pētījumā izstrādātāji modelēja divus mākslīgi atkārtotus neironu tīklus. Šādos tīklos komunikācija starp elementiem veido virziena secību: programma izmanto iepriekšējās darbības, lai plānotu nākamo darbību.
Viens algoritms izmantoja mākslīgos režģu neironus, otrs iztika bez tiem. Programmas tika apmācītas meklēt ceļu virtuālos labirintos, kur īsākais ceļš uz mērķi tika bloķēts ar aizslēgtām "durvīm". Pēc tam algoritmi pārcēlās uz lielākiem līdzīgas konfigurācijas labirintiem: programma, izmantojot režģa neironus, efektīvāk meklēja ceļu. Atverot durvis, algoritms spēja ņemt vērā šo faktu un atrada īsāko ceļu. Programma, kas darbojās bez īpašiem neironiem, ignorēja atvērto eju un ilgāk meklēja ceļu labirintā.
Eksperimenta rezultāti apstiprināja neirozinātnieku hipotēzi: ātrākā ceļa meklējumos patiešām ir iesaistīti režģu neironi. Mākslīgā intelekta modelēšana laika gaitā varētu aizstāt dažu veidu eksperimentus ar dzīvniekiem, saka eksperti.
Natālija Pelezņeva
Reklāmas video: