- 13,890
- 20
- 8 Ноя 2022
Кембриджские исследователи воссоздают мозговые процессы в ИИ, открывая новые горизонты в понимании интеллекта.
В новом прорывном Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся ученые из Кембриджа демонстрируют, как физические ограничения могут радикально влиять на развитие искусственного интеллекта (ИИ). Исследование показывает, что интегрирование этих ограничений позволяет ИИ не только имитировать аспекты человеческого интеллекта, но и находить баланс между затратами ресурсов и эффективностью обработки информации.
Ключевым моментом является использование физических ограничений, аналогичных тем, что существуют в человеческом мозге. Ученые создали систему, моделирующую упрощенную версию мозга, где каждый вычислительный узел имеет определенное местоположение в виртуальном пространстве, что влияет на сложность их взаимодействия. Эта виртуальная модель мозга была задействована для навигации в лабиринте, что позволило наблюдать, как различные узлы и кластеры становятся ключевыми на разных этапах задачи.
С течением времени искусственная система начала проявлять характеристики, поразительно схожие с человеческим мозгом. Одним из таких примеров стала формирование хабов – высокосвязанных узлов, действующих как кондуиты информации в сети. Более того, узлы приняли гибкую схему кодирования, позволяющую одному узлу представлять различные аспекты лабиринта в разное время, что напоминает адаптивную природу нейронов.
Эти открытия имеют широкие последствия не только для искусственного интеллекта, но и для понимания человеческого познания. Имитируя ограничения человеческого мозга в системе ИИ, исследователи могут получить ценные данные о том, как эти ограничения формируют организацию мозга и способствуют индивидуальным когнитивным различиям.
Также данное исследование имеет значительные последствия для будущего дизайна систем ИИ. Включение биологических принципов, особенно связанных с физическими ограничениями, может привести к созданию более эффективных и адаптивных искусственных нейронных сетей.
Кембриджская группа исследователей сделала важный шаг в понимании параллелей между человеческими нейронными системами и искусственным интеллектом. Наложив физические ограничения на систему ИИ, они не только воспроизвели ключевые характеристики человеческого мозга, но и открыли новые пути для проектирования более эффективных и адаптивных систем ИИ.
В новом прорывном Для просмотра ссылки Войди
Ключевым моментом является использование физических ограничений, аналогичных тем, что существуют в человеческом мозге. Ученые создали систему, моделирующую упрощенную версию мозга, где каждый вычислительный узел имеет определенное местоположение в виртуальном пространстве, что влияет на сложность их взаимодействия. Эта виртуальная модель мозга была задействована для навигации в лабиринте, что позволило наблюдать, как различные узлы и кластеры становятся ключевыми на разных этапах задачи.
С течением времени искусственная система начала проявлять характеристики, поразительно схожие с человеческим мозгом. Одним из таких примеров стала формирование хабов – высокосвязанных узлов, действующих как кондуиты информации в сети. Более того, узлы приняли гибкую схему кодирования, позволяющую одному узлу представлять различные аспекты лабиринта в разное время, что напоминает адаптивную природу нейронов.
Эти открытия имеют широкие последствия не только для искусственного интеллекта, но и для понимания человеческого познания. Имитируя ограничения человеческого мозга в системе ИИ, исследователи могут получить ценные данные о том, как эти ограничения формируют организацию мозга и способствуют индивидуальным когнитивным различиям.
Также данное исследование имеет значительные последствия для будущего дизайна систем ИИ. Включение биологических принципов, особенно связанных с физическими ограничениями, может привести к созданию более эффективных и адаптивных искусственных нейронных сетей.
Кембриджская группа исследователей сделала важный шаг в понимании параллелей между человеческими нейронными системами и искусственным интеллектом. Наложив физические ограничения на систему ИИ, они не только воспроизвели ключевые характеристики человеческого мозга, но и открыли новые пути для проектирования более эффективных и адаптивных систем ИИ.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
