я могу Исследовать, мечтать, открывать :)
"Поймайте попутный ветер своими парусами. Исследуйте. Мечтайте. Открывайте". Марк Твен
Ксения Кулько
Все записи
текст

Способность мозга человека обучаться в течение жизни использована для компьютерного интеллекта

Узнавая что-то новое, человеческий мозг, в отличие от искусственного интеллекта, адаптируется, а не забывает уже изученную информацию. Сейчас все больше компаний используют возможности искусственного интеллекта распознавать изображения, учить языки и выполнять другие задачи. Для улучшения этих возможностей ученые разработали способ, благодаря которому компьютерные чипы динамически перестраиваются для восприятия и анализа новых данных.
Способность мозга человека обучаться в течение жизни использована для компьютерного интеллекта

Человеческий мозг постоянно формирует новые связи между нейронами, чтобы обеспечить постоянный процесс обучения и освоения новой информации. Схемы компьютерного чипа не меняются. Теперь ученые разработали платформу, с помощью которой искусственный интеллект также сможет адаптироваться для анализа новых данных. Команда исследователей создала новое оборудование, которое можно перепрограммировать с помощью электрических импульсов.

«Если мы хотим создать компьютер, напоминающий мозг человека по своим адаптивным возможностям, то мы должны иметь возможность постоянно программировать, перепрограммировать и изменять чип», – отмечают авторы.

Созданное устройство изготовлено из материала, чувствительного к водороду. Подача электрических импульсов с различным напряжением позволяет устройству менять концентрацию ионов водорода и создавать состояния, которые напоминают функционирование мозга человека. Так, когда в устройстве больше водорода, оно функционирует как отдельная нервная клетка. Когда водорода меньше, устройство работает как синапс, то есть соединение между нейронами, которое используется мозгом для хранения памяти в сложных нейронных цепях. По мнению ученых, внутренняя физика этого устройства создает динамическую структуру для искусственной нейронной сети, которая более эффективно распознает паттерны электрокардиограммы и цифры по сравнению со статическими сетями. По мере возникновения новых, малознакомых проблем сеть способна выбирать, какие именно алгоритмы подойдут для их решения.

В дальнейшем, по мнению команды исследователей, эта технология может быть принята в полупроводниковой промышленности, так как при создании устройства использовались технологии, совместимые с полупроводниками. Результаты работы опубликованы в журнале Science.

Фото: pixabay.com

Технологии

Машины и Механизмы
Всего 0 комментариев
Комментарии

Рекомендуем

OK OK OK OK OK OK OK