Nie taka sztuczna inteligencja

 

Technologia przyszłości, sztuczna inteligencja, może się wiele nauczyć z biologii

Nasz serwis komputerowy przyglądał się z zaciekawieniem informacjom, gdy w przełomowym badaniu przeprowadzonym przez naukowców z Cambridge pojawiło się fascynujące podobieństwo między systemami sztucznej inteligencji (AI) a skomplikowanym działaniem ludzkiego mózgu.

Nakładając fizyczne ograniczenia na modele sztucznej inteligencji, przypominające ograniczenia biologiczne kształtujące ludzki mózg, badacze byli świadkami spontanicznego rozwoju cech podobnych do tych występujących w mózgach złożonych organizmów.
To odkrycie otwiera nowy rozdział w badaniach nad sztuczną inteligencją, rzucając światło na to, jak systemy te poddane ograniczeniom mogą autonomicznie ewoluować, aby rozwiązywać zadania, odzwierciedlając zdolności adaptacyjne ludzkiego mózgu.

Biologiczny kontakt ze sztuczną inteligencją

W miarę rozwoju badań staje się oczywiste, że systemy neuronowe, w tym ludzki mózg, muszą utrzymywać delikatną równowagę pomiędzy różnymi wymaganiami. Energia i zasoby mają kluczowe znaczenie zarówno dla utrzymania sieci fizycznej, jak i optymalizacji jej pod kątem wydajnego przetwarzania informacji.

Ten delikatny kompromis, obserwowany u różnych gatunków, nasuwa pytanie, dlaczego wiele mózgów biologicznych skupia się na podobnych rozwiązaniach organizacyjnych. Jascha Achterberg , stypendystka Gatesa z Wydziału Nauk o Kognitywistyce i Mózgu Rady ds. Badań Medycznych na Uniwersytecie w Cambridge, zauważa: „Mózg nie tylko świetnie radzi sobie z rozwiązywaniem złożonych problemów, ale robi to przy bardzo małym zużyciu energii”.
Naukowcy, kierowani przez Achterberga i współautora, dr Danyala Akarcę, zaprojektowali sztuczny system mający na celu emulację uproszczonej wersji ludzkiego mózgu. Odchodząc od tradycyjnych modeli sieci neuronowych, ich system wprowadził ograniczenie „fizyczne”, przypisując określone lokalizacje do węzłów obliczeniowych w przestrzeni wirtualnej.

Im dalej od siebie znajdowały się oba węzły, tym trudniejsza była dla nich komunikacja – co jest odzwierciedleniem organizacji przestrzennej obserwowanej w mózgach biologicznych.

Skoncentrowanie się badania na fizycznej odległości między węzłami w sztucznym systemie zapewnia cenne informacje na temat projektowania architektur sztucznej inteligencji inspirowanych biologią. Pogląd, że w systemie powstały węzły – silnie połączone węzły – jest zgodny z organizacją przestrzenną obserwowaną w mózgach biologicznych.

Koncepcja ta niesie ze sobą znaczne nadzieje w zakresie rozwoju wydajniejszych systemów sztucznej inteligencji, zwłaszcza w rzeczywistych scenariuszach, w których ograniczenia fizyczne odgrywają znaczącą rolę. Potencjalne zastosowania wykraczają poza tradycyjne zadania obliczeniowe i obejmują systemy sztucznej inteligencji poruszające się po przestrzeniach fizycznych za pomocą energooszczędnych struktur inspirowanych ludzkim mózgiem.

Niezwykły postęp

Aby przetestować swój system sztucznej inteligencji inspirowany biologią, naukowcy przydzielili mu zadanie nawigacji w labiryncie, czyli uproszczoną wersję wyzwań stawianych zwierzętom w neurobiologii behawioralnej . System sztucznej inteligencji, uzbrojony w węzły obliczeniowe zamiast prawdziwych neuronów, początkowo poradził sobie z zadaniem, ale z biegiem czasu nauczył się i ulepszył dzięki informacjom zwrotnym.
Ograniczenia fizyczne wprowadziły warstwę złożoności, zmuszając system do opracowania koncentratorów – wysoce połączonych węzłów, które naśladują kanały informacyjne obserwowane w ludzkich mózgach.

Co ciekawe, badacze zaobserwowali zmianę w profilach odpowiedzi poszczególnych węzłów. Zamiast sztywno kodować określone właściwości labiryntu, węzły systemu AI opracowały elastyczny schemat kodowania. Ta elastyczność, w przypadku której węzły mogą kodować wiele aspektów zadania w różnych momentach, odzwierciedla cechę obserwowaną w mózgach złożonych organizmów.
Zagłębiając się w ustalenia badania, ograniczenia fizyczne nałożone na system sztucznej inteligencji skłoniły do ​​opracowania rozwiązań uderzająco podobnych do rozwiązań opracowanych przez systemy biologiczne. W szczególności ograniczenia dotyczące fizycznie odległych węzłów okablowania zmusiły sztuczny system do wytworzenia skomplikowanych cech przypominających ludzki mózg.

Sugeruje to zasadniczy związek między ograniczonym środowiskiem a pojawieniem się eleganckich rozwiązań, rzucając światło na siły ewolucyjne, które kształtują zarówno sztuczną inteligencję, jak i biologiczne architektury neuronowe.

Zapiąć pasy

Istotna implikacja badania polega na jego znaczeniu dla systemów sztucznej inteligencji działających w dynamicznych środowiskach. Koncepcja, zgodnie z którą roboty naśladujące strukturę mózgu mogą skutecznie przetwarzać zmieniające się informacje, jednocześnie zarządzając ograniczonymi dostawami energii, stanowi rozwiązanie kluczowego wyzwania w robotyce.
Odkrycie to może utorować drogę do opracowania robotów zdolnych do adaptacji w czasie rzeczywistym, przetwarzania bodźców zmysłowych i poruszania się po przestrzeniach fizycznych z wydajnością porównywalną z adaptacyjną naturą ludzkiego mózgu.

Gdy jesteśmy świadkami ewolucji systemów sztucznej inteligencji odzwierciedlającej cechy biologiczne, na pierwszy plan wysuwają się względy etyczne. Badanie skłania do refleksji na temat autonomii przyznanej ewoluującym strukturom AI i podkreśla znaczenie odpowiedzialnych innowacji.
Konieczne jest zrównoważenie postępu technologicznego z ramami etycznymi, aby zapewnić zgodność technologii sztucznej inteligencji z wartościami społecznymi. Implikacje etyczne wykraczają poza laboratorium i znajdują odzwierciedlenie w szerszym dyskursie na temat odpowiedzialnego rozwoju i wdrażania sztucznej inteligencji.

Badanie nie tylko ujawnia możliwości samoorganizacji systemów sztucznej inteligencji, ale także oferuje spektrum implikacji dla różnych dziedzin. Od lepszego zrozumienia kodowania neuronowego po inspirowanie biomimetycznych architektur sztucznej inteligencji i stawianie czoła rzeczywistym wyzwaniom w robotyce – badanie przenosi nas w przyszłość, w której synergia między technologią i biologią zmienia krajobraz sztucznej inteligencji.