Qurtlar unchalik ahmoq emas – Sog’liqni saqlash blogi

An MIT press-relizi Eslatmalar: “chuqur oʻrganish tizimlari sababiy bogʻliqlikni aniqlash, tez-tez oʻquv maʼlumotlarini haddan tashqari moslashtirish va yangi muhitlarga yoki oʻzgaruvchan sharoitlarga moslasha olmaslik bilan kurashmoqda... Faqat mashgʻulot bosqichida oʻrganiladigan anʼanaviy neyron tarmoqlardan farqli oʻlaroq, suyuq neyron tarmoq parametrlari vaqt oʻtishi bilan oʻzgarishi mumkin. , ularni nafaqat talqin qilish, balki kutilmagan yoki shovqinli ma'lumotlarga nisbatan chidamliroq qilish.

"Biz neyronlarning dinamikasini, ular qanday ishlashini, ma'lumotni qanday chiqarishini, bir neyronni boshqasiga modellashni xohladik. Ramin HasaniyMITdagi tadqiqot bo'limi va hammualliflardan biri, Bu haqda Populyar fan xabar berdi.

Aslini olganda, ular neyron tarmoqni qizil lager stulini topish uchun uchuvchisiz boshqarishga o'rgatishdi, so'ngra stulni turli muhitlarga, har xil yorug'lik sharoitida, yilning turli vaqtlarida va turli masofalarga ko'chirishdi. stulni toping. "Bizning ishimizning asosiy kontseptual motivatsiyasi, - deb yozadi mualliflar, - mavhumda sabab-oqibat emas edi; Buning o'rniga vazifani tushunish, ya'ni neyron modeli yuqori o'lchamli etiketlanmagan oflayn ma'lumotlardan berilgan topshiriqni tushunadimi yoki yo'qligini baholash edi.

Daniela Rus, CSAIL direktori va hammualliflardan biri, dedi: "Bizning tajribalarimiz shuni ko'rsatadiki, biz dronni yozda o'rmonda ob'ektni topishni samarali o'rgatishimiz mumkin, keyin esa qishda modelni juda boshqacha atrof-muhitda yoki hatto shahar sharoitida, izlash va ergashish kabi turli xil vazifalar bilan joylashtirishimiz mumkin. ”

Doktor Hasaniyning aytishicha, "ular hech qachon ko'rmagan vaziyatlarni umumlashtirishlari mumkin". Mualliflarning yozishicha, suyuq neyron tarmoqlari, shuningdek, "o'z topshiriqlarining haqiqiy sabab-ta'sirini dinamik ravishda qo'lga kiritishi mumkin". Bu "tarqatish almashinuvi sharoitida suyuq tarmoqlarning mustahkam ishlashining kalitidir".

Suyuq neyron tarmoqlarning asosiy afzalligi ularning moslashuvchanligi; neyronlar o'zini qurtlarnikiga (yoki boshqa tirik mavjudotlarning neyronlariga) o'xshatib, real vaqtda real dunyo sharoitlariga javob beradi. "Ular o'zlari kuzatgan ma'lumotlarga asoslanib, o'zlarining asosiy tenglamalarini o'zgartirishlari mumkin", dedi doktor Rus. aytdi Quanta jurnali.

Doktor Rus yana ta'kidladi: "Biz robotlarni o'rganishga asoslangan boshqaruv yondashuvimizning ulkan salohiyatidan hayratdamiz, chunki u bitta muhitda o'qitish va qo'shimcha treninglarsiz mutlaqo aniq muhitda joylashtirishda yuzaga keladigan muammolarni hal qilish uchun asos yaratadi ... Ushbu moslashuvchan algoritmlar bir kun kelib tibbiy diagnostika va avtonom haydash ilovalari kabi vaqt o'tishi bilan o'zgarib turadigan ma'lumotlar oqimiga asoslangan qarorlar qabul qilishda yordam berishi mumkin.

Shri Ram SankaranarayananKolorado universitetida kompyuter olimi, hayratda qoldi, aytib Quanta jurnali: "Bu erda asosiy hissa shundaki, barqarorlik va boshqa yoqimli xususiyatlar ushbu tizimlarda o'zlarining aniq tuzilishi bilan pishirilgan ... Ular qiziqarli narsalar sodir bo'lishiga imkon beradigan darajada murakkab, ammo tartibsiz xatti-harakatlarga olib keladigan darajada murakkab emas."

Alessio LomuscioLondon Imperial kolleji hisoblash kafedrasi AI xavfsizligi professori ham hayratda qoldi, MITga aytadi:

Tarqatishdan tashqari vazifalar va stsenariylarda ishonchli o'rganish va ishlash mashinani o'rganish va avtonom robot tizimlari jamiyat uchun muhim ilovalarda keyingi qadamlarni qo'yish uchun engishi kerak bo'lgan asosiy muammolardan biridir. Shu nuqtai nazardan, ushbu tadqiqotda MIT mualliflari tomonidan ishlab chiqilgan miyadan ilhomlangan yangi paradigma bo'lgan suyuq neyron tarmoqlarning ishlashi diqqatga sazovordir. Agar bu natijalar boshqa tajribalarda tasdiqlansa, bu yerda ishlab chiqilgan paradigma AI va robot tizimlarini yanada ishonchli, mustahkam va samaraliroq qilishga yordam beradi.

Avtonom haydash boshqa mantiqiy foydalanish bilan muhim bo'lishi mumkin bo'lgan ko'plab dron ilovalarini tasavvur qilish juda oson. Ammo MIT jamoasi kengroq ko'rib chiqmoqda. "Ushbu maqoladagi natijalar xavfsizlikning muhim tizimlari uchun mashinani o'rganish echimlarini sertifikatlash imkoniyatiga eshikni ochadi", deydi doktor Rus. Yuqorida ta'kidlab o'tilganidek, sun'iy intellekt sog'liqni saqlashdan foydalanishda to'g'ri javob berishini ta'minlash muhimligi haqidagi barcha munozaralar bilan u suyuq neyron tarmoqlar uchun tibbiy diagnostika qarorini qabul qilishni alohida ta'kidladi.

"Biz robototexnika va mashina o'rganish laboratoriyasi sifatida qiladigan hamma narsa [for] har tomonlama xavfsizlik va AIni jamiyatimizda xavfsiz va axloqiy tarzda joylashtirish va biz haqiqatan ham o'zimizdagi ushbu missiya va qarashlarga sodiq qolishni xohlaymiz ", deydi doktor Hasaniy. Boshqa AI laboratoriyalari ham xuddi shunday his qilishiga umid qilishimiz kerak.

Sog'liqni saqlash, iqtisodiyotimizning aksariyat qismlari singari, tobora ko'proq sun'iy intellektdan foydalanadi va hatto unga tayanadi. Bizga nafaqat aniq javoblar beradigan, balki oldindan oʻrnatilgan maʼlumotlar modellari oʻrniga tez oʻzgaruvchan sharoitlarga moslasha oladigan AI kerak boʻladi. Bu suyuq neyron tarmoqlarga yoki boshqa narsaga asoslanadimi, bilmayman, lekin biz nafaqat moslashuvchanlikni, balki xavfsizlik va axloq qoidalarini ham xohlaymiz.

O'tgan oy I yozgan Organoid Intelligence (OI) haqida, u bizning miyamizga ko'proq o'xshash tuzilmalar yordamida AIga kirishni maqsad qilgan. Endi qurtlarning miyasiga asoslangan suyuq neyron tarmoqlar. Bir necha o'n yilliklar ustida ishlaganimizdan so'ng, ehtimol, kremniy ustunlarimiz uchun biz ko'proq biologik yondashuvlarga o'tishni boshlayotganimiz meni qiziqtiradi.

Sifatida Hamkor hamkorlarIllinoys universitetida kompyuter olimi, Urbana-Champaign, aytdi Quanta jurnali: “Bir ma'noda, bu qandaydir she'riy, bu tadqiqot to'liq doiraga kelishi mumkinligini ko'rsatadi. Neyron tarmoqlar shunchalik rivojlanmoqdaki, biz tabiatdan olingan g'oyalar tez orada tabiatni yaxshiroq tushunishimizga yordam beradi.

Kim - yirik Blues rejasida sobiq emarketing menejeri, marhum va afsusda edi. Tincture.iova endi THCBning muntazam ishtirokchisi.