Systemy sztucznej inteligencji (SI) od dawna czerpią inspirację z zawiłości ludzkiego mózgu. Jednak przełomowy obszar badań na Uniwersytecie Columbia w Nowym Jorku zagłębia się głębiej w dziedzinę SI, poszukując wniosków, które mogą rozwiązać tajemnice mózgu i poprawić jego funkcjonalność.
Uniwersytet Columbia został wybrany jako jeden z narodowych instytutów badawczych SI przez Narodową Fundację Nauki. Dzięki hojnej dotacji w wysokości 20 milionów dolarów, Instytut SI dla Sztucznej i Naturalnej Inteligencji (ARNI) jest gotowy do prowadzenia badań, które łączą znaczące postępy w dziedzinie SI z naszym ewoluującym zrozumieniem mózgu.
Richard Zemel, profesor informatyki na Columbia, wyjaśnił, że ostatecznym celem jest połączenie czołowych badaczy SI i neurobiologii w ramach wspólnego działania, które przynosi wzajemne korzyści systemom SI i poznawaniu ludzkiemu.
„To jest dwukierunkowa ulica” – powiedział Zemel. „SI czerpie inspirację z mózgu, a sieci neuronowe mają z nim luźne połączenia.”
Naśladowanie struktury mózgu było centralnym tematem badań nad SI, z aspiracją stworzenia maszyn zdolnych do myślenia. Sztuczne sieci neuronowe, złożone z milionów węzłów przetwarzających, umożliwiają systemom SI uczenie się na podstawie dostarczanych danych.
W ostatnich latach pojawiły się sieci neuronowe transformatorów, które mają na celu bliższe odwzorowanie ludzkiego mózgu. Te sieci skupiają się na kontekstualizacji pytań, aby dostarczyć bardziej precyzyjnych odpowiedzi. Zemel podkreślił znaczenie „uwagi” w przypadku transformatorów, porównując to z umiejętnością mózgu do wybierania i koncentrowania się na istotnych bodźcach w hałaśliwym otoczeniu, znanej jako efekt przyjęcia na przyjęciu.
Koncepcja „uwagi” w systemach SI sprawiła, że generowane przez nie rezultaty stają się coraz bardziej użyteczne dla osób korzystających z interakcji z SI. Ten postęp skłonił badaczy do zastanowienia się, czy postępy w dziedzinie SI mogą dostarczyć wglądu w funkcjonowanie mózgu.
Zemel postulował: „Czy zrozumienie tych złożonych sieci neuronowych może prowadzić do rozwoju hipotez i odkrycia nowych ścieżek badawczych w dziedzinie mózgu?”
Badania prowadzone na Uniwersytecie Columbia będą dotyczyć fundamentalnych pytań, w tym koncepcji „odpornego elastycznego uczenia się”. Wiele systemów SI doskonale radzi sobie z określonymi zadaniami, ale ma trudności w przypadku nowych wyzwań, podczas gdy mózg ludzki wykazuje zdolność do adaptacji. Wykorzystując szybkie zdolności nabywania języka przez SI, Zemel uważa, że zrozumienie efektywnego uczenia się przez SI może poprawić metody uczenia się u ludzi.
„Wiele z tych nowych systemów SI doskonale radzi sobie z szybkim opanowywaniem nowych zadań językowych, często przewyższając człowieka przy kilku przykładach” – zauważył Zemel. „To skłania nas do zastanowienia się, jak możemy dostosować strategie szkolenia ludzkiego odpowiednio.”
Kontynuowane uczenie się, czyli zdolność do zachowywania i przywoływania informacji, stanowi kolejny obszar badań, który łączy zarówno systemy SI, jak i poznanie ludzkie. Zemel wyjaśnił, że oba te elementy mają trudności z zapominaniem, co stwarza dogodne warunki do badania możliwości wzajemnego wspomagania się.
Zasada niepewności wyłania się jako trzeci wspólny problem dotykający zarówno systemów SI, jak i ludzi. Zemel podkreślił, że obecne systemy SI często mają trudności z rozpoznawaniem swojej własnej niepewności, odzwierciedlając ograniczenia ludzkiej oceny.
Praktyczne zastosowania wynikające z tego wzajemnego szkolenia SI i mózgów ludzkich są już w trakcie rozwoju. Na przykład, rozwijane są interfejsy „mózg-maszyna”, które umożliwiają tworzenie zaawansowanych protez. Te interfejsy łączą sygnały mózgowe z technologią SI, umożliwiając precyzyjną kontrolę kończyn protezowych, co korzystnie wpływa na osoby z upośledzoną funkcją motoryczną.
Zemel wyraził nadzieję, że wspólne wysiłki podejmowane przez ekspertów SI i neurobiologii na Uniwersytecie Columbia będą nadal przynosić takie postępy.
„Tworzymy środowisko, w którym te genialne umysły mogą współpracować, wymieniać pomysły i odkrywać nowe ścieżki badań i eksploracji” – powiedział Zemel.
Podsumowując, zbieg badań SI i neurobiologii na Uniwersytecie Columbia ma ogromny potencjał w odkrywaniu złożoności ludzkiego mózgu. Wykorzystując moc obu tych dziedzin, naukowcy dążą do odkrycia przełomowych wniosków, które ukształtują przyszłość systemów SI i poszerzą nasze zrozumienie poznawcze ludzkiego umysłu.