Rețelele de nanofire de argint par să învețe și să-și amintească ca creierul uman: ScienceAlert

În ultimul an, modelele AI generative, cum ar fi ChatGPT și DALL-E, au făcut posibilă producerea unor cantități mari de conținut creativ de înaltă calitate, cu aspect uman, dintr-o serie simplă de solicitări.

Deși foarte capabile – depășind cu mult oamenii în sarcinile de recunoaștere a modelelor de date mari în special – sistemele actuale de AI nu sunt inteligente în același mod în care suntem noi. Sistemele AI nu sunt structurate ca creierul nostru și nu învață în același mod.

Sistemele AI folosesc, de asemenea vast cantități de energie și resurse pentru antrenament (comparativ cu aproximativ trei mese pe zi). Capacitatea lor de a se adapta și de a funcționa în medii dinamice, dificil de prezis și zgomotoase este slabă în comparație cu a noastră și le lipsește abilitățile de memorie umană.

Cercetarea noastră explorează sisteme non-biologice care seamănă mai mult cu creierul uman. În un nou studiu postat în Oamenii de știință progreseazăam descoperit că rețelele auto-organizate de fire de argint minuscule par să învețe și să-și amintească aproape în același mod ca materialul de gândire din capul nostru.

imita creierul

Munca noastră se încadrează într-o zonă de cercetare numită neuromorfă, care își propune să reproducă structura și funcționalitatea neuronilor și sinapselor biologice în sisteme non-biologice.

Cercetarea noastră se concentrează pe un sistem care folosește o rețea de „nanowire” pentru a imita neuronii și sinapsele din creier.

Aceste nanofire sunt fire minuscule de aproximativ o miime din lățimea unui păr uman. Sunt fabricate dintr-un metal foarte conductiv, cum ar fi argintul, acoperit de obicei cu un material izolant precum plasticul.

Nanofirele se autoasamblează pentru a forma o structură de rețea similară unei rețele neuronale biologice. Ca și neuronii, care au o membrană izolatoare, fiecare nanofir metalic este acoperit cu un strat izolator subțire.

Când stimulăm nanofirele cu semnale electrice, ionii migrează prin stratul izolator și într-un nanofir din apropiere (la fel ca neurotransmițătorii din sinapse). Ca rezultat, observăm semnalizare electrică asemănătoare sinapselor în rețelele de nanofire.

învăţare şi memorie

Noua noastră lucrare folosește acest sistem de nanofir pentru a explora problema inteligenței umane. În centrul investigației noastre sunt două caracteristici care indică funcția cognitivă la nivel înalt: învățarea și memoria.

Studiul nostru demonstrează că putem întări selectiv (și slăbi) căile sinaptice în rețelele de nanofire. Aceasta este asemănătoare cu „predare supravegheată„în creier.

În acest proces, rezultatul sinapselor este comparat cu un rezultat dorit. Apoi, sinapsele sunt întărite (dacă producția lor este aproape de rezultatul dorit) sau tăiate (dacă producția lor nu este aproape de rezultatul dorit).

Am dezvoltat acest rezultat arătând că am putea crește gradul de întărire prin „premierea” sau „pedepsirea” rețelei. Acest proces este inspirat deConsolidarea învățării„în creier.

frameborder=”0″ allow=”accelerometru; citire automată; clipboard-scriere; medii criptate; giroscop; imagine în imagine; partajarea web” permisă pe ecran complet>

De asemenea, am implementat o versiune a unui test numit „sarcină n-backcare este folosit pentru a măsura memoria de lucru la om.Implică prezentarea unei serii de stimuli și compararea fiecărei intrări noi cu una care a avut loc cu un număr de pași (n) în urmă .

Rețeaua și-a „remintit” semnalele anterioare timp de cel puțin șapte pași. În mod curios, șapte este adesea considerat numărul mediu de articole oamenii pot păstra în memoria de lucru în orice moment.

Când am folosit învățarea prin consolidare, am observat îmbunătățiri dramatice ale performanței memoriei de rețea.

În rețelele noastre de nanofire, am descoperit că formarea căilor sinaptice depinde de modul în care aceste sinapse au fost activate în trecut. Acesta este și cazul sinapselor din creier, unde oamenii de știință îl numesc „metaplasticitatea„.

Inteligența sintetică

Inteligența umană este încă departe de a fi reprodusă.

Cu toate acestea, cercetările noastre privind rețelele de nanofire neuromorfe arată că este posibil să se implementeze funcții esențiale pentru inteligență – cum ar fi învățarea și memoria – în hardware-ul fizic non-biologic.

Rețelele nanofire sunt diferite de rețelele neuronale artificiale utilizate în AI. Cu toate acestea, ele pot duce la ceea ce se numește „inteligență sintetică”.

Poate că o rețea de nanofire neuromorfe ar putea într-o zi să învețe să aibă mai multe conversații umane decât ChatGPT și să le amintească.

Alon Lofflercercetător doctor, Universitatea din Sydney Și Zdenka Kuncicprofesor de fizica, Universitatea din Sydney

Acest articol este republicat din Conversatia sub licență Creative Commons. Citește Articol original.