Паметта на изкуствения интелект отразява човешкия мозък

резюме: Изследователите разкриха значителни прилики между обработката на AI паметта и функциите на човешкия хипокамп. Това откритие, което свързва AI и неврологията, подчертава паралелизма в консолидирането на паметта – решаващ процес при превръщането на краткосрочните спомени в дългосрочни спомени – както в моделите на AI, така и в човешкия мозък.

Екипът се фокусира върху модела Transformer, крайъгълен камък на разработките на AI, и установи, че процесите на паметта му имитират механизма на NMDA рецептора в мозъка. Това иновативно изследване не само напредва в развитието на изкуствения общ интелект (AGI), но също така осигурява по-задълбочено разбиране на системите за памет в човешкия мозък.

Ключови факти:

1. Проучването разкрива поразително сходство между обработката на паметта с изкуствен интелект и функциите на хипокампуса в човешкия мозък.
2. Установено е, че моделът Transformer в AI използва процес на поддържане на врата, подобен на NMDA рецептора в мозъка, който е от решаващо значение за подобряване на паметта.
3. Това изследване предлага възможност за разработване на по-ефективни системи за изкуствен интелект, подобни на мозъка, и задълбочава разбирането ни за механизмите на човешката памет.

източник: Институт по фундаментални науки

Интердисциплинарен екип, състоящ се от изследователи от Центъра за социално познание и Data Science Group в рамките на Института за фундаментални науки (IBS), разкри поразително сходство между обработката на паметта на моделите на изкуствен интелект (AI) и хипокампуса на човешкия мозък.

Това ново откритие предоставя нова гледна точка върху консолидацията на паметта, процесът, който преобразува краткосрочните спомени в дългосрочни спомени, в системите с изкуствен интелект.

В надпреварата за разработване на изкуствен общ интелект (AGI), с водещи влиятелни организации като OpenAI и Google DeepMind, разбирането и възпроизвеждането на човешкия интелект се превърна във важен изследователски интерес. Едно от най-важните от тези технологични разработки е трансформаторният модел, чиито основни принципи сега се изследват в нова дълбочина.

Ключът към мощните AI системи е разбирането как информацията се научава и запомня. Екипът приложи принципите на обучението на човешкия мозък, със специален фокус върху консолидирането на паметта чрез NMDA рецептора в хипокампуса, към модели на изкуствен интелект.

NMDA рецепторът е като интелигентна врата във вашия мозък, която улеснява ученето и формирането на паметта. Когато химикал, наречен глутамат, присъства в мозъка, нервната клетка изпитва възбуда. От друга страна, магнезиевият йон действа като малък вратар, блокирайки вратата.

Едва когато йонният вратар се отдръпне настрана, материалите могат да потекат в клетката. Това е процесът, който позволява на мозъка да формира и пази спомени, а ролята на вратаря (магнезиевия йон) в целия процес е доста специфична.

Екипът е направил забележително откритие: изглежда, че моделът Transformers използва процес на поддържане на врата, подобен на NMDA рецептора в мозъка. Това откритие накара изследователите да проучат дали консолидирането на паметта на адаптера може да се контролира чрез механизъм, подобен на процеса на стробиране на NMDA рецептора.

Известно е, че в мозъка на животните ниските нива на магнезий влошават функцията на паметта. Изследователите откриха, че дългосрочната памет в Transformer може да бъде подобрена чрез имитиране на NMDA рецептора.

Точно както в мозъка, където промяната на нивата на магнезий влияе върху силата на паметта, регулирането на параметрите на трансдюсера, за да отразява движението на NMDA рецептора, подобрява паметта в AI модела.

Този изумителен резултат предполага, че начинът, по който AI моделите се учат, може да се обясни с добре установени знания в областта на неврологията.

C каза. Джъстин Лий, директор по невронауките в института, каза: „Това изследване представлява критична стъпка в развитието на изкуствения интелект и неврологията. Това ни позволява да навлезем по-дълбоко в принципите на работа на мозъка и да разработим по-усъвършенствани системи за изкуствен интелект въз основа на тези прозрения.

„Човешкият мозък е страхотен в начина, по който работи с минимална енергия, за разлика от големите AI модели, които се нуждаят от огромни ресурси“, казва Ча Миунг, учен по данни в екипа и в KAIST.

„Нашата работа отваря нови възможности за евтини, високопроизводителни AI системи, които учат и запомнят информация като хората.“

Това, което отличава това изследване, е неговата инициатива за включване на вдъхновени от мозъка нелинейности в архитектурата на AI, демонстрирайки значителен напредък в симулирането на подобряване на човешката памет.

Конвергенцията на човешките когнитивни механизми и AI дизайна не само обещава създаването на евтини, високопроизводителни AI системи, но също така предоставя ценна представа за работата на мозъка чрез AI модели.

Относно новините за изследванията на AGI и AI

автор: Уилям Су
източник: Институт по фундаментални науки
комуникация: Уилям Су – Институт за фундаментални науки
снимка: Изображението е кредитирано на Neuroscience News