Геномът срещу невроните: как природата милиони пъти пресова вродения интелект
Следващата еволюция на ИИ стартира от генома.
Всяко живо създание от момента на раждането си има способността да работи. Много животни демонстрират комплицирано държание незабавно след раждането си: паяците плетат мрежи, китовете стартират да плуват. Тези държания са свързани с мозъка, който съдържа трилиони невронни връзки, нужни за управление на комплицираните процеси.
Геномът обаче може да побере единствено част от тази информация – факт, който от дълго време озадачава учените. Изследователи от лабораторията в Колд Спринг Харбър предложиха решение на тази тайнственост, разчитайки на техники за изкуствен интелект.
Учените изричат догатката, че лимитираният потенциал на генома може да се окаже преимущество, а не минус. Това свойство евентуално принуждава организма да се приспособява и бързо да се учи, осигурявайки неговото интелектуално развиване. Този метод е в основата на новия логаритъм за „ геномното тясно място„.
За разлика от еволюционните процеси, при които развиването на поколенията лишава десетилетия, при изкуствения разсъдък новите модели се основават незабавно. Изследователите са създали логаритъм, който компресира данните по метода, по който го прави геномът, опаковайки информацията, нужна за образуване на функционални мозъчни схеми. Резултатите са тествани върху мрежи с изкуствен интелект.
Изследването е оповестено в списание Proceedings of the National Academy of Sciences. Новият логаритъм е посочил висока продуктивност, решавайки разнообразни задания за различаване на изображения и демонстрирайки качества във видеоигри като Space Invaders без авансово образование.
Въпреки триумфа откривателите означават, че логаритъмът към момента не може да се конкурира изцяло с естествените благоприятни условия на мозъка. Архитектурата на човешката мозъчна кора може да побере към 280 терабайта информация, до момента в който геномът разполага единствено с данни за един час, което допуска 400 000-кратна компресия.
Новият метод е преуспяващ за приложения в региона на технологиите, в това число опцията за работа с огромни езикови модели на устройства с лимитирани запаси, като да вземем за пример смарт телефони. Това би могло да форсира изкуствения разсъдък и да го направи по-компактен и ефикасен.
