Мозок має значно кращу архітектуру памяті ніж штучний інтелект
Нове дослідження доводять, що функція мозку зі зберігання спогадів має певні вади, зокрема може ідентифікувати недійсні спогади як такі, що мали місце бути, але все одно він дозволяє йому зберігати більше спогадів і з меншими ресурсним витратами, ніж це виходить у штучного інтелекту (ШІ).
Роботу провели вчені SISSA у співпраці з Інститутом системної нейробіології Кавлі і Центром нейронних обчислень.
Нейронні мережі, будь то реальні або штучні, вчаться, налаштовуючи зв'язку між нейронами. Роблячи їх сильнішим чи слабшим, деякі нейрони стають більш активними, деякі - менш активними, доки не з'явиться певний патерн активності. Цей патерн ми називаємо "пам'яттю".
Стратегія ж ШІ полягає у використанні складних і довгих алгоритмів, які ітеративно налаштовують і оптимізують з'єднання між нейронами.
Мозок робить це набагато простіше: кожне з'єднання між нейронами змінюється тільки залежно від того, наскільки активні два нейрони одночасно.
Довгий час вважалося, що у порівнянні з алгоритмом ШІ це дозволяє зберігати менше пам'яті.
Нове дослідження показує іншу картину: коли відносно проста стратегія, яка використовується мозком для зміни нейронних зв'язків, поєднується з біологічно подібним моделями реакції окремих нейронів, то тоді така стратегія працює так само, або навіть краще, ніж алгоритми ШІ.
Причина такого парадоксу полягає у внесення помилок: коли пам'ять ефективно витягується, вона може бути ідентичною вихідної інформації, що вводиться, яку потрібно запам'ятати, або корельованих з нею.
Стратегія мозку призводить до вилучення спогадів, які НЕ ідентичні вхідними сигналами, пригнічуючи активність тих нейронів, які ледь активні в кожному паттерне. Ці зголошення нейрони дійсно НЕ грають вирішальної ролі в розрізнення різних спогадів, що зберігаються в одній мережі. Ігноруючи їх, нейронні ресурси зосереджуються на тих нейронах, які мають значення для даних, які необхідно запам'ятати, і забезпечують більш високу пропускну здатність.
В цілому, це дослідження підкреслює, наскільки біологічно правдоподібні процедури самоорганізації навчання можуть бути настільки ж ефективними, як і повільні і неправдоподібні алгоритми навчання.
