Umetna Inteligenca Se Je Naučila Krmariti Po Labirintu, Kot Oseba - Alternativni Pogled

Umetna Inteligenca Se Je Naučila Krmariti Po Labirintu, Kot Oseba - Alternativni Pogled
Umetna Inteligenca Se Je Naučila Krmariti Po Labirintu, Kot Oseba - Alternativni Pogled

Video: Umetna Inteligenca Se Je Naučila Krmariti Po Labirintu, Kot Oseba - Alternativni Pogled

Video: Umetna Inteligenca Se Je Naučila Krmariti Po Labirintu, Kot Oseba - Alternativni Pogled
Video: Кто первым выйдет с лабиринта: КОТ, ЕНОТ или ХОМЯК!? тот получит 300$ 2024, Maj
Anonim

Google DeepMind je razvil algoritem, ki se orientira v vesolju z umetnim analogom nevronov v rešetki.

DeepMind, Googlova raziskovalna veja AI, je ustvarila program, ki je sposoben sestaviti optimalne poti z uporabo analognih nevronov mreže. Te celice so del možganske mreže, ki zagotavlja navigacijo vsem sesalcem, vključno s človekom. V prihodnosti nam bo nov razvoj omogočil, da bomo preučili svoje orientacijske sposobnosti brez testiranja na živalih. Članek o tehnologiji je bil objavljen v reviji Nature.

Drug program, ki ga je ustvaril DeepMind, je že večkrat premagal najmočnejše svetovne mojstre Go, igro, ki že dolgo velja za imunsko na umetno inteligenco.

Avtorji novega algoritma so ustvarili umetni analog rešetkastih nevronov. Te možganske celice se aktivirajo, ko sesalec prestopi mejo namišljene mrežice, "nalepljene" na prostor, v katerem se nahaja žival. Pri ljudeh uničenje teh nevronov postane eden od simptomov Alzheimerjeve bolezni in ljudje izgubijo sposobnost krmarjenja. Znanstveniki predlagajo, da rešetkasti nevroni pomagajo najti najkrajše poti v znanih okoljih.

V novi študiji so razvijalci modelirali dve umetno ponavljajoči se nevronski mreži. V takih omrežjih komunikacija med elementi tvori smerno zaporedje: program uporabi svoje prejšnje korake za načrtovanje naslednjega dejanja.

En algoritem je uporabljal umetne rešetkaste nevrone, drugi pa brez njih. Programi so bili usposobljeni za iskanje poti v virtualnih labirintih, kjer so najkrajšo pot do cilja blokirala zaklenjena "vrata". Nato so algoritmi prešli na večje labirinte podobne konfiguracije: program z nevroni rešetke je bolj učinkovito iskal pot. Ko so se vrata odprla, je algoritem lahko to dejstvo upošteval in našel najkrajšo pot. Program, ki je deloval brez posebnih nevronov, je prezrl odprt prehod in dlje iskal pot v labirintu.

Rezultati eksperimenta so potrdili hipotezo nevroznanstvenikov: v iskanje najhitrejše poti resnično sodelujejo rešetkasti nevroni. Modeliranje umetne inteligence bi lahko sčasoma nadomestilo nekatere vrste poskusov na živalih, pravijo strokovnjaki.

Natalia Pelezneva

Promocijski video: