Google DeepMind on välja töötanud algoritmi, mis orienteerub ruumis ruudus olevate neuronite kunstliku analoogi abil ruumis.
DeepMind, Google'i AI uurimisüksus, on loonud programmi, mis on võimeline konstrueerima optimaalseid marsruute, kasutades võrgu neuronite analoogi. Need rakud on osa ajuvõrgustikust, mis pakub navigatsiooni kõikidel imetajatel, sealhulgas inimestel. Tulevikus võimaldab uus arendus uurida oma orienteerumisvõimet ilma loomadega katsetamata. Tehnoloogiaalane artikkel avaldati ajakirjas Nature.
Teine DeepMindi loodud programm on korduvalt alistanud maailma tugevaimad Go-meistrid - mängu, mida on pikka aega peetud tehisintellekti suhtes immuunseks.
Uue algoritmi autorid on loonud võreneuronite kunstliku analoogi. Need ajurakud aktiveeritakse, kui imetaja ületab kujutlusvõre piiri, mis on looma kohal asetatud ruumis. Inimestel muutub nende neuronite hävitamine Alzheimeri tõve üheks sümptomiks ja inimesed kaotavad võime navigeerida. Teadlased viitavad sellele, et võreneuronid aitavad lühikesi teid leida tuttavas keskkonnas.
Uues uuringus modelleerisid arendajad kahte kunstlikku korduvat närvivõrku. Sellistes võrkudes moodustab elementidevaheline suhtlus suunajada: programm kasutab järgmise toimingu kavandamiseks oma eelnevaid samme.
Üks algoritm kasutas kunstlikke võreneuroneid, teine tegi neid ilma. Programmid koolitati otsima rada virtuaalsetes labürintides, kus lühim tee eesmärgini oli blokeeritud lukustatud "uksega". Seejärel liikusid algoritmid sarnaste konfiguratsioonidega suurematesse labürintidesse: võre neuroneid kasutav programm otsis teed tõhusamalt. Uste avamisel suutis algoritm seda fakti arvestada ja leidis lühima tee. Spetsiaalsete neuroniteta töötanud programm eiras avatud läbikäiku ja otsis labürindis rada kauem.
Katse tulemused kinnitasid neuroteadlaste hüpoteesi: võre neuronid on tõepoolest seotud kiireima tee otsimisega. Tehisintellekti modelleerimine võiks aja jooksul asendada teatud tüüpi loomkatsed, väidavad eksperdid.
Natalia Pelezneva
Reklaamvideo:
