Искусственный интеллект тоже нуждается во сне

Опубликованно 31.05.2020 01:25

Новое исследование обнаруживает, что искусственный мозг может потребовать глубокий сон, для того, чтобы сохранить стабильность, как это делают настоящие мозги.

В искусственных нейронных сетях, которые в настоящее время используются для всего, начиная от идентификации пешеходов, пересекающих улицу, и заканчивая диагностики рака, элементов, называемых нейронами, обеспечивают данные и взаимодействовать, чтобы решить проблемы, такие как распознавание образов. Нейронные сети в несколько раз устраняет взаимодействие между нейронами и определяет, будут ли эти новые модели поведения, чтобы решить проблему. Со временем, сеть определяет, какие модели лучше всего подходят для ит-решений. Затем он берет значения по умолчанию, имитирующих учебный процесс в мозге человека.

В большинстве искусственных нейронных сетей выходной сигнал нейрона-это число, которое непрерывно изменяется при изменении входного сигнала, на котором он служил. Это почти то же, количество сигналов, которые биологический нейрон может работать в течение определенного периода времени.

Напротив, в нейронной сети нейрон генерирует выходной сигнал только после того, как он получает определенное количество входных сигналов в течение некоторого времени, более точно имитируя поведение реальных биологических нейронов.

Ведущий автор исследования Using Уоткинс, ученый в Лос-Аламосской национальной лаборатории в нью-Мексико и его коллеги экспериментировали с программированием нейронов-процессоров, чтобы узнать, как восстановить фотографии и видео на основе фрагментированных данных, что немного похоже на человеческий мозг узнает его окружения в процессе развития с раннего детства. "Но все наши усилия, чтобы научиться стать нестабильными", - говорит ведущий исследователь, Мансардный Kenyon, также исследователь компьютерной Лос-Аламосе.

Ученые провели компьютерное моделирование всплеск нейронной сети, чтобы знать, что случилось. Они обнаружили, что, хотя она может научиться идентифицировать данные, которые он учил искать, когда это обучение длилось достаточно долго, его нейроны начали постоянно самостоятельно выполнять сигналы, которые они получили.

Уоткинс, напомнил, что "почти в отчаяние", они пытались пройти через моделирование, то на дно, в глубокий сон. Они имеют свои последствия циклических шума, медленно, мозга, волны, наблюдаемые в глубокий сон, что восстанавливает моделирование стабильности. Исследователи предполагают, что это имитации медленного сна может помочь предотвратить нейроны от галлюцинации функции, которые они ищут в случайный шум", сказал Уоткинс.

Эти результаты могут помочь объяснить, почему все известные биологической нейронной системы, способные извлекать уроки из окружающей среды, плодовой мухи, и люди знают, медленного сна. Каждый нуждается в медленный сон, сказал Кеньон. "Даже вода из млекопитающих - китов, дельфинов, др. - требуют периоды медленного сна, несмотря на очевидное эволюционное давление, чтобы найти альтернативу. Вместо этого, дельфины и киты спят с половиной своего мозга".

Будущие исследования могут проверить эти идеи на реальных нейронов-процессоров, ответ на источник данных об окружающей среде, таких, как камеры, которые имитируют светочувствительной сетчатке глаза в глаза, сказал Уоткинс.

Исследователи планируют представить свои результаты, 14 июня, в рамках конференции по ит в видимости и распознавания изображений.

Напомним, ранее сообщалось, что искусственный интеллект хотят дать право, как домашнее животное.

Категория: Hi-Tech