Дослідники з Технологічного університету Граца створили систему штучного інтелекту, яка розв'язує складні задачі планування, використовуючи ті самі енергоощадні стратегії, що й гіпокамп людини — споживаючи лише частку потужності звичайних глибоких нейронних мереж.
Дослідження
Вольфганг Маас та Юкун Ян з Інституту машинного навчання та нейронних обчислень, працюючи з міжнародними партнерами, спиралися на нейронаукові дослідження гіпокампа, щоб визначити три механізми мозку, варті перетворення на код:
- Когнітивні карти — мозок перетворює зв'язки між абстрактними об'єктами на геометричні співвідношення між нейронними кодами, створюючи «відчуття напрямку», подібне до просторової карти.
- Стохастичні нейронні обчислення — мозок постійно генерує гіпотетичні сценарії та прогнози, а не обчислює кожну можливість вичерпно.
- Композиційне кодування — інформація та плани дій розкладаються на багаторазові компоненти, як цеглинки LEGO, які можна перекомпонувати для нових завдань.
Коли ШІ стикається з проблемою, він не обчислює всі можливі шляхи розв'язання. Натомість, керуючись своєю когнітивною картою, він генерує випадковий проміжний крок і перевіряє, чи наближає цей крок до мети. Якщо так, система обирає цей шлях, а потім повторює процес з нової позиції. Цей покроковий підхід поступово наближається до розв'язку без вичерпних обчислень.
Команда перевірила архітектуру на трьох тестах: 2D просторова навігація, абстрактна багатовимірна орієнтація та складання й розбирання силуету з будівельних блоків. Критично важливо, що система адаптувалася до нових середовищ і структурних змін без перенавчання чи оптимізації параметрів — здатність, яка називається адаптивністю без попереднього навчання. Людський мозок працює на приблизно 20 ватах потужності, тоді як великі мовні моделі можуть вимагати енергії мегаватного масштабу.
Чому це важливо
Це дослідження не про те, щоб перемогти великі мовні моделі в їхній грі. Як зазначає Маас: «Ми все ще на відносно ранній стадії розробки. Але наша робота показує, що потужний ШІ не обов'язково потребує величезних дата-центрів та енормної кількості енергії». Наслідки виходять за межі ефективності ШІ. Модель свідчить, що здатність мозку планувати гнучко — без масивних обчислень — спирається на конкретні, ідентифіковані стратегії: геометричне відображення абстрактних зв'язків, перевірка випадкових проміжних кроків замість вичерпного пошуку та повторне використання компонентів дій.
Для всіх, хто цікавиться власним пізнанням, це дослідження підкреслює, що людське розв'язування проблем є напрочуд ефективним. Ваш мозок не розв'язує задачі перебором. Він використовує просторові метафори для абстрактних проблем, вибирає можливості, а не перелічує їх, і перекомбіновує знайомі дії в нові плани. Це навички, які можна тренувати.
Що ви можете зробити
Спробуйте застосувати ці принципи до власного мислення. Коли стикаєтеся зі складною проблемою, намалюйте приблизну «карту» того, як ключові елементи пов'язані між собою. Замість планування кожного кроку, виберіть один правдоподібний початковий хід і оцініть, чи наближає він вас до мети. Розбийте великі завдання на багаторазові компоненти, які можна переставляти для майбутніх викликів. Це віддзеркалює стратегію, натхненну мозком, і може допомогти вам розв'язувати проблеми з меншою розумовою втомою.
Джерело: Neuroscience News
Цікавитеся власним мозком? Пройдіть наш безкоштовний адаптивний тест IQ або спробуйте 306 рівнів тренування мозку.