В ходе нового исследования ученые из Центра познания и социальности и Группы изучения данных Института фундаментальных наук (IBS) обнаружили поразительное сходство между процессами обработки памяти моделями искусственного интеллекта (ИИ) и гиппокампом человеческого мозга. Это открытие не только проливает свет на внутреннюю работу искусственного интеллекта, но и позволяет глубже понять механизмы человеческой памяти.
Прогресс в области ИИ быстро прогрессирует, и такие организации, как OpenAI и Google DeepMind, находятся в авангарде разработки искусственного интеллекта общего назначения (AGI). Чтобы достичь этой амбициозной цели, исследователи сейчас сосредоточены на понимании и воспроизведении интеллекта, подобного человеческому. Центральным элементом этих усилий является модель трансформера, которая стала основополагающим принципом технологии ИИ.
Консолидация памяти, процесс преобразования краткосрочных воспоминаний в долгосрочные, всегда оставалась загадкой как в ИИ, так и в человеческом познании. Однако команда IBS обнаружила, что принципы формирования памяти в человеческом мозге могут быть применены к моделям ИИ.
Ключ к разгадке — в рецепторе NMDA, важнейшем компоненте гиппокампа, способствующем обучению и формированию памяти. Подобно «умной двери» в мозге, этот рецептор позволяет веществам проникать в нервную клетку при соблюдении определенных условий. Присутствие глутамата, химического вещества мозга, возбуждает нервную клетку, а ион магния выступает в роли привратника, блокируя дверь. Когда ион магния отходит в сторону, воспоминания могут быть созданы и сохранены.
Исследователи обнаружили, что модель Transformer, популярная архитектура искусственного интеллекта, похоже, использует схожий с мозговым NMDA-рецептором процесс стробирования. Эта интригующая находка побудила исследователей продолжить изучение вопроса о том, может ли консолидация памяти в Transformer контролироваться механизмом, схожим с процессом стробирования NMDA-рецепторов.
Разгадав эту связь между ИИ и человеческим мозгом, ученые надеются усовершенствовать системы ИИ и глубже понять процесс консолидации памяти. Это открытие может проложить путь к созданию более эффективных и человекоподобных алгоритмов ИИ, приближая нас к достижению искусственного общего интеллекта.
Оригинал earth-chronicles.ru
