В мире искусственного интеллекта (ИИ) доминируют системы глубокого обучения с их сложными архитектурами и многочисленными слоями. Однако недавнее исследование, проведенное в Университете Бар-Илана (Израиль), показывает, что неглубокая архитектура мозга может быть ключом к тому, чтобы конкурировать с производительностью систем глубокого обучения. Это поднимает интригующие вопросы о фундаментальных механизмах, которые позволяют мозгу эффективно справляться со сложными задачами классификации.
Системы глубокого обучения известны своими глубокими архитектурами, часто состоящими из сотен слоев. Такая глубина позволяет им эффективно обучаться и обрабатывать сложные задачи классификации. С другой стороны, человеческий мозг имеет относительно неглубокую структуру с меньшим количеством слоев. Несмотря на это, мозг демонстрирует поразительную эффективность в решении подобных задач классификации.
Исследователи из Университета Бар-Илана задались целью раскрыть механизмы, лежащие в основе эффективного неглубокого обучения мозга. В своем исследовании, опубликованном в журнале Physica A, они продемонстрировали, как механизмы поверхностного обучения могут конкурировать с глубоким обучением.
По словам профессора Идо Кантера, возглавлявшего исследование, «вместо глубокой архитектуры, подобной небоскребу, мозг состоит из широкой неглубокой архитектуры, больше похожей на очень широкое здание с небольшим количеством этажей». Такая уникальная структура мозга опровергает мнение о том, что для эффективной классификации необходимы глубокие архитектуры.
Один из основных авторов исследования, Ронит Гросс, объяснил, что более широкая и более высокая архитектуры представляют собой два взаимодополняющих механизма. Неглубокий механизм мозга предполагает, что более широкая сеть лучше приспособлена для точной классификации объектов.
Однако реализация широких неглубоких архитектур сопряжена с определенными трудностями. Передовые технологии GPU, которые отлично справляются с ускорением глубоких архитектур, не справляются с широкими поверхностными архитектурами. Это осознание подчеркивает необходимость изменения технологии, чтобы полностью использовать потенциал неглубоких архитектур, вдохновленных мозгом.
Результаты этого исследования проливают свет на потенциал механизмов поверхностного обучения как альтернативы глубокому обучению. Понимая и эмулируя эффективные процессы классификации в мозге, ученые и инженеры могут открыть новые возможности для систем искусственного интеллекта».
По словам профессора Идо Кантера, «неглубокая архитектура мозга ставит под сомнение наши предположения о необходимости глубоких архитектур в системах ИИ. Она открывает новые возможности для изучения альтернативных механизмов обучения, которые могут соперничать по производительности с глубоким обучением».
Это исследование вносит свой вклад в продолжающиеся поиски путей преодоления разрыва между системами ИИ и человеческим мозгом. Раскрывая фундаментальные механизмы, лежащие в основе эффективности работы мозга, ученые надеются разработать более эффективные и интеллектуальные системы ИИ.
[embedded content]
Оригинал earth-chronicles.ru
