Dziedzina sztucznej inteligencji (AI) rozwija si\u0119 w b\u0142yskawicznym tempie. Obecnie jest ona w stanie wykonywa\u0107 zadania, kt\u00f3re niegdy\u015b uwa\u017cano za domen\u0119 wy\u0142\u0105cznie ludzkiego umys\u0142u, takie jak rozpoznawanie obraz\u00f3w, generowanie tekstu oraz pisanie kodu komputerowego. Kluczow\u0105 rol\u0119 w tym imponuj\u0105cym post\u0119pie odgrywaj\u0105 sztuczne sieci neuronowe, kt\u00f3re poprawiaj\u0105 swoj\u0105 wydajno\u015b\u0107 poprzez samoreorganizacj\u0119, podobnie jak obwody w naszym m\u00f3zgu.<\/p>\n
Jednak wraz z rozwojem sztucznej inteligencji nasuwa si\u0119 pytanie: czego te systemy maszynowe mog\u0105 nas nauczy\u0107 o procesach uczenia si\u0119 zachodz\u0105cych w m\u00f3zgu? Kt\u00f3re modele dostarczaj\u0105 najbardziej wnikliwych informacji? Naukowcy z MIT Instytut Bada\u0144 nad M\u00f3zgiem im. McGovern<\/a> i K. Lisa Yang Centrum ICoN<\/a> zaj\u0105\u0142 si\u0119 tymi kwestiami w niedawnym badanie opublikowane w czasopi\u015bmie \u201ePNAS\u201d<\/a>. Autorzy sugeruj\u0105, \u017ce biologiczn\u0105 wiarygodno\u015b\u0107 podej\u015bcia opartego na uczeniu si\u0119 sztucznej sieci neuronowej mo\u017cna oceni\u0107 na podstawie jej zdolno\u015bci do samoorganizacji, niezale\u017cnej od interwencji tw\u00f3rc\u00f3w.<\/p>\n Wykazuj\u0105 oni, \u017ce przy wst\u0119pnych wytycznych dotycz\u0105cych tego, w jaki spos\u00f3b i kiedy powinny zmienia\u0107 si\u0119 po\u0142\u0105czenia, sie\u0107 losowo po\u0142\u0105czonych jednostek mo\u017ce przekszta\u0142ci\u0107 si\u0119 w wydajny system przetwarzania danych. Uczy si\u0119 ona na podstawie napotkanych danych, podobnie jak nasze m\u00f3zgi przetwarzaj\u0105 nowe informacje.<\/p>\n \u201cDzisiejsza technologia sztucznej inteligencji jest niezwykle skuteczna\u201d \u2013 wyja\u015bnia Qianli Liao, doktorant w Centrum K. Lisa Yang ICoN \u2013 \u201cale niekoniecznie odzwierciedla algorytm uczenia si\u0119 m\u00f3zgu\u201d. Liao wraz ze swoimi wsp\u00f3\u0142pracownikami, profesorami MIT Tomaso Poggio i Markiem Harnettem, zauwa\u017ca, \u017ce in\u017cynierowie opracowuj\u0105 regu\u0142y okre\u015blaj\u0105ce, w jaki spos\u00f3b zmieniaj\u0105 si\u0119 po\u0142\u0105czenia w sieci podczas przetwarzania danych przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 i otrzymywania przez ni\u0105 informacji zwrotnej. Chocia\u017c podej\u015bcie to jest skuteczne w szkoleniu sztucznej inteligencji, sieci te mog\u0105 nie dostarcza\u0107 zbyt wielu informacji na temat uczenia si\u0119 w procesach biologicznych. \u201cM\u00f3zg sam si\u0119 organizuje. Musimy zrozumie\u0107, w jaki spos\u00f3b proste zasady kieruj\u0105 t\u0105 organizacj\u0105\u201d \u2013 dodaje Liao.<\/p>\n Takie rozumienie funkcjonowania m\u00f3zgu odgrywa kluczow\u0105 rol\u0119 w tworzeniu nowych terapii i strategii profilaktycznych. Liao zwraca uwag\u0119 na pojawiaj\u0105ce si\u0119 zastosowania, takie jak interfejsy m\u00f3zg-komputer, kt\u00f3re mog\u0142yby przywr\u00f3ci\u0107 zdolno\u015b\u0107 komunikacji lub pom\u00f3c sparali\u017cowanym pacjentom w sterowaniu ko\u0144czynami neuroprotezowymi. Ich wysi\u0142ki otwieraj\u0105 zupe\u0142nie nowy \u015bwiat mo\u017cliwo\u015bci w zakresie badania mechanizm\u00f3w dzia\u0142ania m\u00f3zgu.<\/p>\n Tymczasem Liao wraz z innymi badaczami \u2013 Ziyinem i Ganem \u2013 podj\u0119li si\u0119 zadania opracowania samoorganizuj\u0105cej si\u0119 sieci obliczeniowej zdolnej do samodzielnego uczenia si\u0119. Wykorzystuj\u0105 oni proste zasady rz\u0105dz\u0105ce przebudow\u0105 po\u0142\u0105cze\u0144 w obwodach m\u00f3zgowych podczas uczenia si\u0119, takie jak ta, \u017ce neurony, kt\u00f3re \u2018wyzwalaj\u0105 si\u0119 razem\u2019, maj\u0105 tendencj\u0119 do wzmacniania swoich po\u0142\u0105cze\u0144. Dzi\u0119ki tym mechanizmom sie\u0107 potrafi rozpoznawa\u0107 wzorce i klasyfikowa\u0107 obrazy, wykorzystuj\u0105c samoorganizuj\u0105ce si\u0119 motywy jako kluczowe elementy sk\u0142adowe. Sie\u0107 optymalizuje si\u0119, reaguj\u0105c na b\u0142\u0119dy \u2013 proces ten przypomina metod\u0119 gradientowego spadku, szeroko stosowan\u0105 w nowoczesnych zastosowaniach sztucznej inteligencji.<\/p>\n Chocia\u017c ta samoorganizuj\u0105ca si\u0119 sie\u0107 nie uczy si\u0119 dok\u0142adnie tak jak m\u00f3zg, stanowi ona znacz\u0105cy krok w kierunku biologicznej wiarygodno\u015bci. \u201cSamoorganizacja to pierwsza struktura wysokiego poziomu\u201d \u2013 wyja\u015bnia Liao. \u201cGdy ju\u017c ustalimy ten parametr, b\u0119dziemy mogli kontynuowa\u0107 badania\u201d. Ostatecznie, cho\u0107 g\u0142\u00f3wnym celem jest lepsze zrozumienie zawi\u0142o\u015bci ludzkiego m\u00f3zgu, wiedza ta mo\u017ce r\u00f3wnie\u017c usprawni\u0107 systemy uczenia maszynowego, umo\u017cliwiaj\u0105c in\u017cynierom opracowywanie sieci, kt\u00f3re dzia\u0142aj\u0105 wydajniej lub bardziej wiernie na\u015bladuj\u0105 ludzkie zachowania.<\/p>\n Szukasz rozwi\u0105za\u0144 w zakresie automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji dla swojej firmy? Poznaj mo\u017cliwo\u015bci dzi\u0119ki implementi.ai<\/a>. Aby zg\u0142\u0119bi\u0107 ten temat, zajrzyj do oryginalny artyku\u0142 tutaj<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Understanding AI’s Learning Journey The realm of artificial intelligence (AI) is swiftly advancing. It’s now capable of performing tasks that were once deemed exclusive to human intelligence, like image recognition, generating language, and writing computer code. Central to this impressive progress are artificial neural networks, which improve their performance by reorganizing themselves, much like our brain’s circuits. However, as AI gets more sophisticated, it begs the question: What can these machine systems teach us about the brain’s learning processes? Which models provide the most insightful information? Researchers from MIT\u2019s McGovern Institute for Brain Research and the K. Lisa Yang ICoN […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":9818,"comment_status":"","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[46,47],"tags":[],"class_list":["post-9817","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-automation","category-ai-news","post--single"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9817","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=9817"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9817\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/9818"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=9817"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=9817"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=9817"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Por\u00f3wnanie uczenia si\u0119 biologicznego i uczenia si\u0119 opartego na sztucznej inteligencji<\/h5>\n
Przysz\u0142o\u015b\u0107 uczenia si\u0119 w oparciu o sztuczn\u0105 inteligencj\u0119<\/h5>\n