Para naukowców z MIT odkryła sposób na skonstruowanie sztucznej inteligencji, która ma tylko jedną dziesiątą dotychczasowego rozmiaru. Wszystko to bez utraty zdolności obliczeniowych. Przełom może umożliwić innym badaczom zbudowanie SI, które są mniejsze, szybsze i równie inteligentne jak te, które istnieją dzisiaj.
Kiedy mówimy o sztucznej inteligencji, odnosimy się głównie do klasy programów komputerowych zwanych sztucznymi sieciami neuronowymi. Programy te mają na celu naśladowanie działania naszego własnego mózgu, dzięki czemu są bardzo inteligentne i kreatywne. Potrafią zidentyfikować zawartość zdjęć, pokonać ludzi w abstrakcyjnych grach strategicznych, a nawet samodzielnie prowadzić pojazdy. Programy składają się z grup „neuronów”, podobnie jak w przypadku naszych mózgów Neurony te są połączone z losową liczbą innych neuronów. Każdy pojedynczy neuron może wykonać tylko kilka podstawowych obliczeń, ale z wystarczającą liczbą wszystkich połączonych ze sobą, moc obliczeniowa sieci jest zasadniczo nieograniczona.
Czytaj też: Sieć neuronowa jest w stanie pisać artykuły naukowe
Najważniejszą rzeczą dla solidnej sieci neuronowej są połączenia między neuronami. Dobre połączenia tworzą dobrą sieć, ale złe połączenia nie pozostawiają nic oprócz niepotrzebnych koneksji. Proces tworzenia tych połączeń nazywa się treningiem i jest podobny do tego, co robią nasze mózgi, kiedy uczymy się czegoś nowego. Jedyna różnica? Ludzkie mózgi regularnie „ucinają” stare połączenia, które nie są już przydatne. Cały czas wycinamy stare lub nieużywane połączenia, ale większość sztucznych sieci neuronowych jest przycinana tylko raz, tuż po zakończeniu procesu uczenia.
Naukowcy z MIT postanowili wypróbować coś nowego: regularnie przycinać sieć podczas nauki. Odkryli, że ta metoda produkuje sieci neuronowe, które są równie dobre jak sieci wyszkolone przy użyciu standardowej metody, ale są jednocześnie o ok. 90 procent mniejsze i znacznie bardziej wydajne. Były dokładniejsze i wymagały krótszego czasu przeznaczonego na naukę. W niedalekiej przyszłości naukowcy mogą wykorzystać tę metodę przycinania do projektowania jeszcze lepszych sieci neuronowych.
[Źródło: popularmechanics.com]
Czytaj też: Przekształcanie komórek w neurony może doprowadzić do nowego leku
