Оксфордское исследование раскрывает «перспективную конфигурацию» — новый принцип обучения мозга, превосходящий ИИ

Отделение динамики мозговых сетей MRC в сотрудничестве с факультетом компьютерных наук Оксфордского университета недавно объявило о важном открытии в области нейробиологии. Открытие было опубликовано название Исследование показывает, что способ обучения мозга отличается от способа обучения систем искусственного интеллекта». Ассоциация Исследователи определили новый принцип обучения мозга, названный «перспективной конфигурацией», который дает представление о превосходстве механизма обучения человеческого мозга по сравнению с системами искусственного интеллекта (ИИ).

Понимание обучения: человеческий мозг против искусственного интеллекта

Традиционное обучение ИИ, преимущественно основанное на обратном распространении ошибки, корректирует параметры модели, чтобы минимизировать ошибки на выходе. Этот процесс резко отличается от недавно открытого метода обучения мозга. Человеческий мозг демонстрирует исключительную способность быстро усваивать новую информацию, сохраняя при этом уже существующие знания, чего системам искусственного интеллекта еще предстоит достичь. Эти возможности побудили исследователей изучить основные принципы обучения мозга.

Концепция «Перспективной конфигурации»

Принцип «проспективной конфигурации» утверждает, что человеческий мозг оптимизирует активность нейронов, приводя их в сбалансированное состояние, прежде чем регулировать синаптические связи. Такой подход сводит к минимуму взаимодействие между новой и существующей информацией, повышая эффективность обучения. Вычислительные модели, использующие этот принцип, в различных симуляциях показали, что обучаются более эффективно и быстро, чем нынешние модели искусственного интеллекта, превосходно справляясь с задачами, с которыми сталкиваются животные и люди в естественных условиях.

Будущие исследования и последствия

Исследовательская группа, возглавляемая профессором Рафалем Богачем и доктором Юхан Сонгом, признает разрыв между абстрактными моделями обучения мозга и подробными анатомическими знаниями. Будущие исследования направлены на то, чтобы понять, как «перспективная конфигурация» реализуется в конкретных сетях мозга. Кроме того, моделирование этого принципа в машинном обучении сталкивается с проблемами из-за текущих вычислительных ограничений, что предполагает необходимость в инновационных вычислительных технологиях или специальном оборудовании, основанном на мозге, для эффективной и низкоэнергетической реализации.

Заключение

Это важное открытие принципа обучения «перспективной конфигурации» в человеческом мозге не только обогащает наше понимание нейронных процессов, но и содержит значительный потенциал для развития технологий искусственного интеллекта. Это предполагает новое направление исследований ИИ, направленное на разработку алгоритмов обучения, имитирующих эффективность и адаптируемость человеческого мозга.

Источник изображения: Shutterstock

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://Blockchain.News/news/oxford-study-reveals-prospective-configuration-a-novel-brain-learning-principle-surpassing-ai