Всё об искусственном интеллекте
По опыту этот искусственный интеллект может утверждать, что фактор разнообразия имеет основополагающее значение для улучшения интеллектуальных способностей. Научный эксперимент научил ИИ анализировать вашу нейронную сеть и понимать, как работает ваш мозг. Идея заключалась в том, чтобы понять, выберет ли он сохранение сети нейронов, одинаковых или отличных друг от друга. В каждом случае она выбирала разнообразие.
Исследование опубликовано научным журналом Scientific Reports.
читать далее:
Как работает искусственная нейронная сеть?
В человеческом мозге есть нейроны, которые обмениваются электрическими импульсами в зависимости от силы связи между ними. Вдохновленный этой операцией, искусственный интеллект получает сеть искусственных нейронов, которые могут иметь одинаковую силу, регулируя числовую интенсивность каждого звена.
Развитие искусственной нейронной сети можно разделить на три этапа: от обычной нейронной сети к разнообразной и, наконец, к обученной разнообразной — Изображение: Природа
Искусственная нейронная сеть уже используется в традиционных моделях ИИ. Однако эти модели в основном состоят из нейронов, идентичных друг другу. Количество и сила соединения могут меняться в ходе тестирования.
В данном случае ученые предоставили ИИ возможность выбирать количество, форму и силу связи между нейронами. Таким образом, как выяснилось, внутри сети можно было создавать подсети из разных типов нейронов.
В интервью Tech Explore Уильям Дитто, профессор физики Университета штата Северная Каролина и соавтор работы, рассказал подробнее об открытии:
В нашем реальном мозге имеется более одного типа нейронов, поэтому мы дали нашему ИИ возможность заглянуть внутрь и решить, нужно ли ему изменить структуру своей нейронной сети. По сути, мы дали ей кнопку управления в ее собственном мозгу. Так она сможет решить задачу, увидеть результат и изменить тип и сочетание искусственных нейронов, пока не найдет наиболее выгодный. Это метаобучение ИИ.
Лучшие результаты поиска
- При проведении тестов искусственный интеллект решил модифицировать собственную нейронную сеть. Это привело к большему разнообразию нейронов в сети.
- Точность искусственного интеллекта улучшалась по мере увеличения количества нейронов и их разнообразия.
- Тест состоял из стандартного упражнения по числовой классификации.
- Стандартный ИИ имеет точность определения чисел 57%. С другой стороны, диверсифицированный ИИ достиг точности 70%.
- Было доказано, что диверсифицированный ИИ в решении проблем в 10 раз точнее обычного ИИ.
Дитто далее заявил, что по мере того, как проблемы становятся более сложными и хаотичными, производительность повышается еще более резко по сравнению с ИИ, который не учитывает разнообразие нейронов.
Это открытие является еще одним шагом на пути к тому, чтобы ИИ стал все более интеллектуальным.
Смотрели ли вы новые видео на YouTube от Olhar Digital? Подпишитесь на канал!