AI

Nevroznanost in umetna inteligenca sta bolj povezani, kot bi pričakovali

Nevroznanost in umetna inteligenca sta bolj povezani, kot bi pričakovali


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Umetna inteligenca (AI) je bolj povezana z učenjem, okrepljenim z dopaminom, kot si morda mislite. To je zalogaj, zato za zdaj pomislite na Pavlovo študijo psov.

DeepMind AI je objavil objavo v blogu o svojem odkritju, da so človeški možgani in metode učenja AI tesno povezane, ko gre za učenje z nagradami.

Njihove ugotovitve so bile objavljene tudi v reviji Narava v sredo.

POVEZANE: GRANDMASTER: GLOBOČNO AI LAHKO ZDAJ VZEME NA VRH 0,2% STARCRAFT II

Motivacijsko učenje

Že nekaj časa je dobro znano, da se ljudje in številne živali učimo s pomočjo nagrad. Za več informacij nas motivirajo zunanji in notranji dejavniki.

Če dobro premislite, je veliko vaših vsakodnevnih nalog in vedenj odvisno od tega, kako se boste počutili kot končni rezultat. Ali bo to negativen ali pozitiven rezultat.

Kako se organizmi na podlagi izkušenj učijo, kako pravilno predvideti in napovedati nagrade, je že več kot stoletje eno od osredotočenj mnogih raziskovalcev. Pravzaprav sega vse do Ivana Pavlova.

Pavlovo psihološko delo je znano po eksperimentiranju na psih in je svoje najbolj znano delo dobilo ime "Pavlov pes".

V njegovem poskusu so bili psi usposobljeni, da pričakujejo hrano, potem ko se oglasi zvočni signal. Kmalu se bodo psi začeli sliniti, ko se je oglasila brenčača, saj so vedeli, da bi lahko kmalu zatem pričakovali, da jih bodo nahranili. Jasen znak, da so razumeli, da jih bodo nasitili, ko bodo zaslišali brenčalo.

V zadnjem času znanstveniki delajo na proučevanju notranjega delovanja naših možganov in kako pričakujejo tovrstne nagrade. V še bolj sodobnem dotiku računalniški znanstveniki zdaj preučujejo, kako lahko tudi strojno učenje poustvari tovrstno vedenjsko učenje.

Izkazalo se je, da se lahko tudi umetni sistemi naučijo napovedovati, kakšen bo rezultat, podobno kot psi Pavlova.

DeepMind AI je tesno sodeloval z eksperimentalnim laboratorijem na univerzi Harvard. Ekipe so najprej morale preučiti naše možganske nevronske mreže in kako so se odzvale na učenje okrepitve distribucije in naše ravni dopamina.

Nato so se lahko osredotočili na posledice, ki so jih povzročile za umetno inteligenco. Zaključek je bil, da so raziskave umetne inteligence na pravi poti, saj je njihov algoritem že osredotočen na naše človeške možgane.


Poglej si posnetek: Razvoj umetne inteligence na Kitajskem v letu 2017 (December 2022).