Полвека-старый мост между нейронауки и искусственного интеллекта была возрождена с помощью нового смартфона сверхбыстрый мозг-вдохновил механизм обучения, используемых для ускорения существующих алгоритмов обучения искусственных интеллекта, основанные на небольших наборов данных.
Происхождение машины и глубокие алгоритмов обучения, которые все чаще затрагивают практически все аспекты нашей жизни, является механизмом обучения синаптических (вес) сильные стороны, соединяющие нейроны в нашем мозге. Пытается имитировать эти функции мозга, исследователи соединяются между нейронауки и искусственного интеллекта, более полувека тому назад. Однако, с тех пор экспериментальная нейробиология не напрямую передовые области машинного обучения и обеих дисциплинах: неврологии и машинное обучение — кажется, разработали самостоятельно.
В статье, опубликованной сегодня в журнале Научные доклады, исследователи показали, что они успешно восстановлен мост между экспериментальной неврологии и продвинутый искусственный интеллект алгоритмы обучения. Проведение новых типов экспериментов на культуре нейронов, исследователи смогли продемонстрировать новое ускорение мозга-вдохновил механизм обучения. Когда этот механизм был применен на искусственном задача распознавания рукописных цифр, например, его успешность значительно превосходят широко используемые алгоритмы машинного обучения.
Чтобы восстановить этот мост, исследователи задались целью доказать две гипотезы: что общего предположения, что изучение мозга является крайне медленно может быть неправильным, и что динамика мозга может включать механизма ускоренного обучения. На удивление, обе гипотезы были доказаны правильными.
«На этапе обучения в нашем мозге, как полагают, обычно длятся десятки минут или даже больше, в то время как в компьютере, он длится наносекунды, или миллион раз миллион быстрее», — сказал ведущий автор исследования профессор Идо Кантер из Бар-Иланского университета по кафедре физики и Гонда (goldschmied с) Мозг междисциплинарный научно-исследовательский центр. «Хотя мозг крайне медленно, его вычислительные возможности превосходят или сопоставимы, в типичное состояние-оф-искусства алгоритмы искусственного интеллекта», — добавил Кантер, которому помогал в работе Шира Сарди, доктор Рони Варди, Юваль Меир, доктор Амир Goldental, Шири Hodassman и Яэль Tugendfaft.
Эксперименты команды показали, что адаптация в нашем мозгу значительно ускорена с частотой тренировок. «Учимся наблюдать то же изображение в 10 раз в секунду является столь же эффективным, как наблюдения того же изображения в 1000 раз в месяц», — сказала Шира Сарди, основной вклад в эту работу. «Повторяя быстро одно изображение улучшает адаптацию в наш мозг секунд, а не десятки минут. Вполне возможно, что обучение в наш мозг еще быстрее, но за пределами наших текущих экспериментальных ограничений», — добавил д-р Рони Варди, еще один из основных участников исследования. Использование этого вновь открывшимися, мозг-вдохновил ускоренный механизм обучения значительно превосходит широко используемые алгоритмы машинного обучения, такие как признание рукописные цифры, особенно в случае небольших наборов данных для подготовки.
Реконструированный мост от экспериментальной неврологии для машинного обучения, как ожидается, для продвижения искусственного интеллекта и особенно решение сверхбыстрых решений при ограниченных обучающих примеров, похож на многие обстоятельства принятия решения человека, а также роботизированный контроль и оптимизация сети.
История Источник:
Материалы , предоставляемые Бар-Иланского университета. Примечание: материалы могут быть отредактированы для стиля и длины.