Głównym zadaniem sztucznej inteligencji jest symulowanie ludzkiej świadomości. Jest to proces skomplikowany do zaprojektowania głównie z jednego powodu – nasz mózg działa zupełnie inaczej niż komputer.
Wielu naukowców próbowało utworzyć zatem coś na kształt sztucznego mózgu. Jego kluczowym elementem miały być oczywiście sztuczne neurony. Pomimo, że ich stworzenie jest jak najbardziej możliwe, nie były one zbyt wydajne.
Naukowcy z Uniwersytetu Koreańskiego postanowili ugryźć ten problem w nieco inny sposób. Wykorzystali oni istniejące sztuczne sieci neuronowe nie do modelowania całego mózgu, ale do modelowania każdego pojedynczego neuronu i synapsy.
Sprawdź też top 5 czytników e-booków
Biologiczne neurony są zbyt skomplikowane, żeby zaprogramować każdy z nich zachowując jego złożoność. Stworzone przez nich rozwiązanie pozwala zamiast tego stopniowo przybliżać je do oczekiwanych rezultatów.
W dużym skrócie, zamiast sieci neuronowej imitującej ludzki mózg, stworzone zostało coś w rodzaju sieci sieci neuronowych. Zdaniem zespołu z Uniwersytetu Koreańskiego, pomimo większej złożoności rozwiązanie te jest znacznie bardziej efektywne
Zachowanie neuronów zostało zaprogramowane tak, aby zmieniało się w czasie. Zastosowano do tego algorytmy ewolucyjne – procesy które mogą symulować określony typ procesu ewolucyjnego zachodzącego w naturze. W szczególności mowa tutaj o losowej mutacji i reprodukcji. Sztuczne neurony będą się więc zachowywały dokładnie jak żywe – z pewną dozą kontrolowanej losowości.
Na naukowców pracujących nad prawdziwie sztuczną inteligencją czeka jednak jeszcze jedno zadanie, które na razie wydaje się nie do przejścia. Nie znamy jeszcze sposobu, w jaki nasz mózg wykonuje niektóre algorytmy. W szczególności, nie mamy pojęcia jak się uczy. Niezwykle ciężko będzie stworzyć zatem proces, którego działania nie znamy.
Zobacz też:
Sztuczna inteligencja pozna twoje myśli?
Jak cenzura wpływa na sztuczną inteligencje?
AI pomoże szybciej opracowywać leki
