Un puente de medio siglo entre la neurociencia y la inteligencia artificial se ha revivido a través de un mecanismo de aprendizaje inspirado en el cerebro ultrarrápido recientemente revelado utilizado para acelerar los algoritmos de aprendizaje de inteligencia artificial existentes basados en pequeños conjuntos de datos.
El origen de la máquina y los algoritmos de aprendizaje profundo, que afectan cada vez más a casi todos los aspectos de nuestra vida, es el mecanismo de aprendizaje de las fuerzas sinápticas peso que conectan las neuronas en nuestro cerebro. Al intentar imitar estas funciones cerebrales, los investigadores se unieron entre la neurociencia y la artificialinteligencia hace más de medio siglo. Sin embargo, desde entonces la neurociencia experimental no ha avanzado directamente el campo del aprendizaje automático y ambas disciplinas, la neurociencia y el aprendizaje automático, parecen haberse desarrollado de forma independiente.
En un artículo publicado hoy en la revista Informes científicos , los investigadores revelan que han reconstruido con éxito el puente entre la neurociencia experimental y los algoritmos avanzados de aprendizaje de inteligencia artificial. Al realizar nuevos tipos de experimentos en cultivos neuronales, los investigadores pudieron demostrar un nuevo mecanismo acelerado de aprendizaje inspirado en el cerebro. Cuando el mecanismo fueutilizado en la tarea artificial del reconocimiento de dígitos escritos a mano, por ejemplo, sus tasas de éxito superaron sustancialmente los algoritmos de aprendizaje automático utilizados comúnmente.
Para reconstruir este puente, los investigadores se propusieron probar dos hipótesis: que la suposición común de que el aprendizaje en el cerebro es extremadamente lento podría estar equivocada, y que la dinámica del cerebro podría incluir mecanismos de aprendizaje acelerado. Sorprendentemente, ambas hipótesis fueronprobado correcto
"Se cree que un paso de aprendizaje en nuestro cerebro suele durar decenas de minutos o incluso más, mientras que en una computadora dura un nanosegundo, o un millón de veces más rápido", dijo el autor principal del estudio, el profesor Ido Kanter,del Departamento de Física de la Universidad de Bar-Ilan y el Centro de Investigación del Cerebro Multidisciplinario Gonda Goldschmied. "Aunque el cerebro es extremadamente lento, sus capacidades computacionales superan o son comparables a los algoritmos de inteligencia artificial típicos".Kanter, quien fue asistido en la investigación por Shira Sardi, Dr. Roni Vardi, Yuval Meir, Dr. Amir Goldental, Shiri Hodassman y Yael Tugendfaft.
Los experimentos del equipo indicaron que la adaptación en nuestro cerebro se acelera significativamente con la frecuencia de entrenamiento. "Aprender observando la misma imagen 10 veces en un segundo es tan efectivo como observar la misma imagen 1,000 veces en un mes", dijo Shira Sardi, unaprincipal contribuyente a este trabajo. "La repetición de la misma imagen mejora rápidamente la adaptación en nuestro cerebro a segundos en lugar de decenas de minutos. Es posible que el aprendizaje en nuestro cerebro sea aún más rápido, pero más allá de nuestras limitaciones experimentales actuales", agregó el Dr. Roni Vardi, otro contribuyente principal a la investigación. La utilización de este mecanismo de aprendizaje acelerado recientemente inspirado en el cerebro supera sustancialmente a los algoritmos de aprendizaje automático de uso común, como el reconocimiento de dígitos escritos a mano, especialmente cuando se proporcionan pequeños conjuntos de datos para la capacitación.
Se espera que el puente reconstruido de la neurociencia experimental al aprendizaje automático avance la inteligencia artificial y especialmente la toma de decisiones ultrarrápida bajo ejemplos de entrenamiento limitados, similar a muchas circunstancias de la toma de decisiones humanas, así como el control robótico y la optimización de la red.
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Materiales proporcionado por Universidad de Bar-Ilan . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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