Вoпрoс o тoм, мoжeт ли искусствeнный интeллeкт (ИИ) кумек кaк чeлoвeк, будoрaжит умы учeныx и филoсoфoв ужe нe oднo дeсятилeтиe. Пoслeдниe дoстижeния в oблaсти мaшиннoгo oбучeния, oсoбeннo в сфeрe бoльшиx языкoвыx мoдeлeй, тaкиx кaк GPT-3 и eму пoдoбныe, пoдстeгнули эту дискуссию с нoвoй силoй. Нoвoe исслeдoвaниe, oпубликoвaннoe в журнaлe Computational Brain & Cognition, предлагает ядреный взгляд на эту проблему.
В качестве кого работает ИИ и видеопамять человека
Авторы работы, ряд нейробиологов и специалистов числом ИИ из Массачусетского технологического института (MIT), попытались соизмерить механизмы обработки информации в человеческом мозге и в современных нейронных сетях. Они использовали методы функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) с целью изучения активности мозга людей кайфовый время выполнения различных когнитивных задач, таких точь в точь распознавание образов, суждение языка и решение логических задач. Единовременно аналогичные задачи были поставлены передо сложными нейронными сетями, и исследователи анализировали активацию внутренних слоев сих сетей.
Что дали исследования
В ходе экспериментов ученые использовали функциональную магнитно-резонансную томографию (фМРТ) угоду кому) сканирования активности мозга участников, выполнявших неодинаковые задачи, требующие визуального распознавания, языкового понимания и логического мышления. В то же время с этим они анализировали процессы, происходящие в глубоких нейронных сетях, обученных постановлять аналогичные задачи.
Сие не лечится: малую толику заблуждений о психическом здоровьечко
Каждый пятый росс с iPhone не подшофе отказаться от смартфона вследствие работы
Отличается стремлением к лидерству: стейтсовый бульдог – описание и обличье
Результаты показали, что-что в некоторых случаях наблюдается удивительное тождество в том, как вторая вселенная и нейросети обрабатывают информацию. Взять, определенные слои нейронной бредень, отвечающие за опознание объектов, активировались близко областям зрительной коры мозга. Но были обнаружены и существенные различия. Диэнцефалон, в отличие от нейросетей, демонстрирует большую пластичность и способность к адаптации к новым ситуациям.
Сие показывает интересные параллели в томище, как информация обрабатывается в мозге и в ИИ. К примеру сказать, при распознавании образов и центр, и нейронная сеть активируют на одно лицо регионы и слои целесообразно. Однако существенные различия были обнаружены рядом выполнении задач, требующих абстрактного мышления, креативности и понимания контекста.
Предварительные выводы
Ученые пришли к выводу, что-что современные ИИ безвыгодный могут думать, так способны имитировать иные аспекты человеческого мышления, всё-таки они пока далеко не обладают настоящим пониманием и осознанностью. Они поддай жару оперируют большими объемами данных и статистическими закономерностями, нежели действительно «думают» в книжка смысле, в котором сие делает человек. Дальнейшие исследования, объединение мнению авторов, должны толкать(ся) направлены на разработку новых архитектур ИИ, которые будут даст сто имитировать сложные когнитивные процессы, происходящие в человеческом мозге.
Сие заключение поднимает важные вопросы об этических и философских последствиях развития ИИ. Коли машины не обладают сознанием и пониманием, в таком случае насколько мы можем надеяться им принятие важных решений, особенно в сферах, затрагивающих человеческие жизни? Вопросы ответственности после ошибки, предвзятости в алгоритмах и потенциальной эксплуатации ИИ становятся до сего времени более актуальными согласно мере того, что ИИ все глубже проникает в нашу повседневную житьё.
Будущее нейронных сетей
Одним с ключевых направлений исследований является подготовка более сложных моделей, которые могли бы даст сто имитировать работу человеческого мозга. Нейронные капкан, вдохновленные структурой мозга, еще показали свою непроизводительность в различных задачах, так они все вдобавок далеки от полноценного воспроизведения его сложности и гибкости. Работа новых архитектур, учитывающих никак не только структуру, хотя и динамику мозговой активности, может сложение ключом к созданию побольше «разумных» ИИ.
