Mechanizmy Sztucznej Inteligencji (AI) inspirowane ludzkim snem
Postęp w sztucznej inteligencji (AI) zmienia nasze rozumienie możliwości maszyn. Badania wykazały, że procesy inspirowane ludzkim snem mogą istotnie zwiększyć umiejętność AI do zapamiętywania i wykorzystywania zdobytej wiedzy. Takie odkrycia otwierają drogę do tworzenia bardziej zaawansowanych systemów AI.
AI może korzystać ze „snu” dla lepszego uczenia się
Naukowcy odkryli, że sztuczna inteligencja może skuteczniej się uczyć, korzystając z metod naśladujących ludzki sen. Badania, opublikowane na serwerze pre-print arXiv przez Concetto Spampinato i jego zespół, przedstawiają metodę zwaną skonsolidowanym uczeniem się podczas czuwania i snu (WSCL). Ta metoda ma na celu pokonanie problemu katastrofalnego zapominania, gdzie AI traci zdolność do wykonywania wcześniej opanowanych zadań po zdobyciu nowej wiedzy.
Metoda WSCL dzieli proces uczenia na fazy czuwania i snu. W fazie czuwania AI jest szkolona na danych, podczas gdy faza snu pozwala na analizę i konsolidację informacji z poprzednich sesji uczenia się. Faza „snu” umożliwia tworzenie nowych połączeń poprzez kombinację wcześniej nauczonych koncepcji, co wspiera integrację nowej wiedzy. Badania wykazały, że wdrożenie WSCL poprawia dokładność identyfikacji obrazów i umożliwia lepsze wykorzystanie wcześniej zdobytej wiedzy.
Przyszłość i wpływ WSCL na rozwój AI
Metoda WSCL ma znaczący potencjał dla przyszłości AI, umożliwiając tworzenie systemów zdolnych do radzenia sobie z zadaniami wymagającymi rozległej wiedzy. Naśladowanie ludzkich procesów snu może również przyczynić się do głębszego zrozumienia mechanizmów uczenia się i pamięci, otwierając nowe ścieżki dla badań w neurobiologii i psychologii.
