Лос Аламос үндэсний лабораторийн судалгааны үр дүнгээс үзэхэд хиймэл оюун ухааныг өөрөө суралцах үйл явцын дараа амрааж байхгүй бол тогтворгүй шинж чанартай болдог ажээ.

Лос Аламос үндэсний лабораторийн компьютер шинжлэх ухааны эрдэмтэн "Yijing Watkins" болон түүний баг хиймэл оюун ухааны сүлжээг хүний тархи шөнө нойрсож байхад мэдэрдэг долгионтой төстэй нөхцөлд байлгахад түүний суралцах чадвар эрс өсөж байгааг анзаарсан байна. "Бид хиймэл оюун ухаанд хүнтэй ижил шөнийн турш унтаж, амралт авах нөхцлийг бүрдүүлж өгч байгаагаас өөрцгүй хэрэг." гэж "Yijing Watkins" хэлэв.

Судалгааны баг анхандаа амьд биет хэрхэн харах чадвараа хөгжүүлдэгтэй ижил зарчмаар хиймэл оюун ухааны сүлжээг  хөгжүүлэх зорилготой байв. Тэд хяналтгүй суралцах орчин буюу аливаа биесийг өөр нэгэн урьдчилан ангилсан  биестэй  харьцуулалгүйгээр ангилах, бие даан суралцах симуляцийг тогтворжуулахыг зорьсон ч хүндрэлтэй тулгарч байв. Энэ нь тэдний бүтээсэн хиймэл оюун ухаан бие даан суралцахад дутагдалтай байснаас болсон ба судалгааны багийнхан үүнийг шийдэх хариултыг хайж байв.

"Асуудал зөвхөн амьд биологийн биет суралцах үед ажилладаг мэдрэлийн эсүүдийн үйл ажиллагааг дуурайхад үүсэж байсан. Ихэнх машин сургалт, гүн сургалт болон хиймэл оюун ухааны судлаачдад ийм төрлийн асуудал үүсэж байсан удаагүй. Учир нь тэдний системийг хүлээж буй эцсийн үр дүнгээс өөр төрлийн үр дүн гаргахаас сэргийлж байдаг математик үйлдлүүд захирч байдаг." гэж Yijing Watkins онцоллоо.

Хүний биеийн циклийг дуурайх нь:

Уг багийнхан сүлжээг тогтворжуулахын тулд хөгжүүлж байгаа систем ээ амьд бие унтах үед ялгардаг долгионд оруулсан байна. Тэд төрөл бүрийн дуу долгион туршиж үзсэн бөгөөд эдгээрээс хамгийн үр дүнтэй байсан нь Гауссын долгион гэдгийг илрүүлжээ. Гауссын долгион төрөл бүрийн давтамж болон далайцаас бүрддэг юм. Тэд биологийн мэдрэлийн эсүүд удаан долгионт унтлагын үед хүлээж авдаг өгөгдлөлийг энэ долгионтой маш ижил байдаг гэж тайлбарлажээ.

Багийн дараагийн зорилго бол энэхүү алгоритмыг "Интел" компанийн нейроморфик чип дээр турших юм. Судлаачид
нейроморфик чипийг тодорхой цагийн хугацаанд амрааж, бодит орчинд ажиглаж байгаа камераас ирэх мэдээллийг боловсруулах үйл явцыг тогтвортой байлгах боломжийг нээхийг зорьж байна. Хэрэв хиймэл оюун ухаан
бид нар шиг мөн адил унтаж амрах шаардлагатай байдаг бол ойрын ирээдүйд шинээр бий болох ухаалаг машин, андройдууд бид нартай адил зарчмаар ажиллана гэж ойлгож болох нь.

Эх сурвалж: Forbes