L’intelligenza artificiale è una disciplina che, storicamente, ha premiato i grandi pensatori. James Marshall, professore di informatica all’Università di Sheffield nel Regno Unito, pensa in piccolo.
Contenuti
- Costruire sistemi di navigazione più intelligenti
- Causando scalpore
Non è da intendersi come un affronto, quanto piuttosto come una descrizione accurata del suo lavoro. La sua startup, Tecnologie Opteran, ha appena ricevuto 2,8 milioni di dollari per continuare a portare avanti questo lavoro. Laddove altri si concentrano sulla creazione di A.I. con un'intelligenza di livello umano, spingendosi ancora più lontano nei regni di "intelligenza artificiale generale", Marshall ha gli occhi puntati su qualcosa di molto più piccolo dell'umano cervello. Vuole costruire un cervello artificiale per un'ape.
Il cervello di un’ape è molto più piccolo e tecnicamente più semplicistico di quello umano. Per quanto ne sappiamo, il cervello umano ha circa 86 miliardi di neuroni e un volume di 1.274 centimetri cubi. Il cervello di un'ape ha 1 milione di neuroni ed è grande all'incirca quanto una capocchia di spillo.
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Riprogettare il cervello artificiale di un’ape in silicio dovrebbe essere molto più semplice che costruire un cervello umano artificiale. In effetti, le reti neurali più grandi oggi hanno molti più neuroni artificiali di quanti ne abbia l’ape reale. Se bastassero neuroni artificiali per costruire un’intelligenza paragonabile a quella di un animale reale, noi dovrebbe avere un’intelligenza artificiale significativamente più avanzata nell’intelligenza generale rispetto a a rana. Inutile dire che non lo facciamo.
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Marshall ha dichiarato a Digital Trends che il suo interesse nella ricerca è stato originariamente suscitato dal sentirne parlare progetti su larga scala con l'obiettivo di costruire una simulazione computerizzata completa del cervello umano. "La mia risposta iniziale è stata: 'se intendi iniziare a costruire un modello di qualsiasi cervello del pianeta, perché mai dovresti iniziare con quello più complicato?'", ha detto.
Costruire sistemi di navigazione più intelligenti
Le api mellifere potrebbero sembrare più semplici – e, in un senso molto reale, lo sono – ma il reverse engineering del cervello di un’ape non è una questione di risultati a portata di mano senza alcuna applicazione pratica. Marshall ha affermato che le api sono “esperti navigatori visivi, [esperti nella] navigazione a lunga distanza, con capacità di apprendimento molto sofisticate. Sono molto più del semplice tipo di automi reattivi che la gente spesso pensa che siano gli insetti. Individualmente sono molto intelligenti”.
Ricerca precedente ha suggerito che le api sono in grado di risolvere sfide come il problema del commesso viaggiatore (nel loro caso, trovare il percorso più breve tra i fiori scoperti in ordine casuale) in una frazione del tempo necessario per raggiungere la cima del mondo supercomputer. Costruire il cervello di un’ape in silicio potrebbe quindi aiutare a sviluppare sofisticati strumenti di navigazione che potrebbero essere leggeri, a bassissima potenza e ordini di grandezza più efficienti rispetto al cervello umano. approcci di apprendimento profondo", ha affermato David Rajan, CEO di Opteran. La tecnologia dell’azienda potrebbe alimentare futuri droni, veicoli autonomi e vari robot.
“Avere un milione di neuroni e comunque molte sinapsi non è la fine della storia; è il modo in cui li colleghi insieme.
Le attuali metodologie di deep learning si ispirano a un’astrazione della corteccia visiva del cervello, riferendosi al suo centro di riconoscimento visivo. Gli algoritmi di Opteran ispirati alle api, nel frattempo, riflettono in modo più completo il modo in cui funziona effettivamente il cervello. "Quando guardi un cervello completo, è altamente strutturato", ha detto Marshall. "Ci sono diverse regioni del cervello che fanno cose diverse, che sono strutturate internamente in modi diversi, con connessioni ben definite tra loro."
Rajan, che ha descritto come fondamentale l’approccio dell’azienda agli algoritmi cerebrali più ispirati alla biomimetica diverso dagli approcci attuali, ha affermato di non chiamarla intelligenza artificiale, ma piuttosto “naturale”. intelligenza."
“Avere un milione di neuroni e comunque molte sinapsi non è la fine della storia; è il modo in cui li colleghi insieme”, ha detto Marshall. “Riguarda anche il tipo di elaborazione delle informazioni che avviene a livello dei neuroni, perché esiste più di un tipo di neurone nel cervello reale, anche se spesso esiste un solo tipo di neurone in quello profondo netto."
Causando scalpore
L’approccio di Opteran alla tecnologia cerebrale presenta diversi elementi estremamente promettenti. Il suo algoritmo ad alte prestazioni utilizzerà molta meno energia rispetto ai pesanti sistemi informatici utilizzati dagli odierni strumenti di deep learning. Fondamentalmente, i suoi creatori promettono che non sarà richiesta alcuna formazione, rendendo molto più semplice l'implementazione fuori dagli schemi e sarà migliore nel gestire lo stile degli eventi del cigno nero. casi limite. Inoltre, è prevedibile, con regole trasparenti che gli conferiscono un vantaggio rispetto agli attuali approcci opachi e non verificabili utilizzati dall’A.I. ricercatori.
Opteran lancerà i suoi primi strumenti commerciali nei prossimi 18 mesi, inclusa la tecnologia per gli ostacoli evitamento e navigazione reattiva e processo decisionale autonomo, nonché Opteran See, a 360 gradi telecamera.
Fino ad allora, l’idea che questo sia un approccio più solido alla costruzione di tecnologie di rilevamento autonome rimane discutibile. Tuttavia, i primi segnali sono promettenti. Una recente sperimentazione ha coinvolto l’utilizzo della tecnologia Opteran per pilotare un piccolo drone di peso inferiore a 250 grammi completa autonomia di bordo, utilizzando meno di 10.000 pixel presi da un'unica panoramica a bassa risoluzione telecamera. Un drone che pensa come un calabrone? È sicuramente qualcosa da tenere d’occhio.
Ma come fai a sapere se hai creato il cervello di un calabrone in silicio? Dopotutto, come lo sono i principali neuroscienziati desidero sottolineare, ci sono molte cose che ancora non sappiamo sul cervello e quindi non possiamo sperare di decodificarlo. Esistono i traguardi necessari nella biomimetica dei calabroni per sapere quando un'A.I. modellato su un calabrone sta facendo ciò che i suoi creatori affermano che sia?
“Ciò che ci interessa davvero a livello commerciale è il comportamento, la competenza del sistema”, ha affermato Marshall. “Come azienda, non ci fissiamo nel dire che siamo sicuri di aver riprodotto il modo in cui funziona l’ape. [Vogliamo dire invece] che siamo fiduciosi di aver riprodotto un sistema che è comportamentalmente robusto e che ci sembra comportarsi come se fosse un'ape che si comporta come un'ape. Ciò risale alla definizione di Alan Turing di A.I. test. Come fai a sapere quando hai creato l'intelligenza artificiale? Non puoi davvero guardarti dentro e dire: “sì, è l’intelligenza artificiale”. Deve essere un test comportamentale. Questo è ciò che Gioco d'imitazione È; quando puoi ingannare un osservatore umano facendogli credere che stia parlando con un altro essere umano anziché con un'intelligenza artificiale?
Un test di Turing per i robot delle api, quindi? I prossimi due anni sembrano sempre più interessanti. Quando i robot di domani saranno alimentati da un algoritmo ispirato ai calabroni, ricorda dove l'hai sentito per primo. E perché, quando si parla di intelligenza artificiale, pensare in piccolo non è poi così male.
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