AI Bumblebee Brains: de sleutel tot navigatie van de volgende generatie?

Kunstmatige intelligentie is een discipline die historisch gezien grote denkers heeft beloond. James Marshall, hoogleraar computerwetenschappen aan de Britse Universiteit van Sheffield, denkt klein.

Dat is niet flauw bedoeld, maar eerder een nauwkeurige beschrijving van zijn werk. Zijn start, Opteran-technologieën, heeft zojuist 2,8 miljoen dollar ontvangen om dat werk voort te zetten. Waar anderen zich richten op het bouwen van A.I. met intelligentie op menselijk niveau, die nog verder doordringt in de rijken van ‘kunstmatige algemene intelligentie’, Marshall heeft zijn zinnen gezet op iets dat veel kleiner is dan de mens brein. Hij wil een kunstmatig honingbijbrein bouwen.

De hersenen van een honingbij zijn ordes van grootte kleiner en technisch gezien eenvoudiger dan die van een mens. Een menselijk brein heeft, voor zover wij weten, ongeveer 86 miljard neuronen en een volume van 1.274 kubieke centimeter. Het brein van een honingbij heeft 1 miljoen neuronen en is ongeveer zo groot als een speldenknop.

Het opnieuw ontwerpen van een kunstmatig honingbijbrein in silicium zou een stuk eenvoudiger moeten zijn dan het bouwen van een kunstmatig menselijk brein. In feite hebben de grootste neurale netwerken nu aanzienlijk meer kunstmatige neuronen dan de honingbij echte heeft. Als er alleen maar kunstmatige neuronen nodig waren om een ​​intelligentie op te bouwen die vergelijkbaar is met die van een echt dier, dan zouden wij dat wel doen zou kunstmatige intelligentie moeten hebben die aanzienlijk geavanceerder is op het gebied van algemene intelligentie dan a kikker. Onnodig te zeggen dat wij dat niet doen.

Marshall vertelde Digital Trends dat zijn onderzoeksinteresse oorspronkelijk werd gewekt door het horen ervan grootschalige projecten met als doel een complete computersimulatie van het menselijk brein te bouwen. “Mijn eerste reactie daarop was: ‘Als je een model gaat bouwen van welk brein dan ook op deze planeet, waarom zou je dan in vredesnaam beginnen met het meest ingewikkelde?’” zei hij.

Slimmere navigatiesystemen bouwen

Honingbijen lijken misschien eenvoudiger – en in een heel reële zin zijn ze dat ook – maar het reverse-engineeren van een bijenbrein gaat niet over laaghangend fruit zonder praktische toepassing. Marshall zei dat bijen ‘volmaakte visuele navigators zijn, [bedreven in] langeafstandsnavigatie, met zeer geavanceerde leervaardigheden. Ze zijn veel meer dan het simpele soort reactieve automaten waarvan mensen vaak denken dat insecten dat zijn. Individueel zijn ze heel slim.”

Vorig onderzoek heeft gesuggereerd dat honingbijen in staat zijn uitdagingen op te lossen, zoals het handelsreizigersprobleem (in hun geval het vinden van de kortste route tussen bloemen ontdekt in willekeurige volgorde) in een fractie van de tijd dat het de wereldtop zou beslaan supercomputers. Het bouwen van een honingbijbrein in silicium zou daarom kunnen helpen bij de ontwikkeling van geavanceerde navigatiehulpmiddelen die lichtgewicht, ultralaag vermogen en ordes van grootte efficiënter zouden kunnen zijn dan de diepgaande leerbenaderingen”, zegt David Rajan, CEO van Opteran. De technologie van het bedrijf zou toekomstige drones, autonome voertuigen en verschillende robots kunnen aandrijven.

De huidige deep-learning-methodologieën zijn geïnspireerd op een abstractie van de visuele cortex van de hersenen, verwijzend naar het visuele herkenningscentrum. De bijen-geïnspireerde algoritmen van Opteran weerspiegelen ondertussen beter de manier waarop de hersenen daadwerkelijk werken. “Als je naar een compleet brein kijkt, is het zeer gestructureerd,” zei Marshall. “Je hebt verschillende hersengebieden die verschillende dingen doen, die intern op verschillende manieren gestructureerd zijn, met goed gedefinieerde verbindingen daartussen.”

Rajan, die de benadering van het bedrijf van meer op biomimicry geïnspireerde hersenalgoritmen als fundamenteel beschreef anders dan de huidige benaderingen, zei dat hij het geen kunstmatige intelligentie noemt, maar eerder ‘natuurlijk’ intelligentie."

“Het hebben van een miljoen neuronen en hoeveel synapsen ook is niet het einde van het verhaal; het is hoe je ze met elkaar verbindt”, zei Marshall. “Het gaat ook over het soort informatieverwerking dat op neuronniveau plaatsvindt, omdat dat zo is Er is meer dan één soort neuron in het echte brein, hoewel er vaak maar één neurontype in de diepte zit netto."

Een buzz veroorzakend

Opterans benadering van hersentechnologie bevat verschillende uiterst veelbelovende elementen. Het krachtige algoritme zal aanzienlijk minder stroom verbruiken dan de zware computersystemen die worden gebruikt door de hedendaagse deep-learning tools. Cruciaal is dat de makers beloven dat er geen training nodig zal zijn, waardoor het aanzienlijk gemakkelijker wordt om out-of-the-box te implementeren, en het beter zal zijn in het omgaan met Black Swan-evenementen. rand gevallen. Bovendien is het voorspelbaar, met transparante regels die het een voorsprong geven op de ondoorzichtige en niet-verifieerbare huidige aanpak van AI. onderzoekers.

Opteran zal de komende 18 maanden zijn eerste commerciële tools lanceren, inclusief technologie voor obstakels vermijding en reactieve navigatie, en autonome besluitvorming, evenals Opteran See, een 360 graden camera.

Tot die tijd blijft het idee dat dit een robuustere benadering is voor het bouwen van autonome detectietechnologieën open voor vragen. De eerste tekenen zijn echter veelbelovend. Bij een recente proef werd de technologie van Opteran gebruikt om een ​​kleine drone van minder dan 250 gram te besturen volledige autonomie aan boord, met gebruik van minder dan 10.000 pixels uit één panoramisch beeld met lage resolutie camera. Een drone die denkt als een hommel? Dat is zeker iets om in de gaten te houden.

Maar hoe weet je of je de hersenen van een hommel in silicium hebt gemaakt? Zoals toonaangevende neurowetenschappers dat immers ook doen graag wijzen, er is veel dat we nog steeds niet weten over de hersenen en daarom kunnen we niet hopen dat we dit kunnen reverse-engineeren. Bestaan ​​de noodzakelijke mijlpalen in de biomimicry van hommels om te weten wanneer een A.I. gemodelleerd naar een hommel doet wat de makers ervan beweren?

“Waar we commercieel echt om geven is gedrag, de competentie van het systeem”, zei Marshall. “Als bedrijf zijn we niet gefixeerd op het zeggen dat we er zeker van zijn dat we de manier waarop de honingbij werkt hebben gereproduceerd. [In plaats daarvan willen we zeggen] dat we er vertrouwen in hebben dat we een systeem hebben gereproduceerd dat gedragsmatig robuust is en dat ons lijkt te gedragen alsof het een honingbij is die zich gedraagt ​​als een honingbij. Dit gaat terug op de definitie van Alan Turing van een A.I. test. Hoe weet je wanneer je AI hebt gemaakt? Je kunt niet echt naar binnen kijken en zeggen: ‘Ja, dat is A.I.’. Het moet een gedragstest zijn. Dat is wat de Imitatie spel is; Wanneer kun je een menselijke waarnemer voor de gek houden dat hij met een ander mens praat in plaats van met een AI?

Een Turing-test voor bijenbots dan? De komende jaren klinken steeds interessanter. Wanneer de robots van morgen worden aangedreven door een op hommels geïnspireerd algoritme, onthoud dan waar je het voor het eerst hoorde. En waarom, als het op AI aankomt, klein denken toch niet zo slecht is.

Aanbevelingen van de redactie

• Dit is wat een trendanalyserende A.I. denkt dat dit de volgende grote stap in de technologie zal zijn
• De toekomst van AI: 4 grote dingen om naar te kijken de komende jaren
• Taalsupermodel: hoe GPT-3 stilletjes de A.I. revolutie
• Freaky nieuwe A.I. scant je hersenen en genereert vervolgens gezichten die je aantrekkelijk vindt
• Beeldherkenning A.I. heeft een grote zwakte. Dit zou de oplossing kunnen zijn