А.И. Мозги шмеля: ключ к навигации нового поколения?

Искусственный интеллект — это дисциплина, которая исторически вознаграждала великих мыслителей. Джеймс Маршалл, профессор компьютерных наук в британском Университете Шеффилда, мыслит мелко.

Это не пренебрежение, а точное описание его работы. Его стартап, Оптеран Технологии, только что получил 2,8 миллиона долларов для продолжения этой работы. В то время как другие сосредоточены на создании искусственного интеллекта. с интеллектом человеческого уровня, продвигаясь еще дальше в сферу «искусственный общий интеллект», Маршалл нацелен на нечто гораздо меньшее, чем человеческий мозг. Он хочет построить искусственный мозг пчелы.

Мозг пчелы на несколько порядков меньше и технически проще человеческого мозга. Насколько нам известно, человеческий мозг содержит где-то порядка 86 миллиардов нейронов и имеет объем 1274 кубических сантиметра. Мозг медоносной пчелы имеет 1 миллион нейронов и имеет размер примерно с булавочную головку.

Реинжиниринг искусственного мозга пчелы в кремнии должен быть намного проще, чем создание искусственного человеческого мозга. Фактически, крупнейшие нейронные сети теперь содержат значительно больше искусственных нейронов, чем настоящих у пчелы. Если бы искусственные нейроны были всем, что нужно для создания интеллекта, сравнимого с интеллектом настоящего животного, мы должен иметь искусственный интеллект, который значительно более продвинут в общем интеллекте, чем лягушка. Излишне говорить, что мы этого не делаем.

Маршалл рассказал Digital Trends, что его исследовательский интерес изначально был вызван слухами о масштабные проекты целью которого является создание полной компьютерной симуляции человеческого мозга. «Мой первоначальный ответ на это был такой: «Если вы собираетесь начать строить модель любого мозга на планете, с какой стати вам начинать с самого сложного?» — сказал он.

Создание более умных навигационных систем

Медоносные пчелы могут показаться более простыми — и в прямом смысле так оно и есть — но реверс-инжиниринг пчелиного мозга — это не просто висящие плоды без практического применения. Маршалл сказал, что пчелы — «совершенные визуальные навигаторы, умеющие ориентироваться на большие расстояния и обладающие очень сложными способностями к обучению. Они гораздо больше, чем простые реактивные автоматы, которыми люди часто считают насекомых. По отдельности они очень умны».

Предыдущее исследование предположил, что медоносные пчелы способны решать такие задачи, как задача коммивояжера (в их случае найти кратчайший путь между цветами, обнаруженными в случайном порядке) за долю времени, которое заняло бы вершину мира суперкомпьютеры. Таким образом, создание мозга медоносной пчелы из кремния могло бы помочь в разработке сложных навигационных инструментов, которые могли бы быть легкими, сверхмаломощными и на несколько порядков более эффективными, чем подходы глубокого обучения», — сказал Дэвид Раджан, генеральный директор Opteran. Технология компании может использоваться в будущих дронах, автономных транспортных средствах и различных роботах.

Современные методологии глубокого обучения основаны на абстракции зрительной коры головного мозга, относящейся к ее центру визуального распознавания. Между тем, алгоритмы Opteran, вдохновленные пчелами, более полно отражают то, как на самом деле работает мозг. «Когда вы смотрите на мозг в целом, он очень хорошо структурирован», — сказал Маршалл. «У вас есть разные области мозга, которые выполняют разные функции, внутренне устроены по-разному и имеют четко определенные связи между ними».

Раджан, который описал подход компании к созданию мозговых алгоритмов, основанных на биомимикрии, как фундаментально отличающийся от нынешних подходов, сказал, что он называет это не искусственным интеллектом, а скорее «естественным интеллектом». интеллект."

«Наличие миллиона нейронов и большого количества синапсов — это еще не конец истории; это то, как вы соединяете их вместе», — сказал Маршалл. «Речь идет также о том, какая обработка информации происходит на уровне нейронов, потому что есть В реальном мозге существует более одного типа нейронов, хотя в глубоком мозге часто бывает только один тип нейронов. сеть."

Вызывает ажиотаж

Подход Opteran к технологиям мозга имеет несколько чрезвычайно многообещающих элементов. Его высокопроизводительный алгоритм будет потреблять значительно меньше энергии, чем тяжелые компьютерные системы, используемые сегодня в инструментах глубокого обучения. Важно отметить, что его создатели обещают, что никакого обучения не потребуется, что значительно упрощает развертывание «из коробки» и позволит лучше справляться с событиями в стиле «черный лебедь». крайние случаи. Более того, он предсказуем и имеет прозрачные правила, которые дают ему преимущество перед непрозрачными и непроверяемыми нынешними подходами, используемыми ИИ. исследователи.

Opteran выпустит свои первые коммерческие инструменты в ближайшие 18 месяцев, включая технологию для преодоления препятствий. уклонение и реактивная навигация, автономное принятие решений, а также Opteran See, обзор на 360 градусов камера.

До тех пор идея о том, что это более надежный подход к созданию автономных сенсорных технологий, остается под вопросом. Однако первые признаки обнадеживают. Недавнее испытание включало использование технологии Opteran для пилотирования небольшого дрона весом менее 250 граммов. полная автономность, используя менее 10 000 пикселей, взятых из одной панорамы низкого разрешения камера. Дрон, который думает как шмель? Это, безусловно, то, за чем стоит следить.

Но как узнать, что вы создали мозг шмеля из кремния? В конце концов, как считают ведущие нейробиологи очень хочу отметить, мы еще многого не знаем о мозге и поэтому не можем надеяться на реверс-инжиниринг. Существуют ли необходимые вехи в биомимикрии шмелей, чтобы знать, когда ИИ. созданный по образцу шмеля, делает то, что утверждают его создатели?

«Что нас действительно волнует с коммерческой точки зрения, так это поведение, компетентность системы», — сказал Маршалл. «Как бизнес, мы не зацикливаемся на том, чтобы заявлять, что уверены, что воспроизвели то, как работают медоносные пчелы. [Вместо этого мы хотим сказать] мы уверены, что воспроизвели систему, которая является поведенчески устойчивой и которая, как нам кажется, ведет себя так, как если бы это была медоносная пчела, действующая как медоносная пчела. Это восходит к определению Алана Тьюринга ИИ. тест. Как узнать, когда вы создали ИИ? Вы не можете заглянуть внутрь себя и сказать: «Да, это ИИ». Это должен быть поведенческий тест. Вот что Имитационная игра является; когда вы сможете обмануть человека-наблюдателя, что он разговаривает с другим человеком, а не с искусственным интеллектом?»

Значит, тест Тьюринга для пчел-ботов? Следующие пару лет кажутся все более интересными. Когда завтрашние роботы будут работать на основе алгоритма, вдохновленного шмелями, вспомните, где вы впервые услышали об этом. И почему, когда дело доходит до ИИ, мыслить мелко – не так уж и плохо.

Рекомендации редакции

• Вот что анализирует тенденции ИИ. думает, что это будет следующим большим достижением в сфере технологий
• Будущее искусственного интеллекта: 4 важных события, на которые стоит обратить внимание в ближайшие несколько лет
• Языковая супермодель: как GPT-3 незаметно открывает путь искусственному интеллекту революция
• Причудливый новый ИИ. сканирует ваш мозг, а затем генерирует лица, которые вы найдете привлекательными
• Распознавание изображений имеет большую слабость. Это может быть решением