Эта статья взята из интервью с нейробиологом Энтони Задором в подкасте Brain Inspired, посвященном новейшим проблемам на стыке нейробиологии и искусственного интеллекта (NeuroAI). Благодаря своей уникальной точке зрения профессор Задор глубоко проанализировал прошлое, настоящее и будущее NeuroAI и сделал содержательные комментарии о текущих тенденциях развития ИИ, уделяя особое внимание таким ключевым проблемам, как многокритериальная координация, обучение в целях развития и преобразование моделирования в реальность. конверсия, которая дает ценное вдохновение для будущего развития ИИ.
На стыке нейробиологии и искусственного интеллекта известный нейробиолог Энтони Задор ведет обстоятельную беседу с Полом Миддлбруксом, ведущим подкаста Brain Inspired. Будучи одним из пионеров в этой области, Задор поделился своими уникальными взглядами на будущее развитие NeuroAI.
От первоначального сопротивления термину «НейроИИ» до полного ожиданий в этой области, трансформация Задора связана с глубоким размышлением о природе проблемы. Он отметил, что в 1980-х и 1990-х годах вычислительная нейробиология и искусственные нейронные сети были тесно связанными областями. Однако по мере углубления исследований он понял, что недостаточно просто сосредоточиться на динамических характеристиках нейронных цепей. Гораздо важнее понять, как эти цепи помогают организмам решать практические задачи.
Говоря о текущих разработках в области искусственного интеллекта, Задор высказал заставляющую задуматься мысль. Он считает, что архитектура Transformer, которой сейчас уделяется много внимания, может стать контрпримером успеху NeuroAI, поскольку она почти не имеет сходства с тем, как работает мозг. Он объяснил, что успех ChatGPT обусловлен главным образом закрытыми характеристиками языковой системы, а не настоящей симуляцией когнитивных процессов человека.
Что касается будущего направления развития искусственного интеллекта, Задор особо подчеркнул ключевую проблему многоцелевой координации. Он отметил, что существующие системы искусственного интеллекта хорошо оптимизируются для одной цели, но часто плохо работают при работе с несколькими целями. Напротив, в процессе эволюции организмы развили изысканные механизмы, позволяющие сбалансировать множество целей, таких как поиск пищи, побег и размножение. То, как реализуется этот балансирующий механизм, может стать важным открытием для будущего развития ИИ.
Что касается развития и обучения, Задор предлагает новую точку зрения. Он считает, что геном человека можно рассматривать как «сжатое представление» нейронных цепей, позволяющее генерировать сложные структуры с помощью рекурсивных правил. Эта точка зрения подтверждается его последними исследованиями, в которых его команда успешно сжимала большие нейронные сети в 100–1000 раз, сохраняя при этом их первоначальную производительность.
Говоря о развитии технологий робототехники, Задор подчеркнул сложность перехода от симуляции к реальности. Он отмечает, что биологические системы демонстрируют удивительную адаптивность в этом отношении, например, собаки совершенно разных размеров имеют схожие инструкции по развитию нервной системы. За этой адаптивностью стоит тщательно продуманный процесс развития, который обеспечивает приобретение сложных способностей путем постепенного решения подзадач.
Заглядывая в будущее, Задор считает, что обучение на курсах может стать важным направлением для преодоления нынешнего узкого места в развитии искусственного интеллекта. Разбивая сложные задачи на более мелкие подзадачи и изучая их шаг за шагом в разумном порядке, системы ИИ могут быть более эффективными, чем непосредственное изучение конечной цели. Этот подход потенциально может не только ускорить обучение, но и улучшить способность системы адаптироваться к изменениям реального мира.
Этот диалог не только продемонстрировал перспективы глубокой интеграции нейробиологии и искусственного интеллекта, но и выявил важный источник вдохновения биологического интеллекта для развития искусственного интеллекта. По мере углубления исследований это междисциплинарное исследование, несомненно, даст больше понимания будущего развития ИИ.
Взгляды профессора Задора указывают на новое направление исследований в области искусственного интеллекта и подчеркивают важность черпать вдохновение из биологического интеллекта. Ожидается, что в будущем дальнейшее развитие NeuroAI решит многие проблемы, с которыми в настоящее время сталкивается ИИ, и в конечном итоге будет способствовать прорывному прогрессу в технологиях искусственного интеллекта.