Verbesserung von KI durch Einblicke aus dem Gehirn
Forscher nutzen Gehirndaten, um das Lernen und die Anpassungsfähigkeit von KI zu verbessern.
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Inhaltsverzeichnis
Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren grosse Fortschritte gemacht, besonders mit tiefen Lernsystemen, die Maschinen helfen, Muster in Daten zu verstehen. Aber es gibt immer noch wichtige Herausforderungen, denen wir gegenüberstehen, um KI besser für verschiedene reale Situationen zu machen. Ein wichtiger Bereich, der dringend verbessert werden muss, ist, wie KI lernt und sich anpasst, insbesondere in unvorhersehbaren Umgebungen. Hier können Gehirndaten helfen, KI-Methoden zu verbessern.
Der Bedarf an smarterer KI
Mit den Fortschritten in der KI haben wir Verbesserungen in verschiedenen Bereichen wie Entscheidungsfindung, Roboterkontrolle und Informationsverarbeitung gesehen. Aber damit KI in dynamischen Umgebungen – wie der realen Welt – effektiv funktioniert, müssen Maschinen schnell anpassungsfähig sein. Das bedeutet, sie müssen neue Aufgaben bewältigen, effizient mit begrenzten Ressourcen arbeiten und während ihrer gesamten Lebensdauer weiter lernen.
Aktuelle KI-Systeme haben oft Probleme mit ein paar wichtigen Aspekten:
Anpassung an neue Situationen: KI muss sich anpassen, wenn sie mit Aufgaben oder Umgebungen konfrontiert wird, die sie noch nicht gesehen hat.
Lernen mit wenig Hilfe: Maschinen sollten in der Lage sein, neue Informationen ohne viel menschliche Anleitung zu lernen.
Widerstandsfähigkeit: KI muss die Leistung aufrechterhalten, auch wenn Sensoren oder Teile abgenutzt sind.
Energieeffizienz: Es ist wichtig, dass KI-Systeme Ressourcen, insbesondere Energie, sparen, um länger funktionsfähig zu bleiben.
Langsame Leistungsabfälle: Anstatt komplett auszufallen, sollte KI bei Bedarf eine langsame Abnahme der Leistung zeigen.
Um diese Probleme zu lösen, schauen sich viele Forscher an, wie das Gehirn funktioniert, um Inspiration zu finden. Das Nervensystem von Lebewesen zeigt viele effektive Strategien für Lernen und Anpassung.
Lektionen aus dem Gehirn
Das menschliche Gehirn und die Gehirne anderer Tiere haben sich entwickelt, um effizient und anpassungsfähig zu sein. Viele Kreaturen können zum Beispiel aus neuen Erfahrungen lernen, sich an veränderte Bedingungen anpassen und wichtige Informationen behalten. Erkenntnisse aus dem Studium dieser biologischen Systeme können die Entwicklung neuer KI-Modelle leiten.
Einige wichtige Eigenschaften biologischer Gehirne können das Design von KI inspirieren:
Flexible Wahrnehmung und Aktionen: Gehirne sind gut darin, ihre Umgebung zu verstehen und angemessen zu reagieren.
Komplexe Verbindungen: Neuronen im Gehirn bilden komplexe Netzwerke, die Lernen und Gedächtnis verbessern.
Effizientes Lernen: Natürliche Lernmethoden, wie das Verstärkungslernen – das modelliert, wie wir aus Belohnungen und Bestrafungen lernen – können helfen, bessere KI-Systeme zu entwickeln.
Neurale Funktionalität: Das Verständnis, wie Gehirne Informationen verarbeiten und übertragen, kann zur Schaffung effektiverer KI-Systeme führen.
Obwohl es immer noch Debatten darüber gibt, ob das Studium biologischer Intelligenz die KI beeinflussen kann, ist es offensichtlich, dass Erkenntnisse aus der Neurowissenschaft viele grundlegende KI-Methoden unterstützt haben.
Verbindung zwischen aktueller KI und Neurowissenschaft
Von den frühesten Tagen der KI an haben Wissenschaftler das Gehirn als Inspiration genutzt. Die ersten künstlichen neuronalen Netzwerke wurden nach der Struktur der Neuronen und ihrer Verbindungen modelliert. Sogar aktuelle Fortschritte in tiefen Lernsystemen übernehmen Ideen davon, wie Gehirne Informationen verarbeiten.
Mit dem Zugang zu grossflächigen Gehirndaten – dank Initiativen wie der US BRAIN Initiative – können Forscher auf eine Fülle von Informationen zugreifen. Diese Daten umfassen Gehirnkarten, neuronale Verbindungen und Details darüber, wie verschiedene Teile des Gehirns kommunizieren und funktionieren. Durch die Analyse dieser Datensätze können Wissenschaftler Wege finden, das Design und die Leistung von KI zu verbessern.
Herausforderungen bei der Analyse von Gehirndaten
Trotz der aufregenden Möglichkeiten bringt das Nutzen von Gehirndaten einige Herausforderungen mit sich. Zu den wichtigsten Schwierigkeiten gehören:
Datenkomplexität: Grossflächige Gehirndaten sind oft laut und komplex, was spezielle Analysetools erfordert.
Unvollständiges Wissen: Viele Aspekte der Gehirnfunktion und -struktur sind noch unbekannt, was es schwierig macht, klare Schlussfolgerungen zu ziehen.
Automatisierungsbedarf: Das Segmentieren von Neuronen und Identifizieren von Verbindungen erfordert Automatisierung, aber die aktuellen Methoden können immer noch hinter den Erwartungen zurückbleiben.
Wie man Gehirndaten nutzen kann
Forscher finden Wege, grosse Gehirndatensätze zu nutzen, um ihre KI-Designs zu informieren. Hier sind einige bemerkenswerte Ansätze:
1. Entdeckung biologischer Muster
Ein Ansatz besteht darin, wiederholte Netzwerk Muster in Gehirndaten zu finden. Ähnlich wie Schaltungen in der Elektronik funktionieren, könnte das Gehirn wiederholte Strukturen haben, die bei bestimmten Aufgaben helfen. Diese Motive zu identifizieren, kann Ideen für den Aufbau neuer Netzwerke in der KI liefern.
Zum Beispiel entdeckten Forscher Möglichkeiten, wiederkehrende Muster im Gehirn von Fliegen zu finden, die als Vorlagen für KI-Modelle dienen können. Durch die Analyse grosser Datenmengen können sie potenzielle Designs für KI-Architekturen effizient identifizieren.
2. Verbesserung bestehender KI-Modelle
Eine andere Methode besteht darin, aktuelle Berechnungsmodelle zu verfeinern, indem Erkenntnisse aus Gehirnstudien integriert werden. Durch die Einbeziehung genauerer biologischer Details könnten Forscher grössere und effektivere Modelle für KI erstellen.
Beispielsweise können Wissenschaftler durch die Analyse des sensorischen Verarbeitungszirkels bei Fruchtfliegen verbessern, wie KI-Systeme visuelle Informationen interpretieren. Diese Methode könnte zu besseren Roboternavigationssystemen führen, die zuverlässiger und effektiver sind.
3. Kontinuierliches Lernen
Die Fähigkeit, kontinuierlich zu lernen, ist ein weiterer wichtiger Aspekt, um KI effektiver zu machen. In der Natur können viele Tiere ihr ganzes Leben lang lernen und ihr Wissen an neue Erfahrungen anpassen. Indem sie die Schaltkreise, die für das Gedächtnis im Fliegengehirn verantwortlich sind, untersuchen, entwerfen Forscher neue Strategien für KI, die es ihr ermöglichen, zu lernen und zu erinnern, während sich die Situationen ändern.
Mit diesen vom Gehirn inspirierten Techniken haben Forscher signifikante Verbesserungen in der Leistung von KI-Systemen gezeigt, die Aufgaben kontinuierlich ohne Vergessen von vorherigem Wissen erledigen.
4. Verbesserung neuronaler Netzwerke
Zu guter Letzt können Gehirndaten helfen, bestehende neuronale Netzwerkarchitekturen zu verfeinern, um deren Leistung zu steigern. Die Analyse der Konnektivität des Säugetiergehirns kann Erkenntnisse liefern, die zu robusteren KI-Modellen führen, insbesondere in herausfordernden Bewertungen.
Durch die Anwendung von Wissen aus der Neurowissenschaft können Forscher KI-Systeme zuverlässiger machen und die Anzahl der benötigten Parameter reduzieren, während die Effektivität erhalten bleibt.
Der Weg nach vorn
Während Forscher weiterhin grosse Gehirndatensätze analysieren, werden sie Wege entdecken, KI-Systeme in vielen Anwendungen zu verbessern. Diese Studien können die Schaffung neuer, biologisch inspirierter Algorithmen leiten, die verbessern, wie Maschinen lernen und sich anpassen.
Eine bedeutende Investition in die von Neurowissenschaft inspirierten KI-Forschung wird entscheidend sein, um die Herausforderungen aktueller KI-Systeme zu überwinden. Durch die Verfolgung von Fortschritten im Verständnis des Gehirns können wir effiziente KI-Lösungen schaffen, die besser für dynamische Umgebungen geeignet sind.
Die fortlaufende Erkundung, wie Biologie Technologie beeinflusst, bietet eine vielversprechende Zukunft für KI. Mit fortgesetztem Einsatz können Forscher intelligente Systeme entwickeln, die nicht nur nachahmen, wie lebende Wesen lernen und sich anpassen, sondern auch deren funktionale Fähigkeiten erweitern. Je mehr wir über das Gehirn und seine Komplexität verstehen, desto weiter können wir die KI-Technologien entwickeln, um unseren sich entwickelnden Bedürfnissen gerecht zu werden.
Fazit
Die Nutzung von Erkenntnissen aus der Neurowissenschaft zur Verbesserung von KI ist ein aufregendes und vielversprechendes Feld. Durch die Nutzung der einzigartigen Strukturen und Funktionen biologischer Systeme können Forscher bessere, anpassungsfähigere und effektivere KI-Modelle entwerfen. Auch wenn es derzeit Herausforderungen bei der Analyse grosser Mengen von Gehirndaten gibt, ist das Potenzial für die Schaffung verbesserter KI-Lösungen riesig. Die Schnittstelle zwischen Neurowissenschaft und künstlicher Intelligenz eröffnet neue Möglichkeiten für intelligentere Maschinen, die in vielfältigen realen Szenarien gedeihen können.
Titel: Exploiting Large Neuroimaging Datasets to Create Connectome-Constrained Approaches for more Robust, Efficient, and Adaptable Artificial Intelligence
Zusammenfassung: Despite the progress in deep learning networks, efficient learning at the edge (enabling adaptable, low-complexity machine learning solutions) remains a critical need for defense and commercial applications. We envision a pipeline to utilize large neuroimaging datasets, including maps of the brain which capture neuron and synapse connectivity, to improve machine learning approaches. We have pursued different approaches within this pipeline structure. First, as a demonstration of data-driven discovery, the team has developed a technique for discovery of repeated subcircuits, or motifs. These were incorporated into a neural architecture search approach to evolve network architectures. Second, we have conducted analysis of the heading direction circuit in the fruit fly, which performs fusion of visual and angular velocity features, to explore augmenting existing computational models with new insight. Our team discovered a novel pattern of connectivity, implemented a new model, and demonstrated sensor fusion on a robotic platform. Third, the team analyzed circuitry for memory formation in the fruit fly connectome, enabling the design of a novel generative replay approach. Finally, the team has begun analysis of connectivity in mammalian cortex to explore potential improvements to transformer networks. These constraints increased network robustness on the most challenging examples in the CIFAR-10-C computer vision robustness benchmark task, while reducing learnable attention parameters by over an order of magnitude. Taken together, these results demonstrate multiple potential approaches to utilize insight from neural systems for developing robust and efficient machine learning techniques.
Autoren: Erik C. Johnson, Brian S. Robinson, Gautam K. Vallabha, Justin Joyce, Jordan K. Matelsky, Raphael Norman-Tenazas, Isaac Western, Marisel Villafañe-Delgado, Martha Cervantes, Michael S. Robinette, Arun V. Reddy, Lindsey Kitchell, Patricia K. Rivlin, Elizabeth P. Reilly, Nathan Drenkow, Matthew J. Roos, I-Jeng Wang, Brock A. Wester, William R. Gray-Roncal, Joan A. Hoffmann
Letzte Aktualisierung: 2023-05-26 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2305.17300
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2305.17300
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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