Migliorare l'IA grazie alle intuizioni dal cervello
I ricercatori usano i dati cerebrali per migliorare l'apprendimento e l'adattabilità dell'IA.
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L'intelligenza artificiale (IA) ha fatto passi da gigante negli ultimi anni, soprattutto con i sistemi di deep learning che aiutano le macchine a capire i modelli nei dati. Tuttavia, ci sono ancora sfide importanti da affrontare per rendere l'IA migliore in diverse situazioni reali. Un'area chiave che ha bisogno di lavoro è come l'IA impara e si adatta, specialmente quando opera in ambienti imprevedibili. Qui è dove i dati del cervello possono aiutare a migliorare i metodi dell'IA.
La necessità di un'IA più intelligente
Con i progressi dell'IA, abbiamo visto miglioramenti in vari settori come il processo decisionale, il controllo dei robot e l'elaborazione delle informazioni. Ma per far funzionare l'IA in modo efficace in ambienti dinamici-come il mondo reale-le macchine devono adattarsi rapidamente. Questo significa che devono essere in grado di affrontare nuovi compiti, lavorare in modo efficiente con risorse limitate e continuare a imparare per tutta la loro vita.
Attualmente, i sistemi di IA affrontano alcune problematiche importanti:
Adattarsi a nuove situazioni: L'IA deve sapersi adattare quando si trova di fronte a compiti o ambienti che non ha mai visto prima.
Imparare con poco aiuto: Le macchine dovrebbero essere in grado di apprendere nuove informazioni senza bisogno di molta guida umana.
Essere resilienti: L'IA deve mantenere le prestazioni anche se i sensori o le parti subiscono usura.
Efficienza Energetica: È fondamentale che i sistemi di IA risparmino risorse, in particolare energia, per funzionare più a lungo.
Diminuzione graduale delle prestazioni: Invece di fallire completamente, l'IA dovrebbe mostrare un lento declino delle prestazioni quando necessario.
Per affrontare queste problematiche, molti ricercatori stanno guardando a come funziona il cervello per prendere ispirazione. Il sistema nervoso negli esseri viventi mostra molte strategie efficaci per apprendere e adattarsi.
Lezioni dal cervello
Il cervello umano e quelli di altri animali si sono evoluti per essere efficienti e adattabili. Ad esempio, molte creature possono imparare da nuove esperienze, adattarsi a condizioni che cambiano e ricordare informazioni cruciali. Le intuizioni che derivano dall'analisi di questi sistemi biologici possono guidare lo sviluppo di nuovi modelli di IA.
Alcune proprietà chiave dei cervelli biologici possono ispirare il design dell'IA:
Sensazione e azioni flessibili: I cervelli sono bravi a capire l'ambiente circostante e a reagire in modo appropriato.
Connessioni complesse: I neuroni nel cervello creano reti intricate che migliorano l'apprendimento e la memoria.
Apprendimento efficiente: Metodi di apprendimento naturale, come l'apprendimento per rinforzo-che modella come impariamo dai premi e dalle punizioni-possono aiutare a costruire migliori sistemi di IA.
Funzionalità neurale: Comprendere come i cervelli elaborano e trasmettono informazioni può portare alla creazione di sistemi di IA più efficaci.
Anche se c'è dibattito su se lo studio dell'intelligenza biologica possa influenzare l'IA, è chiaro che le intuizioni dalla neuroscienza hanno supportato molti metodi fondamentali dell'IA.
Attuale connessione tra IA e neuroscienza
Fin dai primi giorni dell'IA, gli scienziati hanno cercato ispirazione nel cervello. Le prime reti neurali artificiali sono state modellate sulla struttura dei neuroni e delle loro connessioni. Anche i recenti progressi nei sistemi di deep learning attingono idee su come i cervelli elaborano le informazioni.
Man mano che i ricercatori hanno accesso a dati cerebrali su larga scala-grazie a iniziative come l'US BRAIN Initiative-possono attingere a una grande quantità di informazioni. Questi dati includono mappe cerebrali, connessioni neuronali e dettagli su come diverse parti del cervello comunicano e funzionano. Analizzando questi set di dati, gli scienziati possono trovare modi per migliorare il design e le prestazioni dell'IA.
Sfide nell'analizzare i dati cerebrali
Nonostante le possibilità entusiasmanti, ci sono diverse sfide legate all'uso dei dati cerebrali. Alcune delle principali difficoltà includono:
Complessità dei dati: I dati cerebrali su larga scala sono spesso rumorosi e complessi, richiedendo strumenti di analisi specializzati.
Conoscenze incomplete: Molti aspetti della funzione e della struttura del cervello rimangono sconosciuti, rendendo difficile trarre conclusioni chiare.
Necessità di automazione: Segmentare i neuroni e identificare le connessioni richiede automazione, ma i metodi attuali possono ancora risultare inadeguati.
Come utilizzare i dati cerebrali
I ricercatori stanno trovando modi per utilizzare grandi set di dati cerebrali per informare i loro design di IA. Ecco alcuni approcci notevoli:
1. Scoprire modelli biologici
Un approccio prevede di trovare modelli di rete ripetuti nei dati cerebrali. Proprio come funzionano i circuiti nell'elettronica, il cervello potrebbe avere strutture ripetute che aiutano in compiti specifici. Identificare questi motivi può fornire idee per costruire nuove reti nell'IA.
Ad esempio, i ricercatori hanno scoperto modi per identificare schemi ricorrenti nel cervello della mosca, che possono servire da modelli per i modelli di IA. Analizzando enormi quantità di dati, possono puntare in modo efficiente a potenziali design per architetture di IA.
2. Migliorare i modelli di IA esistenti
Un altro metodo è affinare i modelli computazionali attuali integrando le intuizioni derivate dagli studi sul cervello. Includendo dettagli biologici più accurati, i ricercatori potrebbero creare modelli di IA più grandi e più efficaci.
Ad esempio, analizzando il circuito di elaborazione sensoriale nelle mosche della frutta, gli scienziati possono migliorare il modo in cui i sistemi di IA interpretano le informazioni visive. Questo metodo potrebbe portare a sistemi di navigazione robotica più affidabili ed efficaci.
3. Apprendimento Continuo
La capacità di apprendere continuamente è un altro aspetto importante per rendere l'IA più efficace. In natura, molti animali possono apprendere per tutta la vita, adattando le loro conoscenze a nuove esperienze. Studiano i circuiti responsabili della memoria nel cervello della mosca, i ricercatori stanno progettando nuove strategie per l'IA che le consentono di imparare e ricordare mentre le situazioni cambiano.
Utilizzando queste tecniche ispirate al cervello, i ricercatori hanno mostrato miglioramenti significativi nel modo in cui i sistemi di IA svolgono compiti continuamente senza dimenticare le conoscenze precedenti.
4. Migliorare le reti neurali
Ultimo ma non meno importante, i dati cerebrali possono aiutare a perfezionare le architetture delle reti neurali esistenti per migliorare le loro prestazioni. Analizzare la connettività della corteccia dei mammiferi può fornire intuizioni che portano a modelli di IA più robusti, specialmente in valutazioni impegnative.
Applicando la conoscenza dalla neuroscienza, i ricercatori possono rendere i sistemi di IA più affidabili, riducendo il numero di parametri necessari mantenendo l'efficacia.
La strada da percorrere
Man mano che i ricercatori continuano ad analizzare grandi set di dati cerebrali, scopriranno modi per migliorare i sistemi di IA in varie applicazioni. Questi studi possono guidare la creazione di nuovi algoritmi ispirati biológicamente che migliorano il modo in cui le macchine apprendono e si adattano.
Un investimento significativo nella ricerca sull'IA ispirata alla neuroscienza sarà cruciale per superare le sfide dei sistemi di IA attuali. Perseguendo avanzamenti nella comprensione del cervello, possiamo creare soluzioni di IA efficienti più adatte a ambienti dinamici.
L'esplorazione continua di come la biologia influenza la tecnologia offre un futuro promettente per l'IA. Con un impegno continuo, i ricercatori possono sviluppare sistemi intelligenti che non solo imitano come gli esseri viventi apprendono e si adattano, ma possono anche migliorare le loro capacità funzionali. Man mano che comprendiamo di più sul cervello e sulle sue complessità, possiamo far avanzare le tecnologie dell'IA per soddisfare le nostre esigenze in evoluzione.
Conclusione
Usare le intuizioni dalla neuroscienza per migliorare l'IA è un campo entusiasmante e promettente. Sfruttando le strutture e le funzioni uniche trovate nei sistemi biologici, i ricercatori possono progettare modelli di IA migliori, più adattabili ed efficaci. Anche con le sfide attuali nell'analizzare enormi quantità di dati cerebrali, il potenziale per creare soluzioni di IA migliorate è immenso. L'intersezione tra neuroscienza e intelligenza artificiale apre nuove possibilità per macchine più intelligenti che possono prosperare in diversi scenari del mondo reale.
Titolo: Exploiting Large Neuroimaging Datasets to Create Connectome-Constrained Approaches for more Robust, Efficient, and Adaptable Artificial Intelligence
Estratto: 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.
Autori: 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
Ultimo aggiornamento: 2023-05-26 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2305.17300
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2305.17300
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
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