ПЕКИН – Китайски учени са разработили нова невронна мрежа, която позволява на изкуствения интелект (AI) да формира концепции от необработени сензорни данни като зрение и звук, симулиращи фундаментален аспект на човешкото познание, според проучване, публикувано наскоро в списанието Nature Computational Science.
Забележителна способност на човешкия мозък е да формира по-абстрактни концептуални представи от сензомоторни преживявания и гъвкаво да ги прилага независимо от директните сензорни входове.
Въпреки това, изчислителният механизъм, който стои в основата на тази способност, преди това беше слабо разбран. Това означава, че големите езикови модели са фундаментално ограничени от тяхната зависимост от предварително съществуващи езикови данни, което ги прави неспособни спонтанно да генерират нови концепции от учене чрез преживяване.
Изследователите от Института по автоматизация на Китайската академия на науките и Пекинския университет предложиха своята нова рамка за невронни мрежи, наречена CATS Net, като средство за преодоляване на тези ограничения.
Рамката се състои от модул за абстракция на концепция и модул за решаване на задачи, който може точно да инструктира рамката да изпълнява задачи като разпознаване и преценка при обработка на визуална информация, като изображения.
Рамката може също така автономно да генерира огромен набор от нови концепции, изграждайки свое собствено уникално „концептуално пространство“. След като концептуалното пространство на различните AI системи бъде приведено в съответствие, те могат директно да предават знания, използвайки тези концепции, заобикаляйки необходимостта от преквалификация на необработени данни. Трябва да се отбележи, че този процес симулира как хората общуват, използвайки език.
Чрез изследвания на изображения на мозъка изследователите разкриха, че концептуалното пространство, конструирано от CATS Net, е в тясно съответствие с човешката когнитивна и лингвистична логика и неговият оперативен режим съвпада тясно с дейностите в областите за обработка на концепции на човешкия мозък.
Това предполага, че моделът не само имитира мозъчна функция, хвърляйки светлина върху изчислителните механизми, чрез които хората формират и използват концепции в мозъка.
Нашия източник е Българо-Китайска Търговско-промишлена палaта