Ученые Кембриджского университета показали, что введение физических ограничений для системы искусственного интеллекта (ИИ), аналогичных тем, с которыми сталкивается человеческий мозг в процессе своего развития и функционирования, позволяет ИИ развивать особенности, присущие мозгу сложных организмов, для решения задач.
Когда нервные системы, такие как мозг, организуются и устанавливают связи, они должны находить баланс между различными требованиями. Например, необходимы ресурсы для роста и поддержки сети в физическом пространстве, одновременно оптимизируя ее для обработки информации. Этот компромисс формирует мозг как внутри видов, так и между ними, что помогает объяснить, почему многие мозги сходятся на схожих организационных решениях.
Исследователи создали искусственную систему, которая моделирует упрощенную версию мозга, и наложили на нее физические ограничения. Они обнаружили, что система начала развивать ключевые характеристики и стратегии, схожие с теми, что встречаются в человеческом мозге.
Система использовала вычислительные узлы, аналогичные нейронам, и каждая из них находилась на определенном расстоянии друг от друга в виртуальном пространстве. Чем дальше находились узлы, тем сложнее им было общаться — как и нейронам в человеческом мозге.
Задачей системы было решение упрощенной версии лабиринта, где необходимо было комбинировать несколько элементов информации для нахождения кратчайшего пути. Система обучалась, изменяя силу связей между узлами, как это происходит в человеческом мозге. При этом физическое ограничение усложняло формирование связей между удаленными узлами, что привело к развитию хабов — сильно связанных узлов, играющих роль проводников информации.
Также система продемонстрировала гибкую схему кодирования, при которой узлы могли кодировать различные свойства задачи в разное время, что также встречается в мозге сложных организмов.
Исследование показало, что физические ограничения могут вынуждать системы искусственного интеллекта развивать сложные характеристики, схожие с биологическими системами, такими как мозг.
Влияние на развитие ИИ Эти результаты могут заинтересовать исследователей искусственного интеллекта, помогая создавать более эффективные системы, особенно в условиях, где есть физические ограничения. Структура мозга, использованная в этом исследовании, может стать основой для разработки более энергоэффективных ИИ-систем, особенно для робототехники и обработки большого количества данных.