Szczególnie skuteczne takie narzędzia okazują się, gdy w grę wchodzi identyfikacja wzorów występujących w dużych zbiorach danych. Pod wieloma względami są jednak znacznie bardziej w tyle, a jakby tego było mało zużywają również ogromne ilości energii i zasobów na uczenie się. Kiedy natomiast pojawia się konieczność adaptacji i funkcjonowania w dynamicznym, wciąż zmieniającym się środowisku, to wypadają znacznie gorzej od ludzi.
Czytaj też: Jest miniaturowy, lecz niezwykle potężny. Wykorzystano go do walki z nowotworem mózgu
Niedawno na łamach Science Advances ukazała się publikacja, której autorzy opisywali, jak samoorganizujące się sieci miniaturowych srebrnych drucików wydają się uczyć i zapamiętywać w taki sam sposób, jak ludzki mózg. Teraz ci sami naukowcy pokusili się o dodatkowy komentarz w całej sprawie. Ostatecznym celem będzie odtworzenie struktury i funkcjonalności biologicznych neuronów oraz synaps w systemach niebiologicznych.
Wspomniane nanodruty mogłyby w tym pomóc. Mają one szerokość jednej tysięcznej ludzkiego włosa i składają się z wysoce przewodzącego metalu, takiego jak srebro. Zazwyczaj okrywa się go materiałem izolacyjnym, choćby w postaci plastiku.
Nanodruty wykorzystane przez autorów odtwarzają funkcje synaps występujących na przykład w ludzkim mózgu
Poddane stymulacji z użyciem sygnałów elektrycznych, jony migrują przez warstwę izolacyjną do sąsiednich nanodrutów. W mózgu podobna zależność dotyczy neuroprzekaźników i synaps. Jak podkreślają autorzy przytoczonych badań, za kluczowe uznaje się obecnie dwa aspekty wskazujące na funkcje poznawcze wysokiego rzędu: uczenie się i pamięć.
Szczególnie interesujący wydaje się fakt, iż autorzy byli w stanie wybierać ścieżki synaptyczne, które zostaną wzmocnione lub oslabione. Na podobnej zasadzie zachowują się synapsy w mózgu. Badacze byli w stanie zwiększyć ilość wzmocnień poprzez zastosowanie systemu kar i nagród względem swojej sieci. Ich podejście było inspirowane tzw. uczeniem wzmacniającym w mózgu.
Czytaj też: Sztuczna inteligencja ma konkurenta. Teraz obliczenia wykonuje się z użyciem układów opartych na mózgu
Poza tym wprowadzili rozwiązanie, dzięki któremu sieć pamiętała poprzednie sygnały na co najmniej siedem kroków wstecz. Taką samą liczbę elementów jest w stanie przechowywać w “pamięci roboczej” przeciętny człowiek. Imponujące podobieństwo! Ostatecznie badacze odnotowali ogromny skok wydajności w zakresie uczenia się sieci, a tworzenie się ścieżek synaptycznych okazało się zależne od tego, jak owe synapsy były aktywowane w przeszłości. W mózgu dzieje się to w podobnych okolicznościach. Dzięki dalszemu rozwojowi tego typu projektów świat nauki może doprowadzić do powstania jeszcze bardziej zaawansowanej sztucznej inteligencji. Jak widać, biologia często stanowi najlepszą inspirację dla inżynierów.
