Ученые из ННГУ научат искуственный интеллект учиться на собственных ошибках

16 августа 2019 года, 16:46

Группа ученых российского происхождения предложила новый подход к обучению искусственного интеллекта (ИИ) и исправлению его ошибок, сообщает пресс-служба ННГУ им. Лобачевского.

В известном научном журнале «Physics of Life Reviews» была опубликована статья международной группы ученых «Симфония многомерного мозга». В нее входят главный научный сотрудник лаборатории перспективных методов анализа многомерных данных Университета Лобачевского, профессор Университета Лестера (Великобритания) Александр Горбань, профессор Университета Лестера (Великобритания) Иван Тюкин, а также старший научный сотрудник лаборатории нейросетевых технологий Университета Лобачевского, профессор Университета Комплутенсе (Испания) Валерий Макаров.

В материале они обсуждают две основные проблемы: быстрое исправление ошибок ИИ и объяснение эффективности малых нейронных ансамблей в многомерном мозге.

По мнению Горбаня, системы ИИ ошибаются и будут ошибаться, а задача человека состоит в том, чтобы обработать ошибки и сделать так, чтобы ИИ учился на них и не допускал впредь. Этого можно добиться, создав специальное правило для ситуации, которая вызвала ошибку.

По мнению ученых, «бабушкины клетки» (отдельные нейроны, селективно реагирующие на предъявление какого-либо образа) легко могут отделить специфический многомерный сигнал от всех остальных без создания сложных и существенно нелинейных правил. Новые модели нейронной памяти в многомерном мозге также предложены профессорами Горбанем, Макаровым и Тюкиным.

В обсуждении GMT-подхода участвовали 10 всемирно известных экспертов, результатом этого обсуждения стало доказательство состоятельности GMT-подхода. Модели уже подтверждены реальными приложениями. Новая технология исправления ошибок работает. Она исправляет ошибки искусственного интеллекта «на лету» и позволяет системам искусственного интеллекта обучать друг друга.

Автор: Александр Асриян