Искусственный интеллект лучше работает после хорошего сна

Искусственные нейроны все больше напоминают человеческий мозг по сравнению с традиционными компьютерами. Это сходство становится еще очевиднее, поскольку теперь искусственным нейронам для более эффективной работы требуется сон.

Причем, как показывает проведенное недавно исследование, им требуется не простое отключение, а воздействие особых медленных сигналов, подобных тем, которые наблюдаются в спящем мозгу.

Нейронные сети состоят из искусственных нейронов, которые обмениваются друг с другом сигналами, подобно настоящим биологическим нейронам. Обычно, сформировавшиеся соединения со временем усиливаются, благодаря чему нейронные сети могут самостоятельно обучаться.

В отличие от последовательной обработки информации обычными компьютерами, нейронные сети могут обрабатывать различные потоки информации параллельно, что делает их мощным инструментом для решения таких задач, как распознавание изображений и речи. Что любопытно, ИИ «унаследовал» от живого мозга и потребность в сне, столь необходимом для нашего здоровья и благополучия.

В новом исследовании, проведенном специалистами Лос-Аламосской национальной лаборатории (США), было установлено, что нейроны становятся менее стабильными после длительной работы. Это произошло во время бесконтрольного освоения системой ИИ словаря. Искусственный интеллект «перенапрягся» от того, что в процессе идентификации сходства между объектами ради их классификации ему не было предоставлено четких примеров для сравнения.

Чтобы помочь сетям сохранить свою активность, исследователи подвергли их воздействию различных типов сигналов белого шума (шум, спектральные составляющие которого равномерно распределены по всему диапазону задействованных частот – прим. ред. Техкульт).

Лучше всего для «успокоения» нейронов подошел так называемый гауссовский шум – сигналы, включающие широкий диапазон частот и амплитуд. Самое интересное, что это те же самые виды волн, которые распространяются через мозг человека во время восстановительной фазы медленного

Источник