Машинное обучение описывает способность систем учиться из специфических для проблемы тренировочных данных, чтобы автоматизировать процесс построения аналитических моделей и решать связанные с ними задачи. Глубокое обучение — это концепция машинного обучения, основанная на искусственных нейронных сетях. В большинстве случаев модели глубокого обучения превосходят модели машинного обучения с небольшим количеством слоев и традиционные подходы к анализу данных.
Предугадывание языкового поведения человека
Одной из задач, в которой модели глубокого обучения показывают хорошие результаты, является предсказание следующего слова в тексте. Эта технология помогает поисковым системам и приложениям для обмена сообщениями предсказывать следующее слово, которое вы собираетесь набрать. Последнее поколение предсказательных языковых моделей также кажется учится чему-то о скрытом смысле языка. Эти модели не только могут предсказывать слово, которое идет дальше, но и выполнять задачи, требующие некоторой степени подлинного понимания, такие как ответ на вопрос, суммирование документов и достраивание историй.
Недавнее исследование нейробиологов из Массачусетского технологического института (MIT) предполагает, что лежащая в основе функция этих моделей похожа на функцию центров обработки языка в человеческом мозгу. Компьютерные модели, которые хорошо справляются с другими типами языковых задач, не показывают этого сходства с человеческим мозгом, что свидетельствует о том, что человеческий мозг может использовать предсказание следующего слова для управления обработкой языка.
Чем лучше модель предсказывает следующее слово, тем ближе она подходит к имитации процессов работы человеческого мозга
— Нэнси Канвишер, профессор когнитивной нейронауки Массачусетского технологического института и один из авторов нового исследования
Исследователи использовали гуманоидного робота в реальной среде, чтобы проверить две задачи, использующие зрение, слух и движение. Они обучили глубокую нейронную сеть предсказывать следующий кадр видео, следующий звук или следующее движение на основе предыдущих входных данных. Затем они сравнили активность нейронов в этой сети с активностью нейронов в человеческом мозгу, измеренной с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии (fMRI), когда люди выполняли аналогичные задачи. Они обнаружили, что нейронная сеть имела высокую степень корреляции с человеческим мозгом.
Имитация биологических систем
Другая область, в которой методы машинного обучения и нейронных сетей применяются для изучения поведения, — это биология. Например, ученые из Университета Лунда (Швеция) разработали нейронную сеть, которая может классифицировать поведение пчел на основе видеозаписей их движений. Это помогает им понять, как пчелы общаются друг с другом и как они реагируют на изменения окружающей среды.
Нейронная сеть была обучена распознавать различные типы поведения пчел, такие как танцы, чистка, кормление и борьба. Затем она была протестирована на новых видео, которые не входили в тренировочный набор данных. Она показала высокую точность в классификации поведения пчел и даже могла выявлять аномалии, такие как пчелы, которые не двигаются или лежат на спине.
Этот подход может быть полезен для мониторинга состояния пчелиных колоний и их вклада в экосистемы. Он также может помочь изучать эволюцию социального поведения у животных и его связь с нервной системой.
В заключение можно сказать, что методы машинного обучения и нейронных сетей предоставляют мощные инструменты для анализа и моделирования поведения роботов и даже целых биологических систем. Они могут помочь раскрыть законы и принципы, которые лежат в основе сложных языковых и социальных процессов, а также способствовать развитию новых технологий и приложений.
