Как методы машинного обучения помогают ученым лучше понять роботов и пчел

Машинное обучение — это подобласть искусственного интеллекта, которая широко определяется как способность машины имитировать интеллектуальное поведение человека. Именно с помощью него системы искусственного интеллекта обучаются выполнять сложные задачи способом, который наиболее похож на человеческое поведение.


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.


— 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.