
Ученые рассказали, как человеческому мозгу удается конкурировать с темпами обучаемости ИИ
Способ, которым нейронная сеть «обучается» всем своим действиям основан на сложном алгоритмическом подражании механизмам человеческого мышления. Несмотря на внешнюю схожесть выходного результата: например — нейросеть может нарисовать изображение похожее на стоковое фото — достаточно беглого взгляда на такую картинку, чтобы испытать эффект зловещей долины.
Так каким же образом человеческий мозг отличает «механически» созданный контент от реальных фотографий? И, что еще интереснее, что позволяет нашему мозгу быть успешнее в процессе работы и обучения, чем алгоритму с колоссальной базой данных? Все дело в количестве так называемых «слоев» определяющих глубину метода преобразования данных.
Архитектуры глубокого обучения обычно состоят из многочисленных слоев, которые могут быть увеличены до сотен, что позволяет эффективно изучать сложные задачи классификации. Контрастно мозг состоит из очень небольшого количества слоев, но, несмотря на свою мелкую архитектуру и шумную и медленную динамику, он может эффективно выполнять сложные задачи классификации.
Метод глубокого обучения, используемый ИИ, предполагает создание архитектуры состоящей из множества «слоев» — алгоритмических подуровней, предназначенных для решения сложных задач по классификации данных. Мозг человека, выполняющий схожие задачи напротив — работает с гораздо менее глубокой системой алгоритмов, отличается медленной и более «шумной» динамикой поведения. Как это возможно?

Фрагмент из презентации, демонстрирующей принципиальную разницу подходов к систематизации данных по методам глубокого и поверхностного обучения.
В новом исследовании опубликованном в журнале Physica A под названием «Статистическая механика и ее Приложения» ученые попытались дать ответ на этот вопрос. В новой работе специалистов Израильского университета Бар-Илан демонстрируется гипотетический механизм, лежащий в основе настолько эффективного обучения человеческого мозга и проводится сравнение с механикой глубокого обучения ИИ.
— Идо Кантер, профессор Отделения физики (Multidisciplinary Brain Research Center) Бар-Илана, руководитель исследования.
При этом для современных высокопроизводительных gpu реализация неглубокого принципа обучения принципиально невозможна по причине отсутствия соответствующей архитектуры.
Так каким же образом человеческий мозг отличает «механически» созданный контент от реальных фотографий? И, что еще интереснее, что позволяет нашему мозгу быть успешнее в процессе работы и обучения, чем алгоритму с колоссальной базой данных? Все дело в количестве так называемых «слоев» определяющих глубину метода преобразования данных.
Разный подход к восприятию информации
Архитектуры глубокого обучения обычно состоят из многочисленных слоев, которые могут быть увеличены до сотен, что позволяет эффективно изучать сложные задачи классификации. Контрастно мозг состоит из очень небольшого количества слоев, но, несмотря на свою мелкую архитектуру и шумную и медленную динамику, он может эффективно выполнять сложные задачи классификации.
Метод глубокого обучения, используемый ИИ, предполагает создание архитектуры состоящей из множества «слоев» — алгоритмических подуровней, предназначенных для решения сложных задач по классификации данных. Мозг человека, выполняющий схожие задачи напротив — работает с гораздо менее глубокой системой алгоритмов, отличается медленной и более «шумной» динамикой поведения. Как это возможно?

Фрагмент из презентации, демонстрирующей принципиальную разницу подходов к систематизации данных по методам глубокого и поверхностного обучения.
В новом исследовании опубликованном в журнале Physica A под названием «Статистическая механика и ее Приложения» ученые попытались дать ответ на этот вопрос. В новой работе специалистов Израильского университета Бар-Илан демонстрируется гипотетический механизм, лежащий в основе настолько эффективного обучения человеческого мозга и проводится сравнение с механикой глубокого обучения ИИ.
В отличие от архитектуры глубокого обучения, которую можно сравнить с небоскребом, человеческий мозг построен по принципу неглубокой архитектуры с малым числом слоев, больше похожей на широкое здание с небольшим количеством этажей.
При этом расширенная и углубленная архитектуры представляют собой два взаимодополняющих механизма
При этом расширенная и углубленная архитектуры представляют собой два взаимодополняющих механизма
— Идо Кантер, профессор Отделения физики (Multidisciplinary Brain Research Center) Бар-Илана, руководитель исследования.
При этом для современных высокопроизводительных gpu реализация неглубокого принципа обучения принципиально невозможна по причине отсутствия соответствующей архитектуры.
- Алексей Павлов
- Prof. Ido Kanter, Bar-Ilan University
Наши новостные каналы
Подписывайтесь и будьте в курсе свежих новостей и важнейших событиях дня.
Рекомендуем для вас

Планшет, пролежавший в Темзе пять лет, помог раскрыть серию запутанных преступлений
Эксперты говорят: даже вода не смогла стереть цифровые следы....

Учёные говорят, что обнаружили огромный тайный город под египетскими пирамидами
Проверять пока не разрешили....

«Инопланетяне» на Земле? Древние 8-метровые «грибы» оказались совершенно неизвестной формой жизни
Вот уже 180 лет подряд живые «башни» ставят в тупик всю науку....

«Шерстистый дьявол» обнаружен в пустыне, на границе Мексики и США
Ученые говорят: такой уникальной находки не было последние полвека....

Похоже, что проблема космического мусора в скором времени будет решена раз и навсегда
Новая технология не только очистит космос, но и поможет спутникам работать втрое дольше....

Американские спецслужбы скрывают правду о самой древней из библейских реликвий?
Экстрасенс ЦРУ предупредил: Ковчег Завета убьет каждого, кто к нему прикоснется....

Почему мы не помним себя младенцами? Новое исследование дало ответы
Возможно, помним, но «ларчик» заперт....

Археологи ликуют: в Испании нашли рисунки, которые старше человечества!
200 000-летняя находка заставит пересмотреть учебники....

Астрофизики рассказали, почему Вселенная замедляется вопреки предсказаниям Эйнштейна
Если открытие DESI и ослабление темной энергии подтвердится, учебники придется переписать....

Ученые поражены: мыши, как спасатели, оживляют своих сородичей, попавших в беду
Открытие, от которого дрогнет даже самое черствое сердце....

Кислород устарел! Ученые нашли новый ключ к внеземной жизни
Гицеанические миры могут стать новой надеждой астрофизиков....

На 100 000 лет раньше людей: ученые рассказали, кто устроил первые похороны на планете
Загадочные карлики Homo naledi, чей мозг был размером с апельсин, оказались не глупее нас с вами....

Секретная мутация гена: оказалось, ее имеют все обитатели Марианской впадины
Поразительное открытие китайских ученых может изменить всю теорию эволюции....

10 лет за 48 часов: ИИ полностью переиграл ученых в поисках секрета супербактерий
Однако эксперты предупреждают: нейросети не только ускоряют науку, они запросто могут столкнуть нас в пропасть....

Ученый рассказал, как использовались загадочные артефакты из гробницы Тутанхамона
Это было как в фильме «Мумия»: «Фараон должен воскреснуть!»...

Гигантский айсберг скрывал древнюю живую экосистему
Губки и кораллы благоденствуют на обнажившемся морском дне в месте, ранее недоступном взгляду....