Ученые-информатики из Университета Отто фон Герике в Магдебурге стремятся использовать полученные данные и разработанные методы исследования мозга, чтобы лучше понять, как работает искусственный интеллект.
В рамках исследовательского проекта ученые во главе с профессором доктором инж. Себастьян Стобер из Лаборатории искусственного интеллекта в Университете Магдебурга будет применять методы из когнитивной нейробиологии для анализа искусственных нейронных сетей и лучшего понимания того, как они работают.
Когнитивная нейробиология, вдохновленная технологиями для исследовательского проекта ИИ, или, если коротко, CogXAI, который продлится три года, получит более миллиона евро от Федерального министерства образования и исследований Германии.
Искусственные нейронные сети, или сокращенно ANN, являются самообучающимися интеллектуальными системами, которые вдохновлены структурой естественного мозга. Они, как и биологические нервные системы, способны учиться на собственном опыте, чтобы самостоятельно решать сложные проблемы.
«В то время как в нашем мозгу эти сети состоят из миллионов нервных клеток, взаимодействующих друг с другом посредством химических и электрических сигналов , искусственные нейронные сети можно понимать как компьютерные программы», — говорит профессор Стобер. «Благодаря своим сильным способностям к обучению и гибкости, в последние годы искусственные нейронные сети под термином« глубокое обучение »зарекомендовали себя как популярный выбор для разработки интеллектуальных систем ».
Стобер и его команда исследуют, как найти разные области в искусственной нейронной сети , которая, как и в биологическом мозге, отвечает за определенные функции. Как и в случае записи сканирования мозга в сканере магнитно-резонансной томографии (МРТ), эксперты по искусственному интеллекту стремятся идентифицировать определенные области ИНС, чтобы лучше понять, как они работают.
Кроме того, исследование мозга также дает важные выводы об обучающем поведении человеческого мозга. В компьютерном ученых использует этот богатый опыт , чтобы позволить искусственные нейронным сети для получения быстрого и эффективного обучения поведения. Передавая концепции человеческого восприятия и обработки сигналов в искусственные нейронные сети, они намереваются выяснить, как эти самообучающиеся системы делают прогнозы и / или почему они делают ошибки.
«Естественный мозг исследуется более 50 лет», — объясняет профессор Стобер. «Однако в настоящее время этот потенциал практически не используется при разработке архитектур искусственного интеллекта. Благодаря передаче нейронаучных методов для изучения искусственных нейронных сетей их процессы обучения также станут более прозрачными и более простыми для понимания. Таким образом, станет возможным выявлять неисправности искусственных нейронов на ранней стадии в процессе обучения и исправлять их во время обучения ».
По словам Стобера, развитие искусственных нейронных сетей быстро прогрессирует. «Благодаря использованию высокопроизводительных компьютеров все большее количество искусственных нейронов можно использовать для обучения. Однако растущая сложность этих сетей затрудняет даже экспертам понимание их внутренних процессов и процесса принятия решений», — объясняет ученый. и лидер проекта CogXAI. «Однако, если мы хотим иметь возможность безопасно использовать искусственный интеллект в будущем, важно полностью понять, как он работает».
