Группа ученых из Московского физико-технического института представила новаторский метод для преодоления важного ограничения в сфере искусственного интеллекта – явления «катастрофического забывания». Это явление, известное также как «деменция» нейросетей, заключается в том, что ИИ теряет ранее приобретенные знания и навыки во время обучения новым задачам.
В основе исследования лежит моделирование работы человеческого мозга. Ученые разработали уникальную архитектуру памяти, которая уже реализована в цифровой модели. Параллельно разрабатывается специализированный нейроморфный процессор, предназначенный для переноса этих алгоритмов в аппаратную форму.
«Возможно, мы нашли решение одной из важных тайн мозга: как он способен обучаться новому, не удаляя при этом старые “файлы”. Ключевым фактором является постоянная перестройка нейронных связей – ревайринг. Именно он преобразует хрупкую кратковременную память в устойчивые долговременные воспоминания», – пояснил «Известиям» старший научный сотрудник лаборатории нейробиоморфных технологий МФТИ Сергей Лобов.
Эксперты проводят параллель между процессом формирования памяти в биологических и искусственных нейросетях и проложением тропинок в лесу. Если новые маршруты начинают активно использоваться, старые постепенно зарастают и исчезают. В контексте ИИ это проявляется в полном удалении предыдущих данных из-за постоянной перенастройки параметров сети при освоении новой информации.
Решение от МФТИ заключается в адаптации механизма ревайринга, заимствованного из работы человеческого мозга. Этот метод, используемый в сочетании с традиционными методами обучения, позволяет нейросети одновременно сохранять как старую, так и новую информацию. Технология минимизирует риски «катастрофического забывания» и открывает новые горизонты для создания систем искусственного интеллекта, способных к непрерывному обучению на протяжении всего жизненного цикла.
Ранее в компании DeepMind объявили, что ИИ общего назначения (Artificial General Intelligence, AGI), способный выполнять широкий спектр когнитивных задач, появится в течение следующих 5-10 лет.
ИИ в искусстве: прорыв или конец человеческого творчества (Часть I)
