Včasih se sprašujem, zakaj toliko znanstvenikov porabi toliko časa, da poskuša poustvariti nekaj tako kočljivega in polnega meglenosti kot človeški možgani.
A kdo se šalim? Ti dispeptični trenutki neizogibno minejo, kot ve vsak, ki spremlja ta blog. Vsakih nekaj mesecev se mi zdi, da pišem o najnovejšem poskusu izdelave strojev, ki se lahko naučijo prepoznati predmete ali celo razvijati kognitivne spretnosti.
In zdaj je Spaun.
Ostati pri nalogi
Njegovo polno ime je enotna mreža Semantic Pointer Architecture Unified, vendar Spaun zveni bolj epsko. Gre za najnovejšo različico tehno možganov, ustanovljeno kanadsko raziskovalno skupino na Univerzi v Waterlou.
Torej, kaj Spauna razlikuje od pametno pametnih umetnih možganov, kot je IBM-ov Watson? Preprosto povedano, Watson je zasnovan tako, da deluje kot nadvse močan iskalnik, kopa po ogromni količini podatkov z naglo hitrostjo in uporablja zapletene algoritme za iskanje odgovora. Vseeno je, kako postopek deluje; gre predvsem za obvladovanje informacij.
Toda Spaun poskuša dejansko oponašati vedenje človeških možganov in to stori tako, da izvaja vrsto nalog, ki se med seboj razlikujejo. Gre za računalniški model, ki s svojim virtualnim očesom ne more prepoznati številk in si jih zapomniti, ampak tudi z robotsko roko lahko manipulira, da jih zapiše.
Spaunovi "možgani" so razdeljeni na dva dela, ki temeljijo na naši možganski skorji in bazalnih ganglijih. Njegovi simulirani 2, 5 milijona nevronov - naši možgani imajo 100 milijard - so zasnovani tako, da posnemajo, kako raziskovalci mislijo, da ta dva dela možganov medsebojno delujeta.
Recimo, na primer, da njegovo "oko" vidi niz številk. Umetni nevroni vzamejo te vizualne podatke in jih usmerijo v korteks, kjer ga Spaun uporablja za izvajanje številnih različnih nalog, na primer štetje, kopiranje figur ali reševanje števila ugank.
Kmalu bodo pozabili rojstne dneve
Toda Spaunovo vedenje je bilo zanimivo. Kot je v oddaji Tech News Daily zapisal Francie Diep, je postala bolj človeška, kot so pričakovali njeni ustvarjalci.
Zastavite mu vprašanje in ne odgovori takoj. Ne, rahlo zastane, približno tako dolgo, kot človeška sila. Če Spaunu daste dolg seznam številk, ki si ga je zapomniti, si lažje prikliče tiste, ki jih je prejel prvi in zadnji, vendar se nekoliko potrudi, da si zapomni tiste na sredini.
"Obstaja nekaj dokaj tankih podrobnosti človeškega vedenja, ki jih model zajame, " pravi Chris Eliasmith, Spaunov glavni izumitelj. "Vsekakor ni v istem merilu. Vendar daje okus številnim različnim stvarem, ki jih lahko počnejo možgani. "
Možgani odtečejo
Dejstvo, da se Spaun lahko premakne iz ene na drugo nalogo, nas približa, da lahko razumemo, kako se lahko naši možgani tako brez težav preusmerijo od branja beležke do zapomnjenja telefonske številke do tega, da naj roko povemo, naj odpre vrata.
In to bi lahko pomagalo znanstvenikom, da robote opremijo z možnostjo, da so bolj prilagodljivi misleci, da se prilagajajo na letenje. Tudi zato, ker Spaun deluje bolj kot človeški možgani, bi ga raziskovalci lahko uporabili za izvajanje zdravstvenih eksperimentov, ki jih na ljudeh ne bi mogli.
Pred kratkim je na primer Eliasmith opravil test, v katerem je uničil nevrone v možganskem modelu z enako hitrostjo, da nevroni umrejo pri ljudeh. Želel je videti, kako izguba nevronov vpliva na uspešnost modela na testu inteligence.
Eliasmith ni mogel storiti, da bi Spaun spoznal, ali dela dobro ali slabo. Dela na tem.
Zbiranje inteligence
Tu je še nekaj zadnjih dogodkov na področju raziskav možganov in umetne inteligence:
- Te pesmi ne morem razbiti iz vaše glave: Znanstveniki iz Berlina so kitaristom, ki igrajo duet z elektrodami, ugotovili, da so se njihove možganske aktivnosti sinhronizirale, ko so morali natančno uskladiti svoje igranje. Ko pa niso bili usklajeni, ko je eden vodil, drugi pa sledil, je bila njihova možganska aktivnost izrazito drugačna.
- Nekega dne bodo možgani dejansko razumeli same sebe: Skupina nevroznanstvenikov MIT je razvila način za spremljanje, kako se možganske celice med seboj usklajujejo za nadziranje določenega vedenja, na primer telesu, naj govori, da se premika. To jim ne bi pomagalo samo preslikati možganskih vezij, da bi videli, kako se izvajajo naloge, ampak tudi lahko vpogleda v razvoj psihiatričnih bolezni.
- Globoko razmišljanje je tako včeraj: Najpomembnejša nagrada na nedavnem tekmovanju, ki ga je sponzoriral farmacevtski velikan Merck, je pripadla skupini raziskovalcev z univerze v Torontu, ki je s pomočjo oblike umetne inteligence, imenovane globinsko učenje, pomagala odkrivati molekule, ki bi lahko postale nove droge.
- Tako se bodo roboti naučili strmeti v pametne telefone ?: Da bi naučili robote, kako delovati v socialnih situacijah, znanstveniki z univerze Carnegie-Mellon spremljajo skupine ljudi z nameščenimi glavami, da bi videli, kdaj in kje se jim v socialnih okoljih zbližajo oči.
- Na žalost še vedno skušajo skriti oreščke: z uporabo varljivega vedenja ptic in veveric kot modela so raziskovalci v podjetju Georgia Tech lahko razvili robote, ki se med seboj lahko zvijajo.
Video bonus: Oglejte si predstavitev Spauna v akciji.
Več s Smithsonian.com
Ljudje so razvili velike možgane, da bi bili socialni?
Kako možgani zaslužijo
