Čudesno otkriće: Mreža srebrnih nanožica uči i pamti poput čovekovog mozga. Ljudska inteligencija je, verovatno, još daleko od oponašanja, ali to ne znači da nauka ne čini velike pomake.
Trenutni sistemi veštačke inteligencije, poput megapopularnog ChatGPT-a, nisu inteligentni na isti način kao čovek. Naime, nisu strukturirani kao ljudski mozak i ne uče na isti način, iako su vrlo sposobni, posebno u zadacima prepoznavanja uzoraka velikih podataka, u čemu daleko nadmašuju čovekove mogućnosti. Istovremeno, oni koriste ogromne količine energije i resursa za uvežbavanje (u poređenju s naša, otprilike tri obroka dnevno). I sposobnost prilagođavanja i funkcionisanja u dinamičnim, teško predvidivim i bučnim okruženjima im je loša i nisu u stanju da pamte poput ljudi.
Čudesne nanožice
No, dvoje australijskih naučnika sa Univertiteta Sidnej za The Conversation opisuju svoje istaživanje nebioloških sistema koji više sliče ljudskom mozgu. U novoj studiji objavljenoj u časopisu Science Advances, doktorand Alon Lefler i profesorka fizike Zdenka Kunčić iz pomenute visokoškolske ustanove otkrili su da samoorganizujuće mreže sićušnih srebrnih žica uče i pamte na isti način kao ljudski mozak.
„Naš rad deo je polja istraživanja zvanog neuromorfika, čiji je cilj oponašanje strukture i funkcionalnosti bioloških neurona i sinapsi u nebiološkim sistemima. Proučavanje je fokusirano na mrežu nanožica za dočaravanje neurona i sinapsi u mozgu. Nanožice su širine otprilike hiljadinke ljudske vlasi, a izrađene su od visokoprovodnog metala, poput srebra, obično obloženog izolacioim materijalom poput plastike”, objašnjavaju Lefler i Kunčić.
„Kada stimulišemo nanožice električnim signalima, joni migriraju preko izolacionog
sloja u susednu nanožicu, slično kao neurotransmiteri kroz sinapse. Kao rezultat toga, posmatramo električnu signalizaciju sličnu sinapsama u mrežama nanožica.”
I dodaju da se te nanožice same okupljaju da oblikuju mrežnu strukturu sličnu biološkoj neuronskoj mreži. Poput neurona koji imaju izolacionu membranu, svaka metalna nanožica presvučena je tankim izolacionim slojem. „Kada stimulišemo nanožice električnim signalima, joni migriraju preko izolacionog sloja u susednu nanožicu, slično kao neurotransmiteri kroz sinapse. Kao rezultat toga, posmatramo električnu signalizaciju sličnu sinapsama u mrežama nanožica”, pišu australijski istraživači.
Nanožice (Getty Images)
Napominju da koriste nanožice za izučavanje inteligencije poput ljudske. „Središnje mesto u našem istraživanju su dve odlike koje ukazuju na kognitivnu funkciju visokog reda: učenje i pamćenje. Naša studija pokazuje da možemo selektivno ojačati (i oslabiti) sinaptičke puteve u mrežama nanožica. To je slično „nadziranom učenju”u mozgu, naglašavaju profesorka i doktorand.
„Mreža je pamtila prethodne signale za najmanje sedam koraka. Zanimljivo, sedam se često smatra prosečnim brojem stavki koje ljudi mogu držati u radnoj memoriji u trenutku.”
U tom procesu izlaz sinapsi se upoređuje sa željenim rezultatom. Nakon toga se sinapse pojačavaju (ako je učinak blizu željenog rezultata) ili skraćuju (ukoliko učinak nije blizu željenog rezultata). „Proširili smo ovaj rezultat pokazujući da možemo povećati količinu jačanja nagrađivanjem ili kažnjavanjem mreže. Proces je inspirisan ,učenjem ojačavanjaʼ u mozgu. Takođe smo implementirali verziju testa pod nazivom n-back taskkoji se koristi za merenje radne memorije ljudi. Uključuje predstavljanje niza podražaja i upoređivanje svakog novog unosa sa onim koji se dogodio pre određenog broja koraka. Mreža je pamtila prethodne signale za najmanje sedam koraka. Zanimljivo, sedam se često smatra prosečnim brojem stavki koje ljudi mogu držati u radnoj memoriji u jednom trenutku”, naglašavaju autori ove studije.
Dramatična poboljšanja
U korišćenju pomenutog učenja sa ojačavanjem, australijski istraživači uočili su dramatična poboljšanja performansi mrežne memorije. „U našim mrežama nanožica otkrili smo da formiranje sinaptičkih puteva zavisi od toga kako su sinapse bile aktivirane u prošlosti. To je, takođe, slučaj sa sinapsama u mozgu, a neuronaučnici to nazivaju metaplastičnošću. Ipak, ljudska inteligencija je verovatno još daleko od repliciranja”, priznaju Lefler i Kunčić.
Uprkos tome, istraživanje neuromorfnih nanožičanih mreža pokazuje da je moguće implementirati odlike bitne za inteligenciju, poput učenja i pamćenja, u nebiološkom, fizičkom hardveru. Nanožičane mreže razlikuju se od veštačkih neuronskih mreža koje se koriste u veštačkoj inteligenciji. Ali mogu dovesti do takozvane sintetičke inteligencije.Možda bi neuromorfna nanožičana mreža jednog dana mogla naučiti da vodi razgovore koji su više ljudski nego oni s ChatGPT-om i zapamtiti ih.
(Zimo)
