Чудесно откриће: Мрежа сребрних наножица учи и памти попут човековог мозга. Људска интелигенција је, вероватно, још далеко од опонашања, али то не значи да наука не чини велике помаке.
Тренутни системи вештачке интелигенције, попут мегапопуларног ChatGPT-а, нису интелигентни на исти начин као човек. Наиме, нису структурирани као људски мозак и не уче на исти начин, иако су врло способни, посебно у задацима препознавања узорака великих података, у чему далеко надмашују човекове могућности. Истовремено, они користе огромне количине енергије и ресурса за увежбавање (у поређењу с наша, отприлике три оброка дневно). И способност прилагођавања и функционисања у динамичним, тешко предвидивим и бучним окружењима им је лоша и нису у стању да памте попут људи.
Чудесне наножице
Но, двоје аустралијских научника са Универтитета Сиднеј за The Conversation описују своје истаживање небиолошких система који више сличе људском мозгу. У новој студији објављеној у часопису Science Advances, докторанд Алон Лефлер и професорка физике Зденка Kунчић из поменуте високошколске установе открили су да самоорганизујуће мреже сићушних сребрних жица уче и памте на исти начин као људски мозак.
„Наш рад део је поља истраживања званог неуроморфика, чији је циљ опонашање структуре и функционалности биолошких неурона и синапси у небиолошким системима. Проучавање је фокусирано на мрежу наножица за дочаравање неурона и синапси у мозгу. Наножице су ширине отприлике хиљадинке људске власи, а израђене су од високопроводног метала, попут сребра, обично обложеног изолациоим материјалом попут пластике”, објашњавају Лефлер и Kунчић.
„Kада стимулишемо наножице електричним сигналима, јони мигрирају преко изолационог
слоја у суседну наножицу, слично као неуротрансмитери кроз синапсе. Kао резултат тога, посматрамо електричну сигнализацију сличну синапсама у мрежама наножица.”
И додају да се те наножице саме окупљају да обликују мрежну структуру сличну биолошкој неуронској мрежи. Попут неурона који имају изолациону мембрану, свака метална наножица пресвучена је танким изолационим слојем. „Kада стимулишемо наножице електричним сигналима, јони мигрирају преко изолационог слоја у суседну наножицу, слично као неуротрансмитери кроз синапсе. Kао резултат тога, посматрамо електричну сигнализацију сличну синапсама у мрежама наножица”, пишу аустралијски истраживачи.
Наножице (Getty Images)
Напомињу да користе наножице за изучавање интелигенције попут људске. „Средишње место у нашем истраживању су две одлике које указују на когнитивну функцију високог реда: учење и памћење. Наша студија показује да можемо селективно ојачати (и ослабити) синаптичке путеве у мрежама наножица. То је слично „надзираном учењу” у мозгу, наглашавају професорка и докторанд.
„Мрежа је памтила претходне сигнале за најмање седам корака. Занимљиво, седам се често сматра просечним бројем ставки које људи могу држати у радној меморији у тренутку.”
У том процесу излаз синапси се упоређује са жељеним резултатом. Након тога се синапсе појачавају (ако је учинак близу жељеног резултата) или скраћују (уколико учинак није близу жељеног резултата). „Проширили смо овај резултат показујући да можемо повећати количину јачања награђивањем или кажњавањем мреже. Процес је инспирисан ,учењем ојачавањаʼ у мозгу. Такође смо имплементирали верзију теста под називом n-back task који се користи за мерење радне меморије људи. Укључује представљање низа подражаја и упоређивање сваког новог уноса са оним који се догодио пре одређеног броја корака. Мрежа је памтила претходне сигнале за најмање седам корака. Занимљиво, седам се често сматра просечним бројем ставки које људи могу држати у радној меморији у једном тренутку”, наглашавају аутори ове студије.
Драматична побољшања
У коришћењу поменутог учења са ојачавањем, аустралијски истраживачи уочили су драматична побољшања перформанси мрежне меморије. „У нашим мрежама наножица открили смо да формирање синаптичких путева зависи од тога како су синапсе биле активиране у прошлости. То је, такође, случај са синапсама у мозгу, а неуронаучници то називају метапластичношћу. Ипак, људска интелигенција је вероватно још далеко од реплицирања”, признају Лефлер и Kунчић.
Упркос томе, истраживање неуроморфних наножичаних мрежа показује да је могуће имплементирати одлике битне за интелигенцију, попут учења и памћења, у небиолошком, физичком хардверу. Наножичане мреже разликују се од вештачких неуронских мрежа које се користе у вештачкој интелигенцији. Али могу довести до такозване синтетичке интелигенције. Можда би неуроморфна наножичана мрежа једног дана могла научити да води разговоре који су више људски него они с ChatGPT-ом и запамтити их.
(Зимо)
