El cerebro humano ofrece un nuevo modelo para cómodos métodos de inteligencia artificial.
Sistemas modernos de inteligencia artificial (muestran excelentes capacidades para identificar los patrones GPT -4 «y» Bert «, pero cuando se trata de multicasal, complejos, todavía están sufriendo, que son fácilmente fabricados por humanos.
Un nuevo estudio del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) es cómo el cerebro humano trata con problemas complejos, el uso de atajos mentales inteligentes y al mismo tiempo para desarrollar una hoja de ruta para desarrollar sistemas de inteligencia artificiales más efectivos y cercanos.
El genio fúngico del cerebro
El cerebro humano sobresale en el tratamiento de tareas complejas, al planificar una solución de viaje o laberinto dividiendo el problema en partes más pequeñas. Un grupo de investigadores dirigió un laberinto innovador con una pelota oculta que erosionó su camino a través de señales de audio intermitentes.
Los humanos no pueden rastrear cuatro medios paralelos al mismo tiempo, por lo que los investigadores han visto cómo los participantes lidian con este desafío cognitivo. Descubrieron que las personas recurren a dos estrategias básicas. La jerarquía tiene como objetivo dividir el problema en etapas (como seleccionar el lado izquierdo o derecho, y luego seguir el camino). Para la probabilidad opuesta (contrafacial), reexaminará los pasos anteriores cuando los nuevos signos parecen ser un error de saludo temprano. Los humanos no analizan todas las oportunidades. En cambio, comienzan con una evaluación lógica, y continuarán con ella, y volverán a cambiarlo a menos que haya evidencia que se revise.
El momento de la estrategia flexible
El estudio reveló la excelente capacidad cerebral de recibir. Los participantes utilizaron sospechas jerárquicas en la mayoría de los casos, pero fueron a la estrategia de «anti -oportunidad» cuando sintieron que su memoria era lo suficientemente fuerte.
Si la persona confía en recordar las señales de audio anteriores, repite el camino desde cero para corregirla. Si la memoria es confusa, avanzará con su primera evaluación.
La máquina piensa como una persona
Para ver si esta estrategia es humana o si esta es una elección racional común, los investigadores han creado una red nerviosa para imitar el experimento. Cuando el modelo funciona con sus capacidades matemáticas completas, supera a los humanos porque analiza todos los medios en paralelo. Pero no refleja el camino del pensamiento humano. El grupo limita deliberadamente el modelo reduciendo sus habilidades paralelas o debilitando su memoria. Al analizar los resultados, el modelo comenzó a imitar el comportamiento humano: seguido de pasos jerárquicos y retornos solo cuando es indicativo de un error o requisito de memoria. Esto indica que estas estrategias no son débiles, sino respuestas lógicas bajo límites cognitivos.
El futuro del diseño de inteligencia artificial
Los sistemas actuales de inteligencia artificial dependen de un tratamiento paralelo fuerte, lo que requiere una enorme potencia y equipos pesados. Sin embargo, estos sistemas aún sufren de debilidad en la idea en serie o resuelven múltiples problemas. La universidad «MIT» representa una alternativa más efectiva por una estructura de clase, que comienza con una hipótesis ponderada, y luego seleccione cuando hay debilidad en los signos o memoria de defectos. Refleja la elasticidad del cerebro y reduce en gran medida el uso de fuentes aritméticas. Al construir inteligencia artificial, piensa en el camino del equilibrio entre la velocidad, la precisión y los esfuerzos cognitivos que producen sistemas más inteligentes y efectivos.
Cómo hacer nuestro pensamiento diario
Ya sea que estemos preparando comidas o planeando una reunión, o moviéndose entre las rutas de transporte, en nuestra naturaleza, dividiremos las decisiones en etapas, y no devolvemos un paso atrás. El experimento en «MIT» contiene este proceso de manera científica. Los participantes escucharon las horas de espacio de pelota oculta en el laberinto, y en consecuencia comenzaron sus expectativas, luego pensarían en la siguiente hora que fueron. Este comportamiento, es decir, la elección del pasado está determinada por el costo de los ingresos, la confianza y el defecto en la memoria.
Limitaciones de memoria
Cuando los investigadores agregan ruido a la memoria del modelo, se volvió más cuidadoso cuando una persona dudaba. El único anti -logico se hizo cuando sintió que se excedía el propósito.
Destaca una idea de diseño importante de que la inteligencia artificial debería evaluar la posibilidad de repensarse a sí mismo y no repetir la cuenta como permanente y costosa.
El equipo reconoce que la interferencia en la memoria cambiará repentinamente el comportamiento del modelo, pero el método de toma de decisiones puede conducir gradualmente a ajustes. Imita el comportamiento humano, porque no pasa de la plena confianza para la duda completa.
En el diseño de sistemas de inteligencia artificial, se puede traducir en cómodos límites de respuesta, lo que permite a la máquina pensar de una manera más real y conveniente.
Desde la ciencia del cerebro hasta la programación de máquinas
Este estudio tiene un gran puente entre la neurología y la inteligencia artificial. Esto indica que la capacidad de usar recursos futuros puede combinar la flexibilidad y la comodidad de interpretación en el pensamiento. Abre la puerta para una estrecha cooperación entre el hombre y la máquina. Los atajos mentales no son débiles, pero demuestra el hecho de que es intelectual racional bajo límites de recursos.
Al estimular las estrategias cerebrales, se puede construir inteligencia artificial, no solo el rendimiento, sino también planes y retiros como los humanos.
