Впервые в России создана нейросеть, которая способна работать сразу с шестью разными классами задач. Чтобы этого добиться, исследователи использовали результаты недавних когнитивных нейрофизиологических экспериментов.
Группа российских исследователей под руководством Владимира Некоркина, заведующего отделом нелинейной динамики Института прикладной физики РАН Нижнего Новгорода, разработала «многозадачную» нейросеть. Об этом сообщает пресс-служба Российского научного фонда (РНФ) со ссылкой на исследование в журнале Scientific Reports. Искусственный интеллект (ИИ) способен работать сразу с шестью разными классами задач благодаря его повышенному сходству с тем, как устроены сенсорно-моторные и когнитивные регионы человеческого мозга.
Простыми словами нейросеть — компьютерная программа, которая имитирует работу человеческого мозга. Подобно тому, как нейроны в мозге передают сигналы друг другу, в нейросети информацией обмениваются вычислительные элементы. Если раньше эти программы занимались примитивными вещами, например, сортировали картинки в смартфонах, то теперь они помогают в решении глобальных задач в науке. Современные нейросети способны заменить или дополнить работу человека во всех случаях, когда решение нужно принимать на основе предыдущего опыта.
Несмотря на огромные успехи уже существующих нейросетей, практически все они обладают одним общим недостатком — в подавляющем большинстве случаев они способны справляться только с одним типом задач, на решение которых были натренированы. Это отличает искусственные нейросети от их природных аналогов, способных решать множество разных проблем и гибко менять механизмы своей работы. Российские ученые сделали большой шаг к решению этой проблемы, разработав новую архитектуру рекуррентной импульсной нейросети, чьи нейроны напоминают по своему устройству реальные нервные клетки людей и других многоклеточных живых существ.
Основой для разработки этой нейросети, как отмечают ученые, послужили недавние эксперименты на обезьянах и других модельных животных. Нейрофизиологи изучали то, как нервная система приматов решает задачи, в том числе определяет направление движения объектов на экране или принимает разные решения в зависимости от того, какие фигуры выводятся на дисплей компьютера.
«Мы использовали результаты недавних когнитивных нейрофизиологических экспериментов для разработки новой архитектуры рекуррентной импульсной нейросети, которую можно обучить решению множества различных задач. Изучение механизмов ее работы значительно расширило наши представления о том, как функционируют естественные и искусственные нейронные сети», — пишут исследователи.
Некоркин и его коллеги использовали эти данные для создания нейросети, элементы которой были способны обмениваться короткими импульсами друг с другом, а также активироваться в разное время, что делает их более похожими на реальную нервную систему. Эту нейросеть ученые обучили решать шесть разных классов задач, относящихся к двум большим условным группам, — задачам выбора и повторения.
После этого исследователи проследили за тем, сможет ли их разработка справиться с тестом из ста случайным образом скомбинированных задач всех шести типов. Эта проверка подтвердила работоспособность нейросети, а также позволила ученым раскрыть принципы устройства этой системы ИИ, в том числе обнаружить внутри нее группы из специализированных нейронов. Эти сведения, как считают Некоркин и его коллеги, ускорят разработку еще более сложных «многозадачных» нейросетей.
