13:50 2022-07-06
science - citeste alte articole pe aceeasi tema
Comentarii Adauga Comentariu
_ Rezolvarea algoritmului „amneziei” dezvăluie indicii despre modul în care învățăm
_ Rezolvarea algoritmului „amnezie” dezvăluie indicii despre modul în care învățăm
O descoperire despre modul în care algoritmii pot învăța și reține informații mai eficient oferă o perspectivă potențială asupra capacității creierului de a absorbi cunoștințe noi. Descoperirile cercetătorilor de la Universitatea din California, Irvine School of Biological Sciences ar putea ajuta la combaterea deficiențelor cognitive și la îmbunătățirea tehnologiei. Studiul lor apare în Proceedings of the National Academy of Sciences.
Oamenii de știință s-au concentrat pe rețelele neuronale artificiale, cunoscute sub numele de ANN, care sunt algoritmi menționați să emuleze comportamentul neuronilor din creier. Asemenea minții umane, ANN-urile pot absorbi și clasifica cantități mari de informații. Spre deosebire de creierul nostru, totuși, ANN-urile tind să uite ceea ce știu deja atunci când cunoștințele noi sunt introduse prea repede, un fenomen cunoscut sub numele de uitare catastrofală.
Cercetătorii au teoretizat de mult că capacitatea noastră de a învăța concepte noi provine din interacțiunea dintre hipocampul creierului și neocortexul. Hipocampul captează informații proaspete și le redă în timpul odihnei și somnului. Neocortexul preia noul material și își revizuiește cunoștințele existente, astfel încât să poată intercala, sau stratifica, materialul proaspăt în categorii similare dezvoltate din trecut.
Cu toate acestea, au existat unele întrebări cu privire la acest proces, având în vedere faptul că Creierului i-ar ia prea mult timp pentru a sorta întregul tezaur de informații pe care le-a adunat de-a lungul vieții. Această capcană ar putea explica de ce ANN-urile pierd cunoștințele pe termen lung atunci când absorb prea repede date noi.
În mod tradițional, soluția folosită în învățarea automată profundă a fost reantrenarea rețelei pe întregul set de date din trecut, indiferent dacă nu era strâns legat de noile informații, un proces care consuma foarte mult timp. Oamenii de știință de la UCI au decis să examineze problema mai în profunzime și au făcut o descoperire notabilă.
„Am descoperit că atunci când ANN-urile intercalează un subset mult mai mic de informații vechi, incluzând în principal elemente care erau similare cu noile cunoștințe, acestea dobândeau, l-au învățat fără a uita ceea ce știau deja”, a spus studentul absolvent Rajat Saxena, primul autor al lucrării. Saxena a condus proiectul cu asistența lui Justin Shobe, un asistent de știință al proiectului. Ambii membri ai laboratorului lui Bruce McNaughton, profesor distins de neurobiologie și comportament.
„A permis ANN-urilor să preia informații proaspete foarte eficient, fără a fi nevoie să revizuiască tot ceea ce au dobândit anterior”, a spus Saxena. „Aceste descoperiri sugerează un mecanism cerebral pentru care experții în ceva pot învăța lucruri noi în acea zonă mult mai repede decât neexperții. Dacă creierul are deja un cadru cognitiv legat de noile informații, noul material poate fi absorbit mai repede, deoarece se schimbă. sunt necesare doar în partea din rețeaua creierului care codifică cunoștințele de specialitate.”
Descoperirea are potențial pentru abordarea problemelor cognitive, potrivit McNaughton. „Înțelegerea mecanismelor din spatele învățării este esențială pentru a face progrese”, a spus el. „Ne oferă o perspectivă asupra a ceea ce se întâmplă atunci când creierul nu funcționează așa cum ar trebui. Am putea dezvolta strategii de antrenament pentru persoanele cu probleme de memorie din cauza îmbătrânirii sau pentru cei cu leziuni ale creierului. Ar putea duce, de asemenea, la capacitatea de a manipula creierul. circuite astfel încât oamenii să poată depăși aceste deficite.”
Descoperirile oferă posibilități, de asemenea, de a face algoritmi în mașini precum echipamente de diagnosticare medicală, mașini autonome și multe altele mai precise și mai eficiente.
Comentarii:
Adauga Comentariu