Можно ли научить роботов интеллекту? Достижения в области физических вычислений, технологии, которая позволяет понимать сигналы мозга, могут способствовать созданию машин искусственного интеллекта, которые думают так же, как люди.
В журнале Applied Physics Letters издательства AIP исследователи из Токийского университета описывают, как робота можно научить перемещаться по лабиринту, электрически стимулируя культуру нервных клеток мозга, подключенных к машине.
Эти нервные клетки, или нейроны, были выращены из живых клеток и действовали как физический резервуар для компьютера, чтобы создавать когерентные сигналы.
Рассматриваются гомеостатические сигналы, сообщающие роботу, что внутренняя среда поддерживается в определенном диапазоне и действующие как базовая линия, когда он свободно перемещается по лабиринту.
Всякий раз, когда робот отклонялся в неправильном направлении или смотрел не в ту сторону, нейроны в культуре клеток нарушались электрическим импульсом. На протяжении всех испытаний роботу постоянно подавались гомеостатические сигналы, прерываемые сигналами помех, пока он успешно не решил задачу лабиринта.
Эти результаты свидетельствуют о том, что целенаправленное поведение может быть сформировано без какого-либо дополнительного обучения путем отправки сигналов возмущения в воплощенную систему. Робот не мог видеть окружающую среду или получать другую сенсорную информацию, поэтому он полностью зависел от электрических импульсов методом проб и ошибок.
«Я сам был настолько вдохновлен нашими экспериментами, что выдвинул гипотезу о том, что интеллект в живой системе возникает из механизма, извлекающего согласованный результат из неорганизованного или хаотического состояния», — сказал соавтор исследования Хирокадзу Такахаши, доцент кафедры механоинформатики.
Используя этот принцип, ученые показывают, что интеллектуальные способности к решению задач могут быть получены с помощью физических компьютеров-резервуаров для извлечения хаотических нейрональных сигналов и доставки гомеостатических или тревожных сигналов. При этом компьютер создает резервуар, который понимает, как решить задачу.
«Мозг ребенка в начальной школе не способен решать математические задачи на вступительном экзамене в колледж, возможно, потому, что динамика мозга или их «физический резервуарный компьютер «недостаточно богаты», — полагает г-н Такахаси. — Способность решать задачи определяется тем, насколько богат репертуар пространственно-временных моделей, которые может генерировать сеть».
Команда считает, что использование физических вычислений в этом контексте будет способствовать лучшему пониманию механизмов работы мозга и может привести к новой разработке нейроморфного компьютера.
Источник: https://www.sciencedaily.com/releases/2021/10/211026124247.htm
Ссылка на журнал:
- Юитиро Яда, Шусаку Ясуда, Хирокадзу Такахаси. Физические резервуарные вычисления с СИЛОВЫМ обучением в живой нейронной культуре. Письма по прикладной физике, 2021; 119 (17): 173701 DOI: 10.1063/5.0064771