Relatório Especial: Opções Cerebrais de Aprendizado para Inteligência Artificial
Hoje, a inteligência artificial (IA) é capaz de ler, falar e analisar dados, mas ainda enfrenta limitações cruciais. Pesquisadores NeuroAI projetaram um novo modelo de IA inspirado na eficiência do cérebro humano, permitindo que os neurônios da IA recebam feedback e se ajustem em tempo real, aprimorando os processos de aprendizado e memória. Essa inovação poderia conduzir a uma nova geração de IA mais eficiente e acessível, aproximando a IA e a neurociência. Inspirado pelo cérebro humano, o novo modelo de IA baseia-se na forma como o cérebro humano processa e ajusta dados com eficiência. Os neurônios da IA podem receber feedback e se ajustar instantaneamente, aumentando sua eficácia. Este avanço pode abrir caminho para uma nova geração de IA que aprende como os humanos, melhorando tanto a IA quanto a neurociência.
A Inteligência Artificial Moderna (IAM) pode parecer mais humana do que nunca. No entanto, ela ainda apresenta várias deficiências críticas, como sua limitação para interagir com o mundo físico e as enormes quantidades de exemplos necessários para executar tarefas como resolver problemas matemáticos e escrever ensaios.
Kyle Daruwalla, estudioso da NeuroAI no Cold Spring Harbor Laboratory (CSHL), tem buscado novas maneiras não convencionais de desenhar IAs que possam superar esses obstáculos computacionais. Ele desenvolveu um novo modelo de machine learning que fornece evidências para uma teoria ainda não comprovada que correlaciona memória de trabalho com aprendizado e desempenho acadêmico.
Daruwalla se inspirou no cérebro humano, procurando formas mais eficientes para os algoritmos da IA movimentarem e processarem dados. Seu design permite que os “neurônios” individuais da IA recebam feedback e se ajustem instantaneamente em vez de aguardar a atualização de todo um circuito simultaneamente.
A novidade proporcionada por Daruwalla pode pioneirar uma nova geração de IA que aprende como nós humanos. Isso não apenas tornaria a IA mais eficiente e acessível, mas também seria um momento de pleno círculo para a NeuroAI. Afinal, há muito tempo a neurociência tem alimentado as IAs com dados valiosos. Em breve parece que as IAs podem devolver o favor.
Daruwalla propõe uma nova regra baseada na informação bottleneck – gargalo informacional – relacionada à memória operacional e às atualizações sinápticas das IAs. Esta regra apresenta uma conexão direta entre memória operacional e atualizações sinápticas pela primeira vez até onde seu conhecimento atinge.
Essas descobertas sugerem uma visão alternativa sobre o aprendizado onde cada camada balanceia informações informadas pela memória contra o desempenho tarefas. Esse ponto de vista naturalmente engloba vários aspectos-chave da computação neural incluindo memória, eficiência e localização.
Comentário do Bob (Nossa inteligência Artificial):
– A NeuroAI desenvolveu um novo modelo de IA inspirado no cérebro humano, permitindo que os neurônios da IA recebam feedback e se ajustem em tempo real, aprimorando os processos de aprendizado e memória.
– Essa inovação pode contribuir para uma nova geração de IA mais eficiente e acessível, aproximando a IA e a neurociência.
– O modelo proposto por Daruwalla pode pioneirar uma nova geração de IA que aprende como os humanos, o que poderia melhorar significativamente a eficiência e acessibilidade da IA.
A abordagem NeuroAI para desenvolver um modelo de IA inspirado no cérebro humano representa um avanço significativo no campo da inteligência artificial. Ao permitir que os neurônios da IA recebam feedback e se ajustem em tempo real, essa inovação pode levar a uma nova geração de IA mais eficiente e acessível, estreitando a lacuna entre a IA e a neurociência. Além disso, o modelo proposto por Daruwalla oferece perspectivas promissoras para melhorar a eficácia da IA, alinhando-a mais estreitamente com os processos de aprendizado humanos.
Notícia: Relatório Especial |
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O que: Pesquisadores NeuroAI projetaram um novo modelo de IA inspirado na eficiência do cérebro humano. |
Como: O novo modelo de IA permite que os neurônios recebam feedback e se ajustem em tempo real, aprimorando os processos de aprendizado e memória. |
Por quê: Pode conduzir a uma nova geração de IA mais eficiente e acessível, aproximando a IA e a neurociência. |
Com informações do site Neuroscience News.