Nuovo studio: può l'IA imparare come noi?

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Di Giovanni Dosa
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"Cervello robotico con connessioni neurali che analizza i dati rapidamente"

RomeL'intelligenza artificiale (IA) sta migliorando nel replicare le attività umane. È in grado di leggere, parlare e gestire grandi quantità di dati. Può anche offrire consulenze sulle scelte aziendali. Tuttavia, l'IA ha ancora notevoli limitazioni. Uno dei principali problemi riguarda l'interazione con il mondo fisico. Gli attuali sistemi di IA necessitano di milioni di esempi di addestramento per svolgere compiti specifici, come risolvere problemi matematici o scrivere saggi.

Kyle Daruwalla è uno studioso di NeuroAI al Cold Spring Harbor Laboratory (CSHL) ed è impegnato nel miglioramento dell'intelligenza artificiale. Sta esaminando nuovi metodi per progettare l'IA. La sua ultima idea riguarda il modo in cui l'IA gestisce i dati. L'IA moderna richiede molta energia perché i dati devono percorrere lunghe distanze. Daruwalla trae ispirazione dal funzionamento del cervello umano.

Ecco alcuni punti salienti riguardanti il suo nuovo progetto:

  • Ispirato al cervello umano
  • Rende il movimento dei dati più efficiente
  • Permette ai neuroni dell'IA di adattarsi in tempo reale
  • Integra la memoria operativa nel processo dell'IA

Nel cervello, le connessioni cambiano e si adattano continuamente. Daruwalla ha applicato questo concetto per progettare un sistema in cui i neuroni dell'AI ricevono un feedback immediato e effettuano aggiustamenti istantanei. Questo permette di elaborare i dati subito, senza doverli far viaggiare lontano.

Le ricerche indicano una connessione tra la memoria di lavoro e il successo accademico o l'apprendimento. La memoria di lavoro ci permette di mantenere la concentrazione mentre accediamo a informazioni memorizzate. Il modello di Daruwalla sostiene questa idea, dimostrando che ogni sinapsi AI deve avere un sistema di memoria di lavoro nelle vicinanze per consentire regolazioni.

Il nuovo modello di Daruwalla potrebbe permettere all'IA di apprendere come gli esseri umani. Questo renderebbe l'IA più efficace e facile da usare. È importante perché la neuroscienza fornisce informazioni preziose all'IA da molto tempo. Il modello di Daruwalla potrebbe favorire il progresso in entrambi i campi.

Il nuovo design aggiorna il sistema gradualmente senza interrompere tutto. Questo permette all'IA di gestire i dati in modo simile all'apprendimento umano. È un'importante progresso nello sviluppo di IA che impara come fanno gli esseri umani.

L'intelligenza artificiale ha fatto molti progressi di recente, ma ha ancora difficoltà con compiti fisici e risolvere problemi complessi. Daruwalla ha una nuova idea che potrebbe cambiare questa situazione. Vuole usare il cervello umano come modello per creare sistemi di IA più naturali ed efficienti.

NeuroAI è un ambito di ricerca che unisce neuroscienze e intelligenza artificiale. Il lavoro di Daruwalla in questo settore potrebbe contribuire a migliorare il modo in cui i sistemi di intelligenza artificiale apprendono e si adattano.

Il suo progetto pone l'accento su un traffico dati efficiente e su aggiustamenti continui. Questo potrebbe risolvere alcune delle limitazioni delle attuali tecnologie di intelligenza artificiale.

Il nuovo design di intelligenza artificiale ideato da Kyle Daruwalla è ispirato al funzionamento del cervello umano. Questo aiuta a spostare e elaborare i dati in modo più efficiente. Il suo modello include la memoria di lavoro, rendendo l'IA più adattabile. È un passo significativo verso la creazione di un'IA che apprende come gli esseri umani e potrebbe portare a futuri miglioramenti nell'IA e nella neuroscienza.

Lo studio è pubblicato qui:

http://dx.doi.org/10.3389/fncom.2024.1240348

e la sua citazione ufficiale - inclusi autori e rivista - è

Kyle Daruwalla, Mikko Lipasti. Information bottleneck-based Hebbian learning rule naturally ties working memory and synaptic updates. Frontiers in Computational Neuroscience, 2024; 18 DOI: 10.3389/fncom.2024.1240348
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