Можно ли научить роботов разуму? Достижения в области технологии, распознающих сигналы мозга, — могут способствовать созданию машин искусственного интеллекта, которые думают, как мы.
В « Applied Physics Letters» исследователи из Токийского университета описывают, как можно научить робота перемещаться по лабиринту, электрически стимулируя клетки 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.
Эти сигналы рассматриваются как гомеостатические сигналы, сообщающие роботу о том, что внутренняя среда поддерживается в определенном диапазоне, и выступающие в качестве базовой линии, когда он свободно перемещается по лабиринту.
Каждый раз, когда робот отклонялся в неправильном направлении или смотрел в неверном направлении, нейроны стимулировались электрическим импульсом. На протяжении испытаний роботу постоянно подавали гомеостатические сигналы, прерываемые сигналами возмущения, пока он не решал задачу лабиринта.
Эти результаты показывают, что целенаправленное поведение может быть сгенерировано без какого-либо дополнительного обучения, посылая сигналы возмущения в воплощенную систему. Робот не мог видеть окружающую среду или получить другую сенсорную информацию , так что это было полностью зависсимо от электрических импульсов методом проб и ошибок.
«Я лично был вдохновлен нашими экспериментами, чтобы выдвинуть гипотезу о том, что интеллект в живой системе возникает из механизма, извлекающего согласованный результат из неорганизованного или хаотического состояния», — сказал соавтор Хирокадзу Такахаши, доцент кафедры механо-механики. информатика.
Используя этот принцип, исследователи показывают, что интеллектуальные способности к решению задач могут быть получены с использованием физических резервуарных компьютеров для извлечения хаотических нейронных сигналов и доставки гомеостатических сигналов или сигналов нарушения. При этом компьютер создает резервуар, который понимает, как решить задачу.
«Мозг [] ученика начальной школы неспособен решать математические задачи на вступительном экзамене в колледж, возможно, потому, что динамика мозга или его« физический резервуарный компьютер »недостаточно развиты», — сказал Такахаши. «Способность решать задачи определяется тем, насколько богатый набор пространственно-временных паттернов может генерировать сеть».
Команда считает, что использование физических резервуарных вычислений в этом контексте будет способствовать лучшему пониманию механизмов мозга и может привести к новой разработке нейроморфного компьютера.
Дополнительная информация: «Физические резервуарные вычисления с обучением FORCE в живой нейронной культуре» Applied Physics Letters , 2021. aip.scitation.org/doi/full/10.1063/5.0064771
Будьте в курсе в удобном формате, присоединяйтесь: TG-канал и ВК