Ученые стали на один шаг ближе к созданию искусственного интеллекта

Электронный синапс, изменяющий свой состав на основе получаемых сигналов, способен усилить сигналы мозга и в один прекрасный день привести к созданию искусственного разума, способного к обучению.

Идея робота, который может учиться и функционировать самостоятельно без потребности в какой-либо человеческой помощи в наши дни пока еще звучит, как сюжет научно-фантастического фильма. Но ученые сделали еще один шаг к тому, чтобы сделать это, создав первую искусственную мозговую связь, которая способна к автономному обучению, пишет The Daily Mail.

Группа международных исследователей во главе с учеными из французского Национального центра научных исследований (CNRS), базирующегося в Париже, создала искусственную связь (синапс). Он изменяет свой состав, основанный на процессах передачи мозговых сигналов. При интенсивном использовании он адаптируется к снижению электрического сопротивления, что приводит к более быстрой и эффективной передаче сигналов.

Особенно важным достижением стал тот факт, что ученые смогли смоделировать обучающее устройство, которое позволяет предсказать, как синапс будет реагировать на определенные сигналы. Это процесс аналогичен работе синапсов человеческого мозга, которые служат связями между нейронами.

«Процесс обучения в мозге реализуется благодаря способности синапсов перенастраивать свою силу, с помощью которой они связывают нейроны. Информация передается от нейрона к нейрону через синапсы переменной силы связи. Общее распределение сил синапсов обеспечивает нейронную сеть памятью», — говорится в научной публикации по результатам проекта.

В своей работе исследователи использовали мемристор, крошечный электронный компонент, который состоит из тонкого слоя материала, зажатого между двумя электродами.

В основе своей работы ученые также применили принцип компьютерных алгоритмов, используемых для выполнения определенных задач, таких как распознавание образов. Эти алгоритмы уже используются, например, в Facebook для идентификации фотографий.

Однако этот процесс требует большого количества энергии, поэтому исследователи ищут более эффективные технологии на пути к созданию роботов, способных к обучению.