Ученые из IT Университета Копенгагена предлагают самоорганизующиеся нейронные сети для улучшения адаптивности

«`html

Искусственные нейронные сети и их пластичность

Искусственные нейронные сети (ИНС) традиционно не обладают той же адаптивностью и пластичностью, которую можно увидеть в биологических нейронных сетях. Это создает значительные трудности для их применения в динамических и непредсказуемых средах. Невозможность ИНС непрерывно адаптироваться к новой информации и изменяющимся условиям затрудняет их эффективность в реальном времени, таких как робототехника и адаптивные системы. Развитие ИНС, способных к самоорганизации, обучению на основе опыта и адаптации на протяжении всей их жизни, критически важно для продвижения области искусственного интеллекта (ИИ).

Текущие методы решения нейрональной пластичности

Существующие методы, решающие проблемы нейрональной пластичности, включают мета-обучение и развивающие кодировки. Методы мета-обучения, такие как градиентные методы, направлены на создание адаптивных ИНС, но часто имеют высокие вычислительные затраты и сложность. Развивающие кодировки, включая программы нейронального развития (NDP), показывают потенциал в эволюции функциональных нейронных структур, но ограничены заранее определенными фазами роста и не имеют механизмов для непрерывной адаптации. Эти существующие методы ограничены вычислительной неэффективностью, проблемами масштабируемости и неспособностью работать в нестационарных средах, что делает их непригодными для многих приложений в реальном времени.

Новый подход: Lifelong Neural Developmental Programs (LNDPs)

Исследователи из IT-Университета Копенгагена представляют LNDPs, новый подход, расширяющий NDPs для включения синаптической и структурной пластичности на протяжении жизни агента. LNDPs используют архитектуру графового преобразователя, объединенную с GRU (Gated Recurrent Units), чтобы позволить нейронам самоорганизовываться и дифференцироваться на основе локальной нейронной активности и глобальных окружающих вознаграждений. Этот подход позволяет динамическую адаптацию структуры сети и соединений, преодолевая ограничения статических и заранее определенных фаз развития. Внедрение спонтанной активности (SA) как механизма для предварительного развития дополнительно улучшает способность сети к самоорганизации и развитию врожденных навыков, делая LNDPs значительным вкладом в область.

Ключевые компоненты и демонстрация эффективности

LNDPs включают несколько ключевых компонентов: модели узлов и ребер, функции синаптогенеза и обрезки, все интегрированные в слой графового преобразователя. Состояния узлов обновляются с использованием вывода слоя графового преобразователя, который содержит информацию об активации узлов и структурных особенностях. Ребра моделируются с помощью GRU, которые обновляются на основе состояний пресинаптических и постсинаптических нейронов и полученных вознаграждений. Структурная пластичность достигается через функции синаптогенеза и обрезки, которые динамически добавляют или удаляют соединения между узлами. Фреймворк реализован с использованием различных задач обучения с подкреплением, включая Cartpole, Acrobot, Pendulum и задачу о поиске пищи, с оптимизацией гиперпараметров с использованием стратегии эволюционного адаптации матрицы ковариации (CMA-ES).

Эффективность LNDPs и возможности применения

Исследователи продемонстрировали эффективность LNDPs на нескольких задачах обучения с подкреплением, включая Cartpole, Acrobot, Pendulum и задачу о поиске пищи. Ключевые показатели эффективности из статьи показывают, что сети с структурной пластичностью значительно превосходят статические сети, особенно в условиях, требующих быстрой адаптации и нестационарной динамики. В задаче Cartpole LNDPs с структурной пластичностью достигли более высоких вознаграждений в начальных эпизодах, демонстрируя быстрые способности адаптации. Включение фаз спонтанной активности (SA) значительно улучшило производительность, позволяя сетям развивать функциональные структуры перед взаимодействием с окружающей средой. В целом, LNDPs продемонстрировали превосходную скорость адаптации и эффективность обучения, подчеркивая их потенциал для развития адаптивных и самоорганизующихся систем ИИ.

Выводы и возможности

LNDPs представляют собой фреймворк для развития самоорганизующихся нейронных сетей, которые включают пластичность и структурную адаптивность на протяжении всей жизни. Адресуя ограничения статических ИНС и существующих методов развивающего кодирования, LNDPs предлагают многообещающий подход для разработки систем ИИ, способных к непрерывному обучению и адаптации. Этот предложенный метод демонстрирует значительные улучшения в скорости адаптации и эффективности обучения на различных задачах обучения с подкреплением, подчеркивая его потенциальное воздействие на исследования в области ИИ. В целом, LNDPs представляют собой значительный шаг к более естественным и адаптивным системам ИИ.

Проверьте исследование здесь. Вся заслуга за это исследование принадлежит его авторам. Также не забудьте подписаться на наш Твиттер.

Присоединяйтесь к нашему каналу в Телеграме и группе в LinkedIn.

Если вам нравится наша работа, вам понравится и наша рассылка.

Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в SubReddit.

Как внедрить ИИ в ваш бизнес

Если вы хотите использовать ИИ для развития вашей компании и оставаться на передовых позициях, обратитесь к нам.

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.

Определитесь, какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить с помощью ИИ.

Подберите подходящее решение. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.

На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на телеграм-канале. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Твиттере.

Попробуйте AI Sales Bot. Этот AI ассистент в продажах поможет вам отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!

«`