Японская лаборатория создала ИИ который думает как человеческий мозг

Post Thumbnail

Представьте, как работает человеческий мозг. Он не выдаёт моментальных ответов, как современные системы искусственного интеллекта. Японские учёные из лаборатории SakanaAI создали систему, которая приближает работу искусственного интеллекта к естественным процессам мышления.

Система получила название Continuous Thought Machine, или CTM. В отличие от стандартных нейросетей, она не ограничивается 1 попыткой найти решение. Вместо этого CTM может многократно обрабатывать информацию, используя то, что исследователи называют «тиками мышления».

Принцип работы CTM можно объяснить через процесс решения сложной задачи. Мозг обрабатывает информацию постепенно. Сначала включаются одни участки, затем подключаются другие. CTM работает аналогично. Она может выполнить от 5 до 50 итераций обработки данных перед формированием окончательного ответа.

В основе системы лежат необычные искусственные нейроны. Каждый из них представляет собой не простую формулу, а полноценную многослойную сеть MLP. Способную хранить историю своих предыдущих состояний. Это создаёт своеобразный журнал вычислений, позволяющий системе анализировать промежуточные результаты.

Ключевая особенность CTM – синхронизация работы нейронов. Как в симфоническом оркестре важна не только игра отдельных музыкантов, но и их совместное звучание, так и в нейронных процессах критична согласованность активации разных участков. Специальная матрица синхронизаций в CTM отслеживает эти нейронные «созвучия».

Практические тесты подтверждают эффективность новой архитектуры. CTM демонстрирует высокие результаты при работе с базами данных. А также успешно справляется с задачами навигации в лабиринтах, часто превосходя традиционные подходы. Ссылка на интерактивную презентацию системы в описании.

Наверное, это один из первых механизмов пошагового осмысления информации, который существенно приближает работу нейросети к биологическим принципам мышления. Где работает система множественных итераций обработки данных, механизм сохранения истории состояний нейронов и матрица отслеживания их синхронной работы. Подобное сочетание отсутствует в существующих архитектурах.

Почитать из последнего
Сэм Альтман заявил что Google могла убить OpenAI в 2023 году
Сэм Альтман выдал откровенное мнение про конкуренцию с Google. Оказывается, в 23 году Google могла бы легко снести OpenAI, если бы компания отнеслась к стартапу серьёзно и сфокусировалась на ИИ. Но нет, проспали. А теперь, по словам Альтмана, им сложнее наверстать упущенное.
Запущена "фабрика по кастомизации роботьих душ"
Знаете, какой минус в современных роботах? Они все одинаковые. 1 и тот же механический голос, 1 и те же заученные фразы, никакой индивидуальности. Компания AgiBot решила, что с этим пора кончать. И запустила платформу LinkSoul, которую сами разработчики называют "фабрикой по кастомизации роботьих душ".
Amazon строит город для ИИ размером с тысячу футбольных полей
Amazon строит настоящий город для ИИ. В Индиане на площади 5000 квадратных километров возводится масштабный комплекс инфраструктуры стоимостью $11 миллиардов. Проект реализуется в интересах стартапа Anthropic, который разрабатывает Claude.
ИИ научился видеть стресс на рентгене
Знаете, что самое паршивое в хроническом стресе? Его не видно. Ты можешь годами жечь себя на работе, улыбаться всем и делать вид, что всё под контролем. А внутри организм тихо разваливается.
Google дал 3 года на появление AGI
Сооснователь и главный AGI-сайентист Google DeepMind Шейн Легг выдал заявление, от которого у многих поплыли глаза. По его оценке, вероятность появления AGI к 28 году составляет 50%. Правда, он сразу оговаривается: речь не о "божественном сверхразуме", а о "минимальном AGI. Агенте, способном выполнять когнитивные задачи, типичные для человека.