Обучение глубокого ИИ становится более стабильным за счет прогнозирования собственных ошибок

Искусственный интеллект теперь играет в го, рисует и даже общается, как человек. Однако остается одно существенное различие: для работы ИИ требуется гораздо больше электроэнергии, чем человеческому мозгу. Ученые давно задаются вопросом: «Как мозг может так интеллектуально учиться, используя так мало энергии?» Исследователи из KAIST приблизились на один шаг к ответу. Исследовательская группа под руководством заслуженного профессора Санг Вана Ли с кафедры нейробиологии и когнитивных наук разработала новую технологию , которая применяет принципы обучения человеческого мозга к глубокому обучению, обеспечивая стабильное обучение даже в моделях глубокого искусственного интеллекта. Наш мозг не пассивно воспринимает окружающий мир. Вместо того чтобы просто осознавать происходящее в настоящий момент, он сначала предсказывает, что произойдет дальше, и, когда реальность отличается от этого предсказания, корректирует свои действия, чтобы уменьшить разницу (т.е. ошибку предсказания). Это похоже на...