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人工智能也需要睡眠?“睡眠”可以让神经网络减少错误

2021-2-3 33 2/3

目前发现,如果人工智能无法获得足够的休息,那么它们可能会像人类一样开始变得“疲劳”。

众所周知,人工智能的显着特征是它们不需要休息,这不同于人类或者任何具有神经系统的低级生物。但是如果有一天,你发现你家的电脑可能需要休息一会,您的汽车,冰箱和其他使用了人工智能技术的东西也都需要每天休息一会,才能正常运转。

当集成到目前依靠传统计算机和微处理器且能够模仿活人大脑的“人工智能”系统来帮助科学家时,一些从未见过计算机变化就会到来。在美国国家实验室正在进行一项新研究,该研究旨在理解与活脑内部神经元非常相似的计算机系统。

当科学家致力于开发与人类学习方式十分接近的神经网络时,科学家就意识到了这一点。在这种活动中,网络开始着手对对象进行分类,而没有与之进行比较的先前示例。想象一下,将许多外来动物的图像交给一个孩子,并要求他们将相似的动物分组在一起。孩子可能不知道羚羊是什么,因此他们会将它们与狮子或企鹅放在一起。

科学家发现连续学习一段时间后神经网络变得不稳定。当科学家将网络置于类似于活动大脑在睡眠中经历的波动的状态时,网络稳定性得以恢复。好像科学家让神经网络睡了一会一样。

这种不稳定性并不是所有“人工智能”网络的特征。仅当使用采用了生物学理论制造的处理器或试图了解生物学与计算机关系时,才会出现此问题。机器学习,深度学习和“人工智能”方面的绝大多数研究人员从未遇到过这种不稳定性,因为在他们研究的非生物学的系统中,他们主要执行常规的数学运算。

科学家决定将生物学上真实的网络暴露于人工的睡眠模拟之下,这几乎是稳定它们的唯一办法。科学家对各种类型的数字噪声进行了实验,大致可与调谐收音机时在电台之间遇到的静态噪声相媲美。当科学家使用频率和幅度范围广泛的噪声时,最好的结果就出现了。噪声模仿了慢波睡眠时大脑神经元接收到的输入信号,这是我们人类才有的的深度睡眠信号。

结果表明,在人工智能系统测试中显示,慢波睡眠可以确保神经元保持稳定并不会产生错误。

神经网络中的类似睡眠状态与您的PC在经过一段设定的不活动时间后进入的模式有很大不同。进入“睡眠”状态的传统计算机实际上处于暂停动画状态,所有计算活动均被OS冻结。当PC出现故障时,尝试“关闭计算机然后再打开”,这等于使您的计算机遭受短暂的脑部死亡。

这种睡眠模式无法解决不稳定的神经网络。重新启动电源后,只需重置网络即可撤消所有先前的培训,从而使网络严重失忆。在神经网络以及生物中,像睡眠一样的状态不是非活动状态,而是对神经元的正常运行至关重要的另一种活动状态。

科学家开始研究研究在神经网络睡眠的其他好处。通常,在开始测试时候,人工智能网络中的少数神经元根本无法正常工作。科学家发现,采用睡眠状态似乎可以重置空闲的神经元,以确保它们成为网络中起作用的桥梁。

随着研究人员建立的网络越来越类似于生活中的神经系统,他们似乎需要与科学家一样多的睡眠应该不足为奇。同样,科学家希望先进的“人工智能”系统将帮助科学家更全面地了解生物系统中的睡眠和其他特征。未来休息一会的计算机可能会为生物学家的人类大脑运作问题提供新颖的见解。

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