Kecerdasan Buatan Telah Belajar Menavigasi Labirin, Seperti Seseorang - Pandangan Alternatif

Kecerdasan Buatan Telah Belajar Menavigasi Labirin, Seperti Seseorang - Pandangan Alternatif
Kecerdasan Buatan Telah Belajar Menavigasi Labirin, Seperti Seseorang - Pandangan Alternatif

Video: Kecerdasan Buatan Telah Belajar Menavigasi Labirin, Seperti Seseorang - Pandangan Alternatif

Video: Kecerdasan Buatan Telah Belajar Menavigasi Labirin, Seperti Seseorang - Pandangan Alternatif
Video: Artificial Intelligence: Inilah Hebatnya Kecerdasan Buatan 2024, Mungkin
Anonim

Google DeepMind telah mengembangkan algoritme yang mengorientasikan dirinya di luar angkasa menggunakan analog buatan neuron dalam kisi.

DeepMind, lengan penelitian AI dari Google, telah membuat program yang mampu membangun rute optimal menggunakan analog dari neuron grid. Sel-sel ini merupakan bagian dari jaringan otak yang menyediakan navigasi pada semua mamalia, termasuk manusia. Di masa depan, perkembangan baru ini akan memungkinkan kita untuk mempelajari kemampuan orienteering kita tanpa menguji hewan. Artikel teknologi itu diterbitkan di jurnal Nature.

Program lain, yang dibuat oleh DeepMind, telah berulang kali mengalahkan master Go terkuat di dunia, sebuah game yang telah lama dianggap kebal terhadap kecerdasan buatan.

Penulis algoritme baru telah membuat analog buatan dari neuron kisi. Sel-sel otak ini diaktifkan ketika mamalia melintasi batas kisi imajiner yang "dilapiskan" pada ruang tempat hewan itu berada. Pada manusia, kerusakan neuron ini menjadi salah satu gejala penyakit Alzheimer, dan orang kehilangan kemampuan navigasi. Para ilmuwan menyarankan bahwa neuron kisi membantu menemukan jalur terpendek di lingkungan yang akrab.

Dalam studi baru, para pengembang membuat model dua jaringan saraf tiruan berulang. Dalam jaringan seperti itu, komunikasi antar elemen membentuk urutan arah: program menggunakan langkah sebelumnya untuk merencanakan tindakan selanjutnya.

Satu algoritma menggunakan neuron kisi buatan, yang kedua tanpa mereka. Program-program tersebut dilatih untuk mencari jalur di labirin virtual, di mana jalur terpendek ke gawang diblokir oleh "pintu" yang terkunci. Kemudian algoritme pindah ke labirin yang lebih besar dengan konfigurasi serupa: program yang menggunakan neuron kisi mencari jalur yang lebih efisien. Ketika pintu dibuka, algoritme dapat memperhitungkan fakta ini dan menemukan rute terpendek. Program, yang bekerja tanpa neuron khusus, mengabaikan bagian yang terbuka dan mencari jalan di labirin lebih lama.

Hasil percobaan mengkonfirmasi hipotesis ahli saraf: neuron kisi memang terlibat dalam pencarian jalur tercepat. Pemodelan kecerdasan buatan dapat menggantikan beberapa jenis eksperimen hewan dari waktu ke waktu, kata para ahli.

Natalia Pelezneva

Video promosi:

Direkomendasikan: