Het Amerikaanse bedrijf IBM ontwikkelt een kunstmatige intelligentiesysteem op basis van het model van het menselijk brein. Op dit moment is het nieuwe neurale netwerk al geleerd om logisch te denken, complexe relaties tussen objecten te begrijpen, en in de toekomst zijn ze van plan het vermogen om op te letten en herinneringen te produceren en vast te houden te verbeteren.
Tegenwoordig zijn kunstmatige-intelligentietechnologieën in staat om oppervlakkig menselijke eigenschappen aan te tonen. Sommigen zijn bijvoorbeeld in staat activiteiten uit te voeren die gewoonlijk alleen met een persoon worden geassocieerd - liedjes schrijven, lesgeven of bijvoorbeeld beeldende kunst maken.
Naarmate de technologie vordert, heroverwegen bedrijven en ontwikkelaars de basis van kunstmatige intelligentie, waardoor ze onze eigen geest beter begrijpen en hoe we deze efficiënt kunnen modelleren (met behulp van machines en software). IBM is zo'n bedrijf, omdat het al een ambitieus doel heeft bereikt om AI te leren werken als het menselijk brein, aldus het futurisme.
Veel van de bestaande systemen voor machine learning zijn afhankelijk van gegevensblokken (welk werk ze ook doen). Deze ondersteuning heeft echter beperkingen - in tegenstelling tot het menselijk brein.
We leren progressief en bovendien gebruiken we logica om problemen op te lossen - moderne AI is gebouwd op een ander principe. DeepMind heeft echter naar verluidt een neuraal netwerk ontwikkeld dat rationeel redeneren gebruikt om taken te voltooien.
Timothy Lilicrap, een computerwetenschapper bij DeepMind, merkte op dat wetenschappers AI een speciale taak gaven en veel objecten om te bedienen, waardoor het neurale netwerk werd gestimuleerd om bestaande relaties te vinden. Zo werd het systeem bijvoorbeeld gevraagd: "Heeft het object tegenover het blauwe object dezelfde vorm als het kleine lichtblauwe object rechts van de grijze metalen bal?" Bij dergelijke tests bepaalde het neurale netwerk in 96% van de gevallen het vereiste onderwerp (traditionele machine learning-modellen slagen meestal in 42-77% van de gevallen).
Wetenschappers van IBM gaan het nieuwe neurale netwerk verbeteren, zegt onderzoeker Irina Rish (Irina Rish). Verbeter het vermogen van het algoritme om op te letten, en om herinneringen te produceren en te behouden; ontwikkelaars willen een architectuur creëren waarmee neurale netwerken zichzelf kunnen ontwikkelen (net als een persoon, met vallen en opstaan).
