Google DeepMind heeft een algoritme ontwikkeld dat zich oriënteert in de ruimte met behulp van een kunstmatige analoog van neuronen in een rooster.
DeepMind, de AI-onderzoekstak van Google, heeft een programma gemaakt dat in staat is om optimale routes te construeren met behulp van een analoog van de neuronen van het grid. Deze cellen maken deel uit van het hersennetwerk dat zorgt voor navigatie bij alle zoogdieren, inclusief de mens. In de toekomst zal de nieuwe ontwikkeling ons in staat stellen om onze oriëntatieloopvaardigheden te bestuderen zonder dieren te testen. Het technologieartikel is gepubliceerd in het tijdschrift Nature.
Een ander programma, gemaakt door DeepMind, heeft herhaaldelijk de sterkste Go-meesters ter wereld verslagen, een spel dat al lang als immuun voor kunstmatige intelligentie werd beschouwd.
De auteurs van het nieuwe algoritme hebben een kunstmatige analoog van de roosterneuronen gemaakt. Deze hersencellen worden geactiveerd wanneer het zoogdier de grens overschrijdt van een denkbeeldig raster dat is "gesuperponeerd" op de ruimte waarin het dier zich bevindt. Bij mensen wordt de vernietiging van deze neuronen een van de symptomen van de ziekte van Alzheimer, en mensen verliezen het vermogen om te navigeren. Wetenschappers suggereren dat roosterneuronen helpen bij het vinden van de kortste paden in vertrouwde omgevingen.
In een nieuwe studie hebben de ontwikkelaars twee kunstmatige terugkerende neurale netwerken gemodelleerd. In dergelijke netwerken vormen de communicatie tussen elementen een richtinggevende reeks: het programma gebruikt de vorige stappen om de volgende actie te plannen.
Het ene algoritme gebruikte kunstmatige roosterneuronen, het tweede zonder. De programma's werden getraind om een pad te zoeken in virtuele doolhoven, waar de kortste weg naar het doel werd geblokkeerd door een gesloten "deur". Daarna gingen de algoritmen verder naar grotere doolhoven met een vergelijkbare configuratie: het programma dat de neuronen van het rooster gebruikte, zocht efficiënter naar een pad. Toen de deuren werden geopend, kon het algoritme hiermee rekening houden en de kortste route vinden. Het programma, dat werkte zonder speciale neuronen, negeerde de geopende doorgang en zocht langer naar een pad in het doolhof.
De resultaten van het experiment bevestigden de hypothese van neurowetenschappers: roosterneuronen zijn inderdaad betrokken bij het zoeken naar het snelste pad. Het modelleren van kunstmatige intelligentie zou in de loop van de tijd sommige soorten dierproeven kunnen vervangen, zeggen experts.
Natalia Pelezneva
Promotie video:
