Незвичний підхід до вдосконалення штучного інтелекту запропонували науковці з Пекінського університету та Університету Цінхуа. Для поліпшення роботи нейромереж вони використали дані про роботу людського мозку. Вчені звернули увагу на те, що під час виконання логічних завдань у людському мозку та великих мовних моделях можна помітити певні спільні закономірності. Результати відповідного дослідження опублікували в журналі Nature Machine Intelligence.
Науковці зосередилися на дедуктивному мисленні — здатності робити логічні висновки на основі вже відомих фактів. Простий приклад: якщо відомо, що всі коти належать до тварин, а Мурчик є котом, то можна зробити висновок, що Мурчик — тварина.
Для порівняння людського мислення з роботою ШІ науковці проаналізували результати fMRI-сканувань людей, які розв’язували логічні задачі. Ці дані взяли з відкритого набору. Після цього аналогічні завдання надали десяти мовним моделям із розміром від 1,5 млрд до 72 млрд параметрів.
Як з’ясувалося, під час виконання логічних завдань у людському мозку та мовних моделях відбуваються схожі процеси.
Щоправда, говорити про однаковий механізм мислення не доводиться. Адже все ж у роботі мозку та нейромереж є принципові відмінності.
Спираючись на отримані дані, учені розробили спосіб додаткового налаштування мовних моделей. Замість прямого підказування правильної відповіді метод враховує особливості мозкової активності людини та використовує їх у процесі міркування ШІ. Тобто модель отримує своєрідний орієнтир щодо того, як ефективніше обробляти інформацію під час пошуку рішення.
Експеримент провели з усіма десятьма моделями. Його результати свідчать про покращення точності у процесі розв’язання логічних завдань. У найуспішніших випадках точність моделей зростала на 13 процентних пунктів.
Далі дослідники хочуть з’ясувати, чи можна застосувати цей підхід до інших когнітивних здібностей. Вони також планують провести аналогічні експерименти, але з іншими способами вимірювання мозкової активності. На думку науковців, інформація про роботу людського мозку може стати особливо корисною для розвитку ШІ в тих випадках, коли текстових даних для ефективного навчання нейромережі недостатньо.
Нагадаємо, деякі спеціалісти, які працюють безпосередньо над вдосконаленням ШІ, покидають свою роботу, щоб не бути причетними до знищення людства.
