équipe DeepMind dit son dernier programme d'intelligence artificielle développée avec des mammifères similaires capacités pathfinding.
AI Technology Review nouvelles : Heure de l'Est des États-Unis le 9 mai, à lui seul construit AlphaGo de l'équipe DeepMind a publié les résultats d'un poids lourd dans le top journal académique du monde « Nature ». Dans un réseau de cerveau très similaire intitulé navigation sur Vector en utilisant une grille comme des représentations dans les agents artificiels de papier, l'équipe DeepMind dit son dernier programme d'intelligence artificielle de qui a mis au point une capacité de routage mammifère similaire, grille comment fonctionnent les cellules.
À la suite de battre facilement les humains sur la carte Go, AI semble être sur la croisière et la capacité cognitive de l'espace, mais aussi humaine « foulé aux pieds.
Dans la capacité de l'espace humain naturel, vous pouvez facilement contourner l'obstacle, trouver un raccourci entre eux et la destination, mais le mécanisme derrière elle a été moins claire.
Pour résoudre ce mystère, les scientifiques ont mené une exploration inlassable. Retour dans les années soixante du siècle dernier, l'UCL neurophysiologiste John O'Keefe a commencé à étudier cette question et a constaté que les premières cellules de position d'élément (place de cellules), le système de positionnement du cerveau en 1971. Les cellules peuvent être déchargée à la position des tronçons de corps d'un emplacement spécifique, conférant ainsi l'emplacement de mémoire du passé, mais non les coordonnées de position de la cellule, ne possèdent pas la capacité de calculs géométriques.
En 2005, mai-Britt Moser et Edvard Moser deux trouvé le cortex entorhinal dans les cellules du cerveau de grille plus magiques. Ils enregistrent les lois de cellules nerveuses spécifiques correspondantes sont activées pendant l'exercice chez les rats et a constaté que les cellules entières de la grille de l'environnement spatial peuvent être divisés en coordonnées de grille en nid d'abeille hexagonaux sur la carte comme le même. le comportement des cellules grille est si choquant, en 2014, les couples Moser a partagé le prix Nobel de physiologie.
Cependant, les cellules de la grille fournissent simplement des services de localisation GPS font dans l'environnement spatial? Il a la spéculation depuis longtemps que les cellules de la grille supportant la croisière biologique de vecteur, qui calcule la distance et la direction vers la destination, mais les gens ont trouvé que plus de dix ans après que les cellules de la grille, ainsi que ses fonctions de calcul des relations et des vecteurs croisière est encore inconnue .
Ceci est Deepmind Ce document tente de résoudre le mystère.
équipe DeepMind a décidé de tester la conjecture en utilisant des réseaux de neurones artificiels. réseau neuronal artificiel est une structure multicouche de traitement arithmétique par réseaux de neurones du cerveau analogiques. Dans ce travail, les chercheurs premier cycle de formation du réseau de neurones est positionné dans un environnement virtuel basé sur des informations de vitesse de mouvement. Ces informations de positionnement de mouvement de mammifère dans un environnement inconnu très similaires à ceux utilisés.
Alarmant de constater que un modèle de grille de cellules, les chercheurs appellent les cellules du réseau dans le réseau de neurones semble naturel. Dans la formation précédente, les chercheurs ont délibérément choisi de ne pas produire guide une telle structure de réseau de neurones. systèmes de localisation AI, pourraient être si compatibles avec les millions de la nature d'années d'évolution sont la réponse.
équipe DeepMind ensuite testé si l'utilisation de l'apprentissage par renforcement structure de réseau capable de navigation vecteur. Score mécanisme incitatif de l'apprentissage par renforcement est largement utilisé pour le jeu de formation AI, AI dire l'humanité un jeu, mais ne pas enseigner la méthode de jeu, l'auto-évolution AI au cours du jeu répété, lutter pour un score plus élevé dans. Fin AlphaGo expérience d'échecs humain complètement abandonné dans les échecs auto pur évolué d'un zéro à une version plus forte.
Structure de la grille avant que les chercheurs apparaîtra automatiquement avec une architecture de réseau de neurones plus grande combinée est devenue l'intelligence artificielle, placé dans un environnement de jeu de réalité virtuelle. Après une étude approfondie, l'intelligence artificielle de dans le jeu au-delà de la capacité de naviguer dans le labyrinthe à l'avance de destination de la personne moyenne pour atteindre le niveau des joueurs professionnels. Il peut être comme les mammifères trouver un nouveau coins de route et coupe.
Si la cellule de grille arrière coupé, sa capacité de croisière est considérablement réduite, et l'erreur de calcul de la distance augmente les deux directions, le motif de grille vecteur preuve de croisière importance.
Pour cette découverte, le découvreur des cellules de grille Edvard Moser, a déclaré: « Cet article est avéré, très excitant encore plus surprenant est que, d'un autre point de vue, le développement de modèles informatiques regagneront nous de. trouvé dans le motif de grille biologique.
fondateur esprit profond et chef de la direction, co-auteur du document Hasa Bies a déclaré: « Nous croyons en l'intelligence artificielle et les neurosciences sont inspirés par le travail de chacun est une bonne preuve: à travers le développement d'un environnement qui peut naviguer dans le manuel complexe agent, nous avons une meilleure compréhension de l'importance des cellules de grille dans une navigation des mammifères ".
équipe DeepMind croient que ce travail est non seulement une étape importante dans la grille de cellules compréhension des fonctions de calcul, mais aussi une étape importante dans le développement de l'intelligence artificielle, apprentissage machine l'importance de l'architecture comme le cerveau de l'écran. La même méthode peut également être utilisé pour étudier d'autres perception de la vie.
Le Dr Liu Fangde Imperial College de Londres a déclaré que les cellules de lieu d'étude et les cellules de la grille dans le système de robot intelligence artificielle est particulièrement grande source d'inspiration. En fait, la position de l'espace de cellule est la base de données indexée, représentation d'espace topologique, la géométrie de la grille de la cellule et une calculatrice, une technique de description de l'espace euclidien. Cette organisation avec notre technologie actuelle de la science informatique est complètement différent, et il y a un avantage très forte.
professeur de l'Université Duke et de doctorat Wuchun Peng Chen Yiran introduit deux détails mentionnés dans les documents est remarquable. Tout d'abord, si la perte de la fonction du réseau de neurones ne comprend pas le terme normal, le réseau de neurones ne peut pas montrer une fonction de cellule de la grille. Cette découverte nous donne une nouvelle perspective de réfléchir sur le rôle du terme régulier. Deuxièmement, le document souligne que la profondeur de la fonction « boîte noire » réseaux neuronaux entravé l'analyse plus approfondie des caractéristiques des cellules de la grille rôle actif dans le trajet d'intégration. Cela confirme une fois de plus la nécessité de l'intelligibilité du réseau de neurones en cours.
À cet égard, l'Université Johns Hopkins neuroscientifique Francesco Savelli et James Knierim dans la même période dans la nature AI titrés imitateurs codes Commentaire de nouvelles du cerveau pour la navigation, a souligné: « modèle de grille axé sur les objectifs améliore la capacité de prouver le fait que le rôle des cellules de la grille dans le cerveau, mais ne peut pas contrôler directement ces calculs dans le modèle, il est difficile d'étudier les principes de calcul, des algorithmes et de la stratégie de codage derrière. apprendre comment rendre le système d'intelligence plus en profondeur pour comprendre le raisonnement humain logique, est un défi passionnant auquel nous sommes confrontés à l'avenir ".
Enfin, attacher les liens de papier https://www.nature.com/articles/s41586-018-0102-6
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