ИИ научился «лечить себя» как человеческий мозг

Ученые разработали новый тип искусственного интеллекта, который способен самостоятельно восстанавливаться после сбоев и обучаться быстрее других нейросетей. Система основана на принципах гомеостаза и саморегуляции, как в человеческом мозге, что позволяет ей сохранять стабильность и адаптироваться к перегрузкам. В экспериментах ИИ продемонстрировал высокую устойчивость к «шумным» и неполным данным, снижая свою точность значительно меньше, чем существующие нейросети. Это открывает новые возможности для создания надежных ИИ в медицине и фармацевтике.

Современные ИИ уязвимы: даже небольшие ошибки в данных или сбои в параметрах могут привести к «выгоранию» нейронов, когда части сети становятся неактивными, что затрудняет обучение. Исследователи решили обратиться к природе и создали BioLogicalNeuron — новый элемент архитектуры нейросети, вдохновленный устойчивостью биологических нейронов.

Ключевая идея заключается в имитации гомеостаза, механизма, с помощью которого мозг регулирует сам себя. В BioLogicalNeuron используется виртуальный показатель «уровня кальция», аналогичный биологическому индикатору активности и здоровья клетки. Когда этот уровень превышает норму, нейрон активирует встроенные механизмы самоконтроля: ослабляет чрезмерно сильные связи, усиливает важные и «убирает» неиспользуемые. Таким образом, сеть предотвращает перегрузку и сохраняет стабильность.

Новый искусственный интеллект был протестирован на сложных наборах данных, используемых в разработке лекарств, включая исследования ВИЧ и СПИДа. BioLogicalNeuron достигла 100% точности валидации всего за три эпохи обучения, в то время как традиционным архитектурам потребовалось до 15. Это свидетельствует не только о высокой эффективности обучения, но и о более рациональном использовании вычислительных ресурсов.

Новая система сохраняет работоспособность даже при «грязных» данных. Когда исследователи намеренно добавляли шум в обучающие выборки, производительность модели снижалась всего на 8,6%, в то время как у других нейросетей этот показатель составлял 13-17%.

BioLogicalNeuron может изменить подход к созданию новых "цифровых духов". Вместо наращивания мощности или объемов данных, исследователи опираются на принципы саморегуляции и восстановления, как в мозге. Такой ИИ способен обучаться и адаптироваться, не теряя уже полученных знаний, и устойчив к сбоям. Это особенно важно для медицины и разработки лекарств, где данные часто неполны.

Источник: vk.com

Комментарии: