Новый тип нейронной сети, разработанный специалистами Университета штата Мичиган, оказался способен угадывать слова до того, как они были произнесены. Пусть в подобных «экстрасенсорных способностях» нет ничего по-настоящему сверхъестественного, разработка может значительно повысить эффективность систем искусственного интеллекта.
фото: pixabay.com
Искусственная нейронная сеть представляет собой механизм, работающий по тому же принципу, что сети нервных клеток живого организма, то есть, по большому счёту, во многих отношениях напоминающий мозг человека. Подобные сети не программируются, а обучаются, то есть «самостоятельно» выявляют сложные зависимости между входными данными и выходными и выполняют на этом основании обобщения. Именно такой подход считается наиболее перспективным для создания искусственного интеллекта.
Учёные создали алгоритм, позволяющий снизить время, необходимое нейронной сети для обучения, и увеличить объём информации, который она способна освоить. Для этого исследователи использовали мемристоры — пассивные элементы в микроэлектронике, способные изменять своё сопротивление в зависимости от протекавшего через них заряда. Как сообщается, новый подход также является значительно более экономичным, чем используемые на сегодняшний день. В ходе испытания нейросеть, состоящая всего из 88 мемристоров, оказалась способна расшифровывать рукописные числа с точностью, достигающей 91 процента — более «классической» нейронной сети для этого потребовались бы тысячи узлов, имитирующих нейроны.
Учёные считают, что в будущем их разработка могла бы применяться для распознавания речи и при упреждающем анализе. Как отмечается, нейронная сеть могла бы угадывать, что человек собирается произнести, «на полуслове», подобно тому, как это часто происходит при обычном разговоре.
Исследование было опубликовано в научном издании Nature Communications.
Недавно исследователи из России и Испании научили нейросеть прогнозировать коррупцию.
Cамое интересное за день в «МК» – в одной вечерней рассылке: подпишитесь на наш канал в Telegram.