Въпреки огромния напредък на изкуствения интелект през последните години, ще мине доста време, докато видим интелигентни и независими роботи, които могат да отговорят на всяко наше обаждане. За да направим този технологичен скок, имаме нужда от революция в изкуствения интелект – и насекомите може да се окажат в основата й, става ясно от публикация в Newscientist.
Големите идеи в сферата на изкуствения интелект изглежда идват на вълни. Първата вълна бе представата, че за да се създаде интелигентна машина, трябва да се напишат правила, които тя да спазва. Много хора вярвали в този подход през 50 и 60-те години на 20 век, но много скоро това довело до трудности – всяка задача, която не може да бъде разделена на прости правила, няма как да бъде изпълнена. Например, направата на машина, която играе шах е възможно, но построяването на машина, която разпознава какво съдържа едно изображение не е.
Втората вълна идва в началото на 21 век, когато технологията, наречена „дийп лърнинг“ (дълбоко обучение) набира популярност. Вместо да се създават правила за постигането на дадени действия, тези системи следват правила за научаване как тези действия могат да се постигнат. Този подход е създаден през 80-те години на миналия век, но успехът му идва, след като става достъпна работата с по-голяма изчислителна мощ и количества данни. Системите „дийп лърнинг“ имитират визуалния кортекс при приматите (частта от мозъка, отговаряща за възприятието на визуална информация от зрението), и се справят добре в симулацията на човешките възприятия като разпознаването на изображения. Тази вълна дава възможността за създаването на дигитални асистенти като Amazon Alexa.
Но интелигентността е повече от визуалния кортекс. Алгоритми от втората вълна могат да се научат да изпълняват една задача много добре, но напълно да се провалят в друга подобна задача. Добрите роботи ще трябва да могат да използват това, което са научили и да го адаптират спрямо задачи, с които не са се сблъсквали преди.
Третата вълна все още не е настъпила, но е много вероятно тя да лежи на базата знания от природата.
Нека вземем медоносните пчели за пример. Тези малки същества са необикновено добри в навигацията, могат да реагират на нови и непознати ситуации и да показват широк спектър от поведения. Те могат да постигнат всичко това, въпреки че имат само около 1 милион неврони в миниатюрните си мозъци. За разлика от тях, изкуствен интелект с дийп лърнинг се нуждае от стотици хиляди, дори милиони „неврони“, за да постигне едно единствено действие.
Все още има много какво да научим за мозъка на приматите, но що се отнася до насекомите, сме много близо до пресъздаването на техните мозъци чрез софтуер.
Джеймс Маршал и екипът му от Университета в Шефилд са успели да създадат независим дрон с чип, който го насочва и му помага да избягва препятствия докато лети. Те са постигнали това чрез обратно проектиране на части от визуалната система, навигационните центрове и паметта на пчелите. Алгоритмите са изключително ефективни – използват около 1% от изчислителната мощ, необходима за дийп лърнинг, а могат да работят повече от 100 пъти по-бързо. Те също така се справят много по-добре с непознати ситуации, подобно на истинския мозък. Следващите стъпки в този подход са проектирането на повече области от мозъка на пчелите в чип и дроновете да се тестват извън лабораторията, в реални условия.
Системи, в които невронни вериги от живи същества се проектират върху чип биха произвели стабилни и много ефективни алгоритми за ориентиране на роботи в реалния свят. Роботите които ги използват биха се възползвали от стотици милиони години еволюция. Тази следваща вълна на прогрес в изкуствения интелект най-вероятно ще стане достъпна съвсем скоро.
