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El programa de inteligencia artificial se vuelve realmente bueno en la navegación al desarrollar un sistema GPS similar al cerebro
Las redes neuronales de DeepMind imitan las celdas de cuadrícula que se encuentran en los cerebros humanos que nos ayudan a saber dónde estamos. 9 de mayo de 2018
Sra. tecnología
Un programa de inteligencia artificial entrenado para navegar a través de un laberinto virtual ha desarrollado inesperadamente una arquitectura que se asemeja al sistema de GPS neuronal que se encuentra dentro de un cerebro. Entonces, la IA pudo orientarse por el laberinto con una habilidad sin precedentes.
El descubrimiento viene de Mente profunda , una empresa del Reino Unido propiedad de Alphabet y dedicada al avance de la inteligencia artificial general.
El trabajo, publicado en la revista Naturaleza , insinúa cómo las redes neuronales artificiales, que a su vez están inspiradas en la biología, podrían usarse para explorar aspectos del cerebro que siguen siendo misteriosos. Pero esta idea debe tomarse con cierta cautela, ya que hay mucho que no sabemos sobre cómo funciona el cerebro, y dado que el funcionamiento de las redes neuronales artificiales también suele ser difícil de explicar.
Células en forma de rejilla vistas en redes neuronales biológicas y artificiales. blog de mente profunda
Los investigadores de DeepMind se propusieron entrenar una red neuronal artificial para imitar la integración de rutas, un método que usan los animales para calcular su movimiento a través de un espacio. Los investigadores entrenaron una red neuronal con un circuito de retroalimentación para navegar por un laberinto al proporcionarle ejemplos de las rutas tomadas por ratones que atraviesan un laberinto real.
El equipo descubrió que la red neuronal desarrolló algo similar a las células de la cuadrícula que se encuentran en un cerebro biológico. Estas celdas, dispuestas en una cuadrícula triangular, parecen proporcionar una forma para que un animal se posicione en el espacio físico. Las celdas de rejilla se identificaron por primera vez en 2005, y los científicos que las encontraron recibieron el Premio Nobel por su descubrimiento en 2014.
Los investigadores de DeepMind usaron la red entrenada para navegar a través de laberintos desconocidos agregando aprendizaje de refuerzo a su enfoque. Descubrieron que la red recién entrenada podía navegar de manera mucho más efectiva que cualquier sistema de IA anterior y que exploraba su espacio más como un animal real.
Las redes neuronales se pueden utilizar para muchas cosas útiles, pero hasta ahora no han demostrado ser especialmente buenas para la navegación.
La red neuronal artificial de DeepMind fue entrenada para explorar un laberinto virtual.
Este estudio es una demostración convincente de que el aprendizaje profundo puede ser valioso para tareas que dependen no solo de las habilidades perceptivas sino también de funciones cognitivas superiores, en este caso, la navegación espacial, dice francesco savelli , un neurocientífico de la Universidad Johns Hopkins que estudia las células de la red y que escribió sobre la investigación en un artículo relacionado Naturaleza papel.
La investigación sugiere que las celdas de la cuadrícula juegan un papel fundamental en la forma en que los animales, incluidos los humanos, encuentran su camino alrededor del mundo. Este descubrimiento podría eventualmente tener beneficios prácticos significativos, como ayudar a los robots a navegar a través de edificios desconocidos con mayor facilidad.
Nuestro trabajo es construir inteligencia general artificial, y creemos que la navegación es una pieza fundamental de eso, dice Andrea Banino, uno de los miembros del equipo de DeepMind.
Su colega Dharshan Kumaran dice que el próximo paso es hacer que los agentes de IA aprendan habilidades de navegación más complejas. Estamos pensando en entornos más desafiantes, dice.
DeepMind ha demostrado previamente un progreso notable en el aprendizaje automático, incluidos programas capaces de aprender a jugar videojuegos, así como juegos de mesa como Go y ajedrez, con una habilidad sobrehumana. Estos logros también se basaron en el entrenamiento de redes neuronales artificiales muy grandes o profundas.
Según Demis Hassabis, cofundador y director ejecutivo de DeepMind, la investigación de IA puede revelar cosas nuevas sobre el cerebro. El cerebro humano es la única prueba de existencia que tenemos de que el tipo de inteligencia general que estamos tratando de construir es posible, dijo en un comunicado. Creemos que esta inspiración debe ser una calle de doble sentido, con ideas que también fluyan de la investigación de IA para arrojar luz sobre preguntas abiertas en neurociencia.
Sin embargo, no está claro hasta dónde nos llevarán las redes neuronales, que son representaciones muy simplificadas de la biología, para explicar el cerebro. Varios neurocientíficos contactados por Revisión de tecnología del MIT tenga en cuenta que el funcionamiento de una red neuronal profunda no es mucho más interpretable que el funcionamiento de un cerebro biológico.