Русский
Русский
English
Статистика
Реклама

Перевод Искусственный интеллект, наиболее точно моделирующий человеческий разум

Генеральный директор Яна Эггерс (Jana Eggers) (слева) и технический директор и соучредитель Nara Logics Натан Уилсон (Nathan Wilson)Генеральный директор Яна Эггерс (Jana Eggers) (слева) и технический директор и соучредитель Nara Logics Натан Уилсон (Nathan Wilson)

В этом посте расскажем о компании Nara Logics, которая основываясь на результатах многолетних исследований в области когнитивистики (науки о процессах познания), которые ведутся в Массачусетском технологическом институте (MIT), использует результаты исследований мозга для развития собственной платформы искусственного интеллекта.


Какими бы ошеломительными темпами ни развивались технологии искусственного интеллекта, человеческий мозг остаётся более гибким и эффективным. Несмотря на то что мы способны быстро принимать решения на основе неполной и меняющейся информации, многие современные системы искусственного интеллекта могут нормально функционировать только после обучения на основе качественно размеченных данных, а когда появляется новая информация, для её учёта в алгоритмах искусственного интеллекта часто требуется его полное переобучение.

Сегодня компания-стартап Nara Logics, соучредителем которой является выпускник MIT, пытается вывести технологии искусственного интеллекта на новый уровень, где моделирование мозговой деятельности осуществляется более естественным образом. В разработанном компанией механизме искусственного интеллекта используются последние разработки в области нейробиологии для репликации структуры и функций мозга на уровне нервных цепей.

В результате была создана платформа искусственного интеллекта, обладающая рядом преимуществ по сравнению с традиционными системами нейронных сетей. Традиционные системы искусственного интеллекта используют твёрдо фиксированные алгоритмы, пользователи же платформы Nara Logics могут не только следить за её работой, но и взаимодействовать с ней, варьируя переменные, задавая новые цели и в итоге лучше понимая свои данные. Платформа также может начать работать без структурированных данных обучения и "впитывать" новую информацию по мере её поступления. Возможно, наиболее важной особенностью платформы Nara Logics является то, что она способна "пояснять" причины, лежащие в основе каждой выдаваемой ею рекомендации, а это является ключевым фактором принятия рекомендаций во многих отраслях, например в здравоохранении.

"Некоторые наши клиенты в сфере здравоохранения рассказывают, что в их больницах были установлены системы искусственного интеллекта, выдававшие, к примеру, вероятность того, что кто-то из их бывших пациентов снова может попасть в больницу, но такие системы никогда не "объясняли", по какой причине это может произойти, чтобы мы понимали, к чему быть готовыми", рассказывает генеральный директор компании Nara Logics Яна Эггерс, возглавляющая компанию вместе с техническим директором и основателем Натаном Уилсоном.

Системы искусственного интеллекта Nara Logics сегодня используются организациями здравоохранения, потребительскими компаниями, производственными предприятиями и государственными органами. Такие системы снижают затраты и поднимают качество работы с клиентами.

"Наши системы предназначены для людей, которым приходится принимать сложные решения из-за большого количества факторов [и данных], а также для людей, понимающих, что при появлении новой информации, им, вполне вероятно, придётся принимать другие, не менее сложные решения", говорит Эггерс.

Уилсон разработал концепцию, согласно которой сложности нейробиологических структур необходимо изучать и принимать как данность, а не бояться их, и именно на основе такой концепции была создана архитектура платформы. Эту концепцию он разрабатывал и оттачивал более десяти лет, работая в Департаменте мозговых и когнитивных наук Массачусетского технологического института, где долго время занимались проблемами человеческого разума.

"В Nara Logics мы считаем, что нейронауки сегодня находятся на правильном пути, и этот путь может привести нас к действительно новым способам принятия решений, о которых мы раньше и не подозревали", рассказывает Уилсон.

Страсть всей жизни

Уилсон начал обучение в Корнелльском университете, где получил степени бакалавра и магистра. После поступления в Массачусетский технологический институт в 2000 году его научный интерес определился окончательно. За те пять лет, когда он готовился к получению степени кандидата наук, и за семь лет после получения докторской степени он создал математическую основу для моделирования функций мозга.

"Сообщество MIT сосредоточено на разработке новых вычислительных моделей, выходящих за рамки современной компьютерной науки, говорит Уилсон. Наша работа тесно связана с информатикой, но при этом также учитывает мозговую деятельность человека, и эта связь может помочь нам понять, как работают или как могут работать компьютеры".

С 2010 по 2012 год Уилсон днями и ночами работал над новым проектом, переводя свои алгоритмы в коммерческую систему, которая потом стала основой Nara Logics. В 2014 году на эту работу обратила внимание Эггерс, которая в то время возглавляла ряд успешных коммерческих компаний, но которую всё больше стали занимать проблемы искусственного интеллекта.

Эггерс считает, что механизм искусственного интеллекта Nara Logics способен оказать неоценимую поддержку бизнесу. Уже в то время этот механизм Nara Logics Synaptic Intelligence, обладал уникальными в своей области особенностями.

В этом механизме объекты, содержащиеся в данных клиентов, например сведения о пациентах и назначенных им курсах лечения, объединяются в основанные на функциональных особенностях матрицы и передают их другим объектам в структуре, подобной той, которая существует в биологических системах. Взаимосвязи между объектами также формируются через ряд локальных функций, которые в компании называют правилами синаптического обучения. Эти правила были выведены из результатов нейробиологических исследований поведения клеток и нервных цепей.

"Мы каталогизируем все метаданные, а также то, что называется коннектомами (полным описанием структуры связей в нервной системе), анализируем базу неструктурированных данных и выстраиваем связи между всеми элементами, объясняет Уилсон. Как только вы накопите такую информацию, вы сможете давать системе задания, и механизм переработает данные и выдаст совпадения по указанным параметрам. При таком подходе стоит избегать представления того, каким должен быть правильный ответ".

Свойства и правила для каждого объекта в системе Synaptic Intelligence Nara Logics хранятся локально, что позволяет платформе принимать новые данные, изменяя только в небольшое количество связанных объектов. Считается, что мозг работает "снизу вверх".

"Данный принцип кардинально отличается от принципов глубокого обучения или других подходов, придерживающихся предельно простой доктрины: глобально оптимизировать всё, что только возможно, и каждая клетка будет делать то, что ей предписывает главный алгоритм, поясняет Уилсон. Нейробиологи же полагают, что каждая клетка принимает решения по собственному усмотрению".

Дизайн позволяет пользователям исследовать взаимосвязи данных, "активируя" определённые объекты или функции и наблюдая за тем, какие ещё компоненты активируются или уходят в тень.

Механизм Nara Logics даёт ответы, активируя небольшое количество объектов в наборе данных. По мнению компании, такая картина напоминает технологию "разреженного кодирования", которое, как принято считать, используется высшими отделами мозга, в которых всегда активируется лишь небольшое количество нейронов. Принцип разреженного кодирования позволяет отслеживать пути принятия решений своей платформой и объяснять пользователям причины, которые легли в основу таких решений.

Уже перейдя в компанию Nara Logics, Уилсон по-прежнему принимал участие в работе сообщества MIT. По словам Уилсона, у компании появилось много новых клиентов.

Использование платформы искусственного интеллекта

Производители уже пользуются платформой Nara Logics для лучшего понимания данных с устройств Интернета вещей, потребительские компании используют эту платформу для организации более качественного взаимодействия с клиентами, а предприятия здравоохранения используют платформу для принятия более взвешенных решений, относящихся к организации лечения."Мы создаём конкретный алгоритм, на основе которого принимаются решения, рассказывает Уилсон. Мы уверены, что такой алгоритм можно кодифицировать, и верим, что результаты работы такого алгоритма будут иметь огромную ценность, особенно если правильно подготовить и запустить процесс".На фоне пандемии Covid-19, нарушившей нормальную работу отраслей промышленности и подчеркнувшей необходимость инвестиций в адаптивное программное обеспечение, Nara Logics почти вдвое увеличила клиентскую базу. Основатели компании с энтузиазмом работают над решением, которое, по их мнению, более дружественно по отношениею к людям, чем другие системы искусственного интеллекта."Самым важным отличием нашей платформы от других платформ является то, что мы создаём структуру ИИ, частью которой являются люди, и эти люди хорошо понимают, чем именно занимается такой искусственный интеллект и какова его конечная цель, говорит Уилсон. Таким образом, мы сможем принимать наиболее разумные решения, а чем больше таких решений будет принято, тем лучше для всех".

У нас в SkillFactory, на курсе по машинному обучению, , мы помогаем нашим студентам освоить нужные навыки для создания своего ИИ. А если у вас уже есть базовые навыки ML и Python, то у нас есть продвинутый курс по нейросетям, партнером которого выступает NVIDIA.

Узнайте, как прокачаться в других специальностях или освоить их с нуля:

Другие профессии и курсы
Источник: habr.com
К списку статей
Опубликовано: 18.03.2021 16:05:16
0

Сейчас читают

Комментариев (0)
Имя
Электронная почта

Блог компании skillfactory

История it

Искусственный интеллект

Мозг

It-компании

Skillfactory

История

Категории

Последние комментарии

  • Имя: Макс
    24.08.2022 | 11:28
    Я разраб в IT компании, работаю на арбитражную команду. Мы работаем с приламы и сайтами, при работе замечаются постоянные баны и лаги. Пацаны посоветовали сервис по анализу исходного кода,https://app Подробнее..
  • Имя: 9055410337
    20.08.2022 | 17:41
    поможем пишите в телеграм Подробнее..
  • Имя: sabbat
    17.08.2022 | 20:42
    Охренеть.. это просто шикарная статья, феноменально круто. Большое спасибо за разбор! Надеюсь как-нибудь с тобой связаться для обсуждений чего-либо) Подробнее..
  • Имя: Мария
    09.08.2022 | 14:44
    Добрый день. Если обладаете такой информацией, то подскажите, пожалуйста, где можно найти много-много материала по Yggdrasil и его уязвимостях для написания диплома? Благодарю. Подробнее..
© 2006-2024, personeltest.ru