В России создали память для искусственного интеллекта: алгоритм поможет в обучении роботов

Совместная работа специалистов сразу трёх российских институтов привела к созданию биологически подобного алгоритма памяти для искусственного интеллекта. Авторы разработки уверены — их алгоритм на практике повысит качество обучения роботов. О перспективной технологии поведали в пресс-службе Московского физико-технического института (МФТИ).

«Новый алгоритм машинного обучения позволит роботизированным системам обобщать данные и находить между ними взаимосвязи. Это существенно уменьшит расход времени и вычислительных ресурсов на обработку информации и поможет более эффективному обучению ИИ», — говорится в официальном сообщении.

Как пояснили в пресс-службе, российские специалисты занялись исправлением ошибок, характерных для многих алгоритмов машинного обучения, работа которых строится на базе так называемых «дендритов» — это отростки нейронов мозга, отвечающих за передачу сигналов.

Одна из ключевых проблем, с которой сталкиваются специалисты во всём мире, — «чрезмерное разрастание». Она заключается в создании алгоритмом большого количества вспомогательных сегментов, которые используются для хранения информации о каждом новом объекте. В отдельных случаях это приводит к запутыванию всей системы, а иногда даже к её сбою.

Для решения задачи российские специалисты внедрили алгоритм под названием «мягкий адаптер». Такой алгоритм позволяет системе определять новые объекты по частичному, а не полному сходству. Из-за этого количество дополнительных сегментов, создаваемых системой, сокращается в разы.

Результаты тестирования показали, новый алгоритм сокращает количество дополнительных сегментов, не уменьшая при этом качества распознавания. В итоге сократится время и мощность, необходимые для обработки данных.