Искусственный интеллект научат видеть сны и проживать жизненный цикл

Индийские ученые разработали концепцию искусственного интеллекта (ИИ), который будет функционировать подобно человеческому мозгу. Предполагается, что такая система сможет не только накапливать информацию, но и видеть сны для консолидации воспоминаний, обучаться на собственном опыте и лучше адаптироваться к взаимодействию с человеком.

Данные о разработке представлены в исследовании, опубликованном в журнале International Journal of Transdisciplinary Research and Perspectives, на которое ссылается РБК-Украина.

Архитектура ИИ как функциональная копия мозга

Криш Чоудхари, специалист по компьютерным наукам из Института информационных технологий имени Лакшми Ниваса Миттала, и его соавтор Танви Канда планируют интегрировать существующие ИИ-модели. Каждая модель будет отвечать за определенную функцию, аналогичную участку мозга, гормону или нейромедиатору, передающему сигналы между нервными клетками. В частности, для обработки изображений будет задействована модель PaliGemma от Google DeepMind, способная работать с текстом и визуальной информацией одновременно.

Механизмы внимания и кратковременной памяти предлагается реализовать на основе теории глобального рабочего пространства. Эта теория описывает работу мозга как взаимодействие конкурирующих систем, борющихся за внимание. Для воплощения этой концепции в технологию Чоудхари основал компанию Versace AGI.

Жизненный цикл ИИ: от рождения до «смерти»

Ключевой особенностью предлагаемой архитектуры является наделение искусственного интеллекта собственным жизненным циклом, включающим несколько стадий:

• Рождение и развитие: ИИ инициализируется, накапливает опыт через взаимодействие с пользователем и систему поощрений, постепенно формируя свою «личность».
• Фаза сна: В периоды неактивности система переходит в режим, подобный фазе быстрого сна (REM). На этой стадии генерируются синтетические тексты, изображения и видео, что способствует переводу кратковременных воспоминаний в долговременную память.
• Завершение цикла: После прекращения работы модель фактически «умирает», завершая свой жизненный цикл.

Авторы исследования считают, что конечность существования для ИИ является преимуществом, а не недостатком. Наличие долговременной эпизодической памяти и постоянная самоадаптация позволят системе сохранять контекст между различными запросами. Исследователи полагают, что это позволит превратить ИИ из простого инструмента, работающего по принципу «запрос-ответ», в «живого» ассистента, способного к росту, обучению и совершенствованию вместе с пользователем.