क्या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की तुलना में ब्रेन लर्निंग स्लो है?

वाशिंगटन (एएनआई): कृत्रिम बुद्धिमत्ता पारंपरिक रूप से मानव मस्तिष्क की गतिशीलता से ली गई है। हालाँकि, गहरी शिक्षा की तुलना में, मस्तिष्क सीखने की कई महत्वपूर्ण सीमाएँ (DL) हैं। सबसे पहले, कुशल डीएल वायर टोपोलॉजी (आर्किटेक्चर) में कई दसियों फीडफॉरवर्ड (लगातार) परतें होती हैं, जबकि मस्तिष्क की गतिशीलता में केवल कुछ फीडफॉर्वर्ड परतें होती हैं।

दूसरा, डीएल आर्किटेक्चर में आमतौर पर लगातार कई फिल्टर लेयर होते हैं, जो किसी एक इनपुट क्लास की पहचान करने के लिए आवश्यक हैं। उदाहरण के लिए, यदि इनपुट एक कार है, तो पहला फ़िल्टर पहियों की पहचान करता है, दूसरा फ़िल्टर दरवाजों की पहचान करता है, तीसरा रोशनी देता है और कई अतिरिक्त फ़िल्टरों के बाद यह स्पष्ट हो जाता है कि इनपुट ऑब्जेक्ट वास्तव में एक कार है। इसके विपरीत, मस्तिष्क गतिकी में रेटिना के करीब स्थित केवल एक फिल्टर होता है। अंतिम आवश्यक घटक गणितीय जटिल डीएल प्रशिक्षण प्रक्रिया है, जो स्पष्ट रूप से जैविक प्राप्ति से परे है।

क्या मस्तिष्क, सटीक गणितीय संचालन के अपने सीमित अहसास के साथ, तेज और समानांतर कंप्यूटरों पर लागू उन्नत कृत्रिम बुद्धि प्रणालियों के साथ प्रतिस्पर्धा कर सकता है? अपने दैनिक अनुभव से हम जानते हैं कि कई कार्यों के लिए उत्तर हाँ है! ऐसा क्यों है और, इस सकारात्मक उत्तर को देखते हुए, क्या कोई मस्तिष्क से प्रेरित एक नए प्रकार की कुशल कृत्रिम बुद्धि का निर्माण कर सकता है? साइंटिफिक रिपोर्ट्स में आज प्रकाशित एक लेख में, इज़राइल में बार-इलान विश्वविद्यालय के शोधकर्ता इस पहेली को सुलझाते हैं।

"हमने दिखाया है कि एक कृत्रिम पेड़ वास्तुकला पर कुशल शिक्षा, जहां प्रत्येक वजन में आउटपुट इकाई के लिए एक मार्ग होता है, अधिक परतों और फिल्टर वाले डीएल आर्किटेक्चर द्वारा पहले प्राप्त की तुलना में बेहतर वर्गीकरण सफलता दर प्राप्त कर सकता है। यह खोज मार्ग प्रशस्त करती है। कुशल, जैविक रूप से प्रेरित नए एआई हार्डवेयर और एल्गोरिदम के लिए, " बार-इलान के भौतिकी विभाग और गोंडा (गोल्डस्चमीड) मल्टीडिसिप्लिनरी ब्रेन रिसर्च सेंटर के प्रो। इडो कैंटर ने कहा, जिन्होंने अनुसंधान का नेतृत्व किया।

"अत्यधिक छंटे हुए पेड़ आर्किटेक्चर एक या कई न्यूरॉन्स द्वारा कम जटिलता और ऊर्जा की खपत के साथ कुशल डेंड्राइटिक ट्री सीखने के एक प्रशंसनीय जैविक अहसास की ओर एक कदम का प्रतिनिधित्व करते हैं, और बैकप्रोपैजेशन मैकेनिज्म के जैविक अहसास, जो वर्तमान में एआई में केंद्रीय तकनीक है," जोड़ा गया युवल मीर, एक पीएचडी छात्र और इस काम में योगदानकर्ता।

कुशल डेंड्राइटिक ट्री लर्निंग कैंटर और उनकी प्रायोगिक अनुसंधान टीम द्वारा किए गए पिछले शोध पर आधारित है - और डॉ। रोनी वर्दी द्वारा आयोजित - न्यूरोनल संस्कृतियों का उपयोग करके उप-डेंड्राइटिक अनुकूलन के लिए सबूत का संकेत देता है, साथ में न्यूरॉन्स के अन्य अनिसोट्रोपिक गुणों के साथ, विभिन्न स्पाइक वेवफॉर्म की तरह , दुर्दम्य अवधि और अधिकतम संचरण दर।

अत्यधिक छँटाई वाले वृक्ष प्रशिक्षण के कुशल कार्यान्वयन के लिए एक नए प्रकार के हार्डवेयर की आवश्यकता होती है जो उभरते जीपीयू से भिन्न होता है जो वर्तमान डीएल रणनीति के लिए बेहतर रूप से फिट होते हैं। मस्तिष्क की गतिशीलता की कुशलता से नकल करने के लिए एक नए हार्डवेयर के उद्भव की आवश्यकता है। (एएनआई)