Podría representar un paso hacia una computación verdaderamente cerebral.
Las redes neuronales suelen tener que aprender todo lo que necesitan saber acerca de sus funciones, en lugar de construir sobre las experiencias existentes como los cerebros reales.
El equipo de DeepMind del Alphabet espera arreglar eso.
Han elaborado un algoritmo que permite a una red neuronal “recordar” conocimiento del pasado y aprender más eficazmente.
El enfoque es similar a cómo funciona su propia mente, e incluso puede proporcionar ideas sobre el funcionamiento de las mentes humanas.
Al igual que las sinapsis reales, que tienden a preservar las conexiones entre las neuronas cuando han sido útiles en el pasado, el algoritmo (conocido como Elastic Weight Consideration) decide cuán importante es una conexión dada a su tarea asociada.
Pida a la red neuronal que aprenda una nueva tarea y el algoritmo salvaguardará las conexiones más valiosas, vinculándolas a nuevas tareas cuando sea relevante.
En pruebas con 10 clásicos videojuegos de Atari, la inteligencia artificial no necesitaba aprender a jugar cada juego de forma aislada.
Podría aprenderlos secuencialmente, tomando el conocimiento acumulado en un juego y aplicándolo al otro.
Sin embargo, el sistema no es perfecto.
Si bien es capaz de aprender de sus experiencias anteriores y retener la información más útil, no es capaz de trabajar tan bien como una red neuronal que completa un solo juego.
El algoritmo muestra que al menos es posible proporcionar funciones similares a la memoria a la Inteligencia Artificial.
El grupo dice que ha sido capaz de mostrar un “aprendizaje continuo” basado en la “consolidación sináptica”.
En el cerebro humano, el proceso se describe como “la base del aprendizaje y la memoria”.
Y lo que DeepMind ha aprendido aquí podría arrojar luz sobre cómo los cerebros reales consolidar la información, y bien puede validar las teorías que han existido durante años.
Fuente: Engadget
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