Сложность человеческого мозга является впечатляющей сама по себе, но если предполагать, что орган определяющий человека достиг этого пика посредством поколений развития, этот факт является еще более ошеломляющим. Нейробиологи, путем новых видов исследований, узнают больше о мозге с каждым днем. В частности, в медицинском университете Висконсина-Мадисона, исследователи изучают как развиваются нейронные сети, обучая компьютеры играть в видеоигры.
Команда описывает, как они создали простые системы, называемые «аниматами» и вели наблюдение за их изменениями сквозь поколения развития в статье «Evolution of Integrated Causal Structures Animats Exposed to Environments of Increasing Complexity»(“Развитие комплексных причинно-следственных анимат структур в средах с растущей сложностью”). Используя процесс, мало чем отличающийся от естественного развития, команда исследователей изучала как искусственный интеллект становится более сложным, в надеждах, что полученные данные могли бы лучше объяснить сложность нашего мозга.
Каждый «анимат» обладал двумя датчиками, двумя двигателями и четырьмя внутренними компьютерами для координирования памяти, перемещения и ощущений. Для этих основных нервных систем определили задачу с игрой головоломкой, где цель состоит в том, чтобы поймать блоки, падающие от вершины экрана. Таким образом, каждый «анимат» должен был бы изучить, как определить куда блок собирается приземлиться для успешного завершения действия. В виду дальнейшего развития аналогий, кодирование «анимата» могло также случайным образом видоизменить и сделать некоторые системы лучше, чем другие. В таком случае исследователи копировали эти успешные системы и передавали дальше, чтобы достигнуть желаемого результата. Цифровой естественный отбор, если можно так выразиться.
Команда также увеличила сложность игр, чтобы соответствовать растущей сложности «аниматов» и провоцировать их дальнейшее развитие. После более чем 60 000 поколений систем, мало того, что потомки адаптировались к более сложным задачам, они сами стали более сложными. Их некогда элементарные нейронные сети теперь стали намного более сложными, создав больше связей для восполнения ограниченного размера размера мозга. И этот опыт ушел не далеко от того результата, которым сегодня является наш сложнейший человеческий мозг.
«Аниматы» и их интеллект не становятся более крупными, но они больше интегрируют для лучшей функциональности и эффективности. Команда говорит, что их эксперимент демонстрирует, как и почему работает процесс называемый «Теория интегрированной информации». Фактически, сам г-н Тонои предположил, что эта теория базируется на природе сознательных организмов адаптироваться к умственным проблемам тем же путем, что и к физическим — путем изменения себя.
также для заинтересованных не в переводе краткого обзора, оригинал работы господина Тонони и его команды.
А перевод для вас подготовили разработчики из проекта VirCities — записывайтесь на альфа тест!
Команда описывает, как они создали простые системы, называемые «аниматами» и вели наблюдение за их изменениями сквозь поколения развития в статье «Evolution of Integrated Causal Structures Animats Exposed to Environments of Increasing Complexity»(“Развитие комплексных причинно-следственных анимат структур в средах с растущей сложностью”). Используя процесс, мало чем отличающийся от естественного развития, команда исследователей изучала как искусственный интеллект становится более сложным, в надеждах, что полученные данные могли бы лучше объяснить сложность нашего мозга.
Каждый «анимат» обладал двумя датчиками, двумя двигателями и четырьмя внутренними компьютерами для координирования памяти, перемещения и ощущений. Для этих основных нервных систем определили задачу с игрой головоломкой, где цель состоит в том, чтобы поймать блоки, падающие от вершины экрана. Таким образом, каждый «анимат» должен был бы изучить, как определить куда блок собирается приземлиться для успешного завершения действия. В виду дальнейшего развития аналогий, кодирование «анимата» могло также случайным образом видоизменить и сделать некоторые системы лучше, чем другие. В таком случае исследователи копировали эти успешные системы и передавали дальше, чтобы достигнуть желаемого результата. Цифровой естественный отбор, если можно так выразиться.
Команда также увеличила сложность игр, чтобы соответствовать растущей сложности «аниматов» и провоцировать их дальнейшее развитие. После более чем 60 000 поколений систем, мало того, что потомки адаптировались к более сложным задачам, они сами стали более сложными. Их некогда элементарные нейронные сети теперь стали намного более сложными, создав больше связей для восполнения ограниченного размера размера мозга. И этот опыт ушел не далеко от того результата, которым сегодня является наш сложнейший человеческий мозг.
«Аниматы» и их интеллект не становятся более крупными, но они больше интегрируют для лучшей функциональности и эффективности. Команда говорит, что их эксперимент демонстрирует, как и почему работает процесс называемый «Теория интегрированной информации». Фактически, сам г-н Тонои предположил, что эта теория базируется на природе сознательных организмов адаптироваться к умственным проблемам тем же путем, что и к физическим — путем изменения себя.
также для заинтересованных не в переводе краткого обзора, оригинал работы господина Тонони и его команды.
А перевод для вас подготовили разработчики из проекта VirCities — записывайтесь на альфа тест!
