Clau per emportar
- Un nou tipus de maquinari informàtic podria permetre que la intel·ligència artificial aprengui contínuament com el cervell humà.
- Els investigadors de la Universitat de Purdue diuen que el seu dispositiu es pot reprogramar sota demanda mitjançant polsos elèctrics.
- Tot i que un sistema d'IA que aprèn completament per si mateix encara és principalment un concepte, hi ha molts exemples que s'acosten.
La intel·ligència artificial (IA) aviat podria obtenir un impuls d'un nou tipus de xips d'ordinador inspirats en el cervell humà.
Els investigadors de la Universitat de Purdue han construït una nova peça de maquinari que es pot reprogramar sota demanda mitjançant polsos elèctrics. L'equip afirma que aquesta adaptabilitat permetria que el dispositiu assumís totes les funcions necessàries per construir un ordinador inspirat en el cervell. Forma part d'un esforç continu per crear sistemes d'IA que puguin aprendre contínuament.
"Quan els sistemes d'IA aprenen contínuament a l'entorn, poden adaptar-se a un món que canvia amb el temps", va dir Jordan Suchow, expert en intel·ligència artificial de Stevens Institute of Technology, a Lifewire en una entrevista per correu electrònic. "Ho veiem, per exemple, quan un sistema de detecció de fraus detecta un patró de compres fraudulentes que abans no s'havia observat o quan un sistema de reconeixement facial troba una persona que mai abans havia vist."
Estudiants de tota la vida
Els investigadors de Purdue van publicar recentment el document a la revista Science. Descriu com els xips d'ordinador es podrien reconnectar dinàmicament per agafar dades noves de la mateixa manera que ho fa el cervell. L'enfocament podria ajudar l'IA a seguir aprenent al llarg del temps.
"Els cervells dels éssers vius poden aprendre contínuament al llarg de la seva vida. Ara hem creat una plataforma artificial perquè les màquines aprenguin durant tota la seva vida", va dir un dels autors del document, Shriram Ramanathan, en un comunicat de premsa.
El maquinari ideat per l'equip de Ramanathan és un petit dispositiu rectangular fet d'un material anomenat niquelat de perovskita, que és molt sensible a l'hidrogen. L'aplicació de polsos elèctrics a diferents voltatges permet que el dispositiu barregi una concentració d'ions d'hidrogen en qüestió de nanosegons, creant estats que els investigadors van trobar es podrien assignar a les funcions corresponents del cervell.
Quan el dispositiu té més hidrogen a prop del seu centre, per exemple, pot actuar com a neurona, una única cèl·lula nerviosa. Amb menys hidrogen en aquest lloc, el dispositiu serveix com a sinapsi, una connexió entre neurones, que és el que fa servir el cervell per emmagatzemar la memòria en circuits neuronals complexos.
"Si volem construir un ordinador o una màquina inspirada en el cervell, en conseqüència, volem tenir la capacitat de programar, reprogramar i canviar contínuament el xip", va dir Ramanathan..
Màquines pensant?
Molts sistemes moderns d'IA s'adapten a la nova informació quan es tornen a formar, va dir en un correu electrònic David Kanter, director executiu de MLCommons, un consorci d'enginyeria obert dedicat a millorar l'aprenentatge automàtic.
"El món és un lloc intrínsecament dinàmic i, en última instància, l'aprenentatge automàtic i la IA s'han d'adaptar a això", va dir Kanter. "Per exemple, un sistema de reconeixement de veu el 2022 que no "sàpiga" sobre COVID-19 o coronavirus f altaria un gran aspecte del món modern. De la mateixa manera, un vehicle autònom hauria d'adaptar-se als canvis de carrers, tancaments de ponts o fins i tot les temperatures baixes fan gelar la carretera."
Tot i que un sistema d'IA que aprèn completament per si mateix encara és principalment un concepte, molts exemples s'acosten, va dir Sameer Maskey, director general de l'empresa d'IA Fusemachines, en una entrevista per correu electrònic. Un d'aquests sistemes d'autoaprenentatge va ser notícia quan un sistema d'IA va vèncer un humà en un joc de Go.
"AlphaGo va ser la primera IA de DeepMind que va derrotar a un jugador professional de Go", va afegir Maskey. "Les seves franquícies de jocs s'han convertit en un trampolí amb cada incorporació nova adoptant avenços cap a una IA que segueix aprenent."
Els sistemes AI del futur buscaran la informació que necessiten per prendre bones decisions i prendre les accions adequades, va predir Suchow. Aquests ordinadors avançats evitaran errors costosos aprenent a partir de les seves pròpies simulacions d'experiència, per exemple, a través del "juc propi", on l'IA imagina els resultats de les interaccions que té amb còpies de si mateix.
"Això és semblant a com els humans poden aprendre a través de la imaginació, preveient un mal resultat sense necessitat d'experimentar-lo directament", va afegir Suchow. "Els sistemes d'IA aprendran estratègies més efectives per a l'aprenentatge, de la mateixa manera que un estudiant pot dirigir el seu temps i atenció no només al contingut substantiu del que està estudiant, sinó també al procés d'aprenentatge en si."
