Про це повідомляє “Kreschatic” з посиланням на SciTechDaily
Нові дослідження у сфері штучного інтелекту відкривають шлях до створення систем, здатних навчатися, адаптуватися та мислити на зразок людського мозку. Вчені представили концепцію M2I — Machine Memory Intelligence — яка імітує функції людської пам’яті. Завдяки цій моделі розробники прагнуть подолати основні обмеження традиційних нейромереж: великі енергозатрати, обмежену здатність до міркування і втрату знань під час навчання.
У рамках M2I запропоновано нову архітектуру пам’яті для машин — багаторівневу структуру з динамічним збереженням і обробкою даних. Це дозволяє системам ефективно працювати з новою інформацією, зберігаючи раніше засвоєні знання. Такий підхід підвищує здатність до логічного аналізу, гнучкого прийняття рішень і стійкості до змін у зовнішньому середовищі.
Основні виклики традиційних ШІ-систем
Сучасні великі мовні моделі демонструють вражаючі результати, однак мають низку фундаментальних проблем. Їх функціонування базується на обробці великих масивів даних, що потребує високих ресурсів і значних обчислювальних потужностей. Крім того, такі системи схильні до явища «катастрофічного забування», коли нові знання витісняють раніше засвоєні.
Іще одна проблема — обмежені можливості логічного мислення. Більшість моделей приймають рішення на основі статистичних закономірностей, не розуміючи суті інформації. Це ускладнює адаптацію систем до нових, незнайомих ситуацій, у яких потрібне не повторення шаблонів, а формування нового логічного зв’язку.
Машинна пам’ять як основа M2I
Концепція машинної пам’яті в моделі M2I базується на створенні структури, що імітує спогади людини: з асоціативними зв’язками, часовими контекстами та абстрактними зв’язками. Інформація зберігається не у вигляді простого набору даних, а як гнучкий, динамічний масив, який змінюється з досвідом і новими взаємодіями.
Ця пам’ять дозволяє системі формувати не лише прямі відповіді, а й логічні умовиводи. Дані організовані таким чином, що ШІ здатен оперувати ними у вигляді логічних структур — подібно до того, як людський мозок витягує з пам’яті важливу інформацію для прийняття рішень.
Чотири основні компоненти інтелекту пам’яті
Розробники M2I виділяють чотири ключові напрямки розвитку системи. Перший — нейромеханізми пам’яті, що вивчають, як функціонують і розвиваються мережі у мозку. Другий — асоціативне представлення, що дозволяє будувати зв’язки між абстрактним і конкретним, формуючи складні системи знань.
Третій напрямок — безперервне навчання, що забезпечує здатність зберігати знання та накопичувати нові без втрат. Четвертий — колаборативне міркування, у якому поєднуються інтуїтивне та логічне мислення, що значно підвищує ефективність роботи штучного інтелекту у складних і непередбачуваних умовах.
Перспективи розумних машин нового покоління
M2I має потенціал змінити уявлення про можливості штучного інтелекту. Завдяки здатності до адаптації, логічного мислення та збереження знань такі системи зможуть працювати ефективніше, реагувати на складні завдання та приймати обґрунтовані рішення в реальному часі. Це відкриває перспективи для використання ШІ у сфері медицини, освіти, логістики, оборони та інших галузей.
Подальші дослідження спрямовані на перевірку працездатності M2I у прикладних середовищах. Розробники впевнені, що поєднання біологічних принципів із технічними інноваціями приведе до створення більш інтелектуальних і енергоефективних систем, здатних мислити глибше, ніж сьогоднішні моделі.
Нагадаємо, раніше ми писали про те, як AI обманює наш мозок.
