Искусственный Интелект, сегодня использует однородные нейронные сети, но наш мозг работает по другой модели.

Искусственный Интелект, сегодня использует однородные нейронные сети, но наш мозг работает по другой модели.
 
Каждый нейрон в нашем мозгу похож на снежинку - чрезвычайно похож, но уникален. Они различаются по параметрам, электрическим и химическим свойствам, формам и т. Д. Их различия помогают им учиться в различных средах.
 
И наоборот, система ИИ состоит из повторяющихся идентичных искусственных нейронов. Их однородная природа делает их гораздо более уязвимыми для враждебных атак (таких как указанная выше этикетка iPod) с возможными каскадными эффектами.
 
Получат ли эти системы ИИ выгоду от наличия клеток, которые все немного отличаются, как то, что мы видим в биологических системах?
исследователями из Имперского колледжа Лондона.
 
Искусственный Интеллект основанный на однородных нейронах - это слабая копия того, как работает наш мозг. Новые открытия и новые адгоритмы.
Каждый нейрон в нашем мозгу похож на снежинку - чрезвычайно похож, но уникален. Они различаются по параметрам, электрическим и химическим свойствам, формам и т. Д. Их различия помогают им учиться в различных средах.
 
И наоборот, система ИИ состоит из повторяющихся идентичных искусственных нейронов. Их однородная природа делает их гораздо более уязвимыми для враждебных атак (таких как указанная выше этикетка iPod) с возможными каскадными эффектами.
 
Получат ли эти системы ИИ выгоду от наличия клеток, которые все немного отличаются, как то, что мы видим в биологических системах?
исследователями из Имперского колледжа Лондона.
 
Исследователи разработали гетерогенную сеть искусственного интеллекта, изменив время отклика каждой ячейки, сделав их уникальными. Они попросили сеть выполнить такую ​​задачу, как классифицировать одежду или идентифицировать голосовые команды. Затем они сравнили его производительность с однородной сетью ИИ (состоящей из идентичных типов ячеек), выполняющей ту же задачу.
 
Гетерогенная нейронная сеть могла учиться быстрее и была более надежной.
 
Исследователи разработали гетерогенную сеть искусственного интеллекта, изменив время отклика каждой ячейки, сделав их уникальными. Они попросили сеть выполнить такую ​​задачу, как классифицировать одежду или идентифицировать голосовые команды. Затем они сравнили его производительность с однородной сетью ИИ (состоящей из идентичных типов ячеек), выполняющей ту же задачу.
 
Гетерогенная нейронная сеть могла учиться быстрее и была более надежной.