人工智能的下一次进化始于我们的进化：神经科学家为先天能力设计出一个潜在的解释
作者：Cold Spring Harbor Laboratory
从某种意义上说，我们每个人一开始就做好了行动的准备。许多动物在出生后不久就表现出了惊人的本领。蜘蛛结网。鲸鱼会游泳。但这些与生俱来的能力从何而来呢？显然，大脑起着关键作用，因为它包含控制复杂行为所需的数万亿个神经连接。
然而，基因组只能容纳该信息的一小部分。这个悖论困扰了科学家数十年。现在，冷泉港实验室 (CSHL) 教授 Anthony Zador 和 Alexei Koulakov 使用人工智能设计了一种潜在的解决方案。
当扎多尔第一次遇到这个问题时，他对此进行了新的思考。“如果基因组的有限能力正是让我们如此聪明的原因呢？”他想知道。“如果这是一个功能而不是一个错误怎么办？”
换句话说，也许我们可以明智地行动并快速学习，因为基因组的限制迫使我们适应。这是一个宏大而大胆的想法，但很难证明。毕竟，我们无法将实验室实验延伸到数十亿年的进化过程中。这就是基因组瓶颈算法的想法出现的地方。
在人工智能中，世代并不跨越几十年。只需按一下按钮，新模型就诞生了。Zador、Koulakov 和 CSHL 博士后 Divyansha Lachi 和 Sergey Shuvaev 着手开发一种计算机算法将大量数据折叠成一个整齐的包——就像我们的基因组可能会压缩形成功能所需的信息一样脑电路。然后，他们针对经过多轮训练的人工智能网络测试该算法。
该研究是发表在日记中美国国家科学院院刊。
令人惊讶的是，他们发现未经训练的新算法执行图像识别等任务的效率几乎与最先进的人工智能一样有效。他们的算法甚至在《太空入侵者》等电子游戏中也占有一席之地。就好像它天生就知道如何玩一样。
这是否意味着人工智能很快就会复制我们的自然能力？“我们还没有达到那个水平，”库拉科夫说。“大脑的皮质结构可以容纳大约 280 TB 的信息——32 年的高清视频。我们的基因组可以容纳大约一小时。这意味着 400,000 倍的压缩技术还无法与之相比。”
尽管如此，该算法允许迄今为止在人工智能中未曾见过的压缩级别。该功能可能在科技领域有令人印象深刻的用途。该研究的主要作者 Shuvaev 解释说：“例如，如果你想运行一个大语言模型在一个手机，[算法]的一种使用方法是在硬件上逐层展开模型。”
此类应用可能意味着更先进的人工智能和更快的运行时间。想想看，只花了 35 亿年的进化时间就到达了今天。
更多信息：Sergey Shuvaev 等人，通过基因组瓶颈编码先天能力，美国国家科学院院刊（2024）。DOI：10.1073/pnas.2409160121
引文：人工智能的下一次进化始于我们：神经科学家为先天能力提出了一个潜在的解释（2024 年，11 月 25 日）检索日期：2024 年 11 月 25 日来自 https://techxplore.com/news/2024-11-evolution-ai-neuroscientists-pottial-explanation.html
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