Искусственный интеллект, работающий на ином принципе, изобрели в России

Международная группа ученых, в состав которой вошел исследователь из Саратовского государственного университета (СГУ), предложила революционную альтернативу сложным многослойным нейронным сетям. Подобные сети обычно используются в машинном обучении. Специалисты доказали, что осцилляторы с запаздывающей обратной связью вполне могут имитировать поведение нейросетей. Это может значительно упростить и удешевить создание устройств с искусственным интеллектом, способных работать в реальном времени. 

От маятника до нейронной сети

Осцилляторы — это системы, способные совершать колебания. Такими примерами являются маятник или электрический контур. Добавление запаздывающей обратной связи (когда система реагирует на свои прошлые состояния) усложняет поведение осцилляторов, позволяя им имитировать динамику целых сетей, состоящих из множества взаимодействующих элементов. Это подобно работе нейронов в мозге.  

Два осциллятора вместо сложной сети

Исследователь из СГУ Владимир Семенов совместно с коллегой из Берлинского технического университета показали, что всего два связанных бистабильных осциллятора с запаздыванием способны воспроизводить поведение сложной двухслойной нейронной сети. Они изучили два ключевых явления, характерных для нейросетей. 

Во-первых, стохастический резонанс. Это явление, при котором слабый полезный сигнал усиливается за счет добавления оптимального уровня шума. Во-вторых, распространение волнового фронта. Это процесс, при котором одно из возможных состояний системы постепенно занимает все доступное пространство. 

Упрощение и удешевление ИИ

Создание физических нейронных сетей — это сложный и дорогостоящий процесс. Осцилляторы с запаздыванием представляют собой более простую и дешевую альтернативу, открывая новые возможности для разработки устройств искусственного интеллекта. Владимир Семенов отмечает: "Для того, чтобы физически реализовать систему искусственного интеллекта на базе многослойных сетей, ее не обязательно воспроизводить в чистом виде. Если условия позволяют, можно использовать связанные осцилляторы с запаздыванием".  

Исследователи считают, что такой подход будет особенно полезен для разработки устройств, способных решать задачи в реальном времени. Например, для прогнозирования курсов валют или погодных условий, распознавания изображений и речи, решения логистических задач и т.д. 

От компьютерной модели к физическому прототипу

Ученые сначала смоделировали поведение виртуальных осцилляторов на компьютере, а затем создали физические прототипы на базе доступных электронных компонентов. Результаты экспериментов полностью подтвердили теоретические расчеты, продемонстрировав работоспособность предложенной концепции.  

Сегодня осцилляторы с запаздывающей обратной связью активно исследуются учеными по всему миру. Однако преимущество прототипов, созданных командой Владимира Семенова, заключается в простоте разработанных схем, использовании недорогих электронных компонентов и компактных размерах.