Problemi u učenju veštačke inteligencije i kako ih rešiti
Summary
Veštačka inteligencija (VI) se sve više širi i utiče na sve aspekte naših života. Međutim, postoje određeni problemi u učenju VI koji otežavaju njeno potpuno iskorišćenje. Na primer, jedan od problema je „katastrofalno zaboravljanje“, gde se VI sistem ne seća […]
Veštačka inteligencija (VI) se sve više širi i utiče na sve aspekte naših života. Međutim, postoje određeni problemi u učenju VI koji otežavaju njeno potpuno iskorišćenje. Na primer, jedan od problema je „katastrofalno zaboravljanje“, gde se VI sistem ne seća starijih informacija, zbog čega dolazi do zastoja u učenju novih zadataka.
Da bi naučna zajednica rešila ovaj problem, sprovela su istraživanja i eksperimente. Jedan pristup je bio da se VI sistemima obezbede stare informacije dok prepoznaju nove zadatke. Međutim, ovaj pristup nije bio efikasan i nisu postignuti očekivani rezultati.
Drugi pristup je bio inspirisan funkcionisanjem ljudskog mozga. Istraživači su koristili „spiking neural networks“ koji su sličniji našem mozgu. Ovi neuralni mrežni sistemi aktiviraju neurone samo nakon što prime dovoljan broj signala tokom vremena, što smanjuje količinu podataka koju treba obraditi i smanjuje potrošnju energije.
Takođe je otkriveno da se VI sistemi bolje sećaju različitih zadataka kada im se oni predstavljaju naizmenično, umesto sličnih zadataka zaredom. Ovaj pristup se pokazao veoma važnim za bolje razumevanje funkcionisanja ljudskog mozga i VI sistema.
Razumevanje sličnosti između mašina i ljudskog mozga može otvoriti vrata za dalje razvijanje VI tehnologija. Da bi VI sistemi bili efikasni i sigurni, potrebno je razviti nove algoritme koji mogu kontinuirano učiti nove zadatke, uzimajući u obzir i starije informacije. Ovi napori doprinose daljem razvoju i unapređenju VI tehnologija, što će doneti brojne koristi za industrije i društvo u celini.