- Peneliti membuat model AI baru yang terinspirasi oleh efisiensi otak manusia.
- Model ini memungkinkan AI mengolah data dengan efisien seperti otak manusia.
- Desain ini dapat membuka jalan untuk era baru AI yang belajar seperti manusia.
pibitek.biz -Peneliti membuat model AI baru yang terinspirasi oleh efisiensi otak manusia. Kemampuan AI modern seperti membaca, berbicara, dan mengolah data dalam jumlah besar membuatnya tampak seperti manusia. Namun, AI masih memiliki beberapa keterbatasan signifikan. Kyle Daruwalla, seorang NeuroAI Scholar di Cold Spring Harbor Laboratory, mengatakan bahwa AI masih terbatas dalam berinteraksi dengan dunia fisik. Bahkan tugas seperti menyelesaikan masalah matematika dan menulis esai memerlukan miliaran contoh pelatihan untuk berperforma baik. Daruwalla mencari metode tidak konvensional untuk mengembangkan AI yang dapat mengatasi tantangan komputasi ini.
2 – Serangan Siber Hantam Globe Life, Data Ribuan Pelanggan Dicuri 2 – Serangan Siber Hantam Globe Life, Data Ribuan Pelanggan Dicuri
3 – Ransomware BianLian Serang Rumah Sakit Anak Boston 3 – Ransomware BianLian Serang Rumah Sakit Anak Boston
Ia terinspirasi oleh otak manusia yang sangat powerful dan efisien dalam mengolah data. Saat ini, sebagian besar energi yang digunakan dalam komputasi modern dikarenakan transmisi data. Jaringan neural buatan, yang terdiri dari miliaran koneksi, sering memerlukan data untuk bergerak jauh.
Oleh karena itu, Daruwalla mencari cara untuk menghemat energi dengan menginspirasi cara otak manusia mengolah data. Daruwalla membuat metode baru untuk AI agar dapat mengolah data dengan efisien, seperti cara otak manusia menyerap informasi baru. Metode ini memungkinkan "neuron" AI individu untuk beradaptasi dan menerima umpan balik secara real-time, tanpa harus menunggu sirkuit lengkap untuk diperbarui.
Hasilnya, data tidak perlu bergerak jauh dan dapat diolah secara instan. "Di otak kita, koneksi kita berubah dan beradaptasi sepanjang waktu", kata Daruwalla. "Bukan seperti kita berhenti, menyesuaikan, dan kemudian melanjutkan menjadi kita".
Model machine learning baru ini juga mendukung hipotesis yang belum terverifikasi sebelumnya tentang kaitan antara memori kerja dengan performa akademis dan pembelajaran. Memori kerja adalah sistem mental yang memungkinkan kita untuk fokus pada tugas sambil mengambil informasi yang tersimpan dan pengalaman masa lalu. "Ada teori di neuroscience tentang bagaimana sirkuit memori kerja dapat membantu fasilitasi pembelajaran", kata Daruwalla.
"Tapi tidak ada sesuatu yang konkret seperti aturan kita yang menghubungkan dua hal ini. Jadi itu salah satu hal yang kita temukan di sini. Teori itu mengarah ke aturan bahwa menyesuaikan setiap sinapsis individu memerlukan memori kerja yang berada di sampingnya".
Desain Daruwalla ini dapat membuka jalan untuk era baru AI yang belajar seperti manusia. Kemajuan ini tidak hanya akan meningkatkan efisiensi dan aksesibilitas AI, tapi juga akan menjadi momen signifikan untuk neuroAI. Neuroscience telah memberikan informasi berharga kepada AI sejak lama, dan sekarang AI mungkin akan membalas budi.
