Японское агентство по науке и технологиям JST объявило о запуске крупного исследовательского проекта профессора Токийского университета Тайджи Судзуки. Его задача - создать теоретическую основу для ИИ, способного учиться эффективнее, используя меньше вычислительных ресурсов.
Отправной точкой исследователи выбрали человеческий мозг. Человек способен учиться при несопоставимо меньших энергетических и вычислительных затратах, чем современные нейросети. Одна из причин - способность самостоятельно отбирать, сжимать и систематизировать информацию вместо обработки всего доступного массива данных одинаковым образом.
Команда Судзуки собирается математически описать подобные механизмы и на их основе создавать новые методы машинного обучения. Проект объединит четыре направления: математические основы интеллекта, динамику обучения, обучение через взаимодействие и автоматизированную математику.
Но есть и вторая задача. Исследователи хотят сделать работу ИИ более прозрачной. Современная нейросеть часто остается «черным ящиком»: мы видим входные данные и результат, но далеко не всегда можем строго объяснить, почему система пришла именно к нему. Математически спроектированные механизмы должны приблизить ИИ к модели, внутреннюю логику которой можно исследовать и проверять.
Авторы проекта даже предлагают название для нового научного направления - Mathematical AI Informatics, «математическая информатика искусственного интеллекта».
Получится ли из этого новая архитектура ИИ, пока неизвестно. Но сама постановка задачи любопытна: возможно, следующий скачок искусственного интеллекта потребует не еще большего компьютера, а лучшего понимания того, как вообще устроено обучение.
