Ученые из Саратова разработали метод, который придаёт нейросети больше человеческих черт

Новое открытие ученых из СГУ может приблизить работу искусственного интеллекта к принципам функционирования человеческого мозга. Итоги проведённого исследования опубликованы в издании The European Physical Journal Special Topics.

В настоящее время одним из перспективных направлений для разработки энергоэффективных вычислительных систем считаются спайковые нейронные сети. Это обусловлено их способностью моделировать принципы работы биологического мозга.

В отличие от обычных искусственных сетей, в спайковых сетях нейроны активируются лишь при поступлении внешних сигналов, а не функционируют непрерывно. Такая особенность позволяет существенно снижать энергозатраты во время эксплуатации, отметили специалисты Саратовского национального исследовательского университета имени Н. Г. Чернышевского (СГУ). Они изучили влияние различных типов шума на активность нейронов в спайковых сетях.

По мнению исследователей, это особенно важно, поскольку в реальных условиях любые вычисления сопровождаются помехами и случайными воздействиями. Ученым удалось выявить интересный эффект: при определённом уровне шума наблюдается упорядочивание нейронной активности, что повышает стабильность и эффективность их работы.

Данное явление называется когерентным резонансом — возникновением порядка из хаоса. «Это базовое исследование помогает понять, как правильно включать нейроны в сети и подбирать их параметры для обеспечения нормального функционирования.

Неправильный выбор настроек может привести к созданию неработающей или малоэффективной системы», — пояснил доцент кафедры.