Автор: 
Узнавая что-то новое, человеческий мозг, в отличие от искусственного интеллекта, адаптируется, а не забывает уже изученную информацию. Сейчас всё больше компаний используют возможности искусственного интеллекта распознавать изображения, учить языки и выполнять другие задачи. Для улучшения этих возможностей учёные разработали способ, благодаря которому компьютерные чипы динамически перестраиваются для восприятия и анализа новых данных. Результаты работы опубликованы в журнале Science.
Человеческий мозг постоянно формирует новые связи между нейронами, чтобы обеспечить постоянный процесс обучения и освоения новой информации. Схемы компьютерного чипа не меняются. Теперь учёные разработали платформу, с помощью которой искусственный интеллект также сможет адаптироваться для анализа новых данных. Команда исследователей создала новое оборудование, которое можно перепрограммировать с помощью электрических импульсов.
«Если мы хотим создать компьютер, напоминающий мозг человека по своим адаптивным возможностям, то мы должны иметь возможность постоянно программировать, перепрограммировать и изменять чип», – отмечают авторы.
Созданное устройство изготовлено из материала, чувствительного к водороду. Подача электрических импульсов с различным напряжением позволяет устройству менять концентрацию ионов водорода и создавать состояния, которые напоминают функционирование мозга человека. Так, когда в устройстве больше водорода, оно функционирует как отдельная нервная клетка. Когда водорода меньше, устройство работает как синапс, то есть соединение между нейронами, которое используется мозгом для хранения памяти в сложных нейронных цепях.
По мнению учёных, внутренняя физика этого устройства создаёт динамическую структуру для искусственной нейронной сети, которая более эффективно распознает паттерны электрокардиограммы и цифры по сравнению со статическими сетями. По мере возникновения новых, малознакомых проблем сеть способна выбирать, какие именно алгоритмы подойдут для их решения. В дальнейшем, по мнению команды исследователей, эта технология может быть принята в полупроводниковой промышленности, так как при создании устройства использовались технологии, совместимые с полупроводниками.
