La société américaine IBM développe un système d'intelligence artificielle basé sur le modèle du cerveau humain. Pour le moment, le nouveau réseau de neurones a déjà appris à penser de manière logique, à comprendre les relations complexes entre les objets, et à l'avenir, ils prévoient d'améliorer sa capacité à prêter attention et à produire et à conserver des souvenirs.
Aujourd'hui, les technologies d'intelligence artificielle sont capables de démontrer des traits superficiellement humains. Par exemple, certains sont capables d'accomplir des activités généralement associées uniquement à une personne - écrire des chansons, enseigner ou, par exemple, créer des œuvres d'art visuel.
Cependant, à mesure que la technologie progresse, les entreprises et les développeurs repensent les bases de l'intelligence artificielle, comprennent mieux notre propre esprit et comment nous pouvons le modéliser efficacement (à l'aide de machines et de logiciels). IBM est l'une de ces entreprises, car elle s'est déjà engagée dans un objectif ambitieux consistant à enseigner à l'IA à fonctionner comme le cerveau humain, selon Futurism.
De nombreux systèmes d'apprentissage automatique existants reposent sur des blocs de données (quel que soit leur travail). Cependant, ce support a des limites - contrairement au cerveau humain.
Nous apprenons progressivement et, en plus, nous utilisons la logique pour résoudre les problèmes - l'IA moderne est construite sur un principe différent. Cependant, DeepMind aurait développé un réseau neuronal qui utilise un raisonnement rationnel pour effectuer des tâches.
Timothy Lilicrap, informaticien chez DeepMind, a noté que les scientifiques confiaient à l'IA une tâche spéciale et de nombreux objets à opérer, stimulant ainsi le réseau neuronal à rechercher les relations existantes. Ainsi, par exemple, on a demandé au système: "L'objet opposé à l'objet bleu a-t-il la même forme que le petit objet bleu clair à droite de la boule de métal gris?" Dans de tels tests, le réseau de neurones a déterminé le sujet requis dans 96% des cas (les modèles d'apprentissage automatique traditionnels réussissent généralement dans 42 à 77% des cas).
Les scientifiques d'IBM vont améliorer le nouveau réseau neuronal, déclare la chercheuse Irina Rish (Irina Rish). Améliorer la capacité de l'algorithme à prêter attention, ainsi qu'à produire et à conserver des souvenirs; les développeurs veulent créer une architecture qui permettrait aux réseaux de neurones de se développer seuls (comme une personne, par essais et erreurs).
