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L’élément clé qui sépare aujourd’hui de l’intelligence artificielle (IA) des systèmes et de ce que nous considérons être la pensée humaine et les processus d’apprentissage pourrait être réduit à n’être plus qu’un algorithme.
C’est selon une étude récente publiée dans la revue Frontiers in Neurosciences des Systèmes, ce qui suggère que, malgré la complexité du cerveau humain, un algorithme peut être tout ce qu’il faut pour nos créations technologiques pour imiter notre façon de penser.
Tel que rapporté par Business Insider, l’idée que la pensée humaine peut être réduit à un algorithme réside dans la “Théorie de la Connectivité”, qui propose que l’intelligence humaine est enracinée dans “une puissance de deux à base de permutation logique (N = 2i-1)” algorithme capable de produire des perceptions, des souvenirs, des connaissances généralisées et flexible des actions, selon le journal.
Proposé pour la première fois en 2015, la théorie suggère que la façon dont nous acquérir des connaissances et des processus de la connaissance peut être expliqué par la façon dont les neurones différents interagir et de s’aligner dans des régions distinctes du cerveau.
Il se peut aussi que notre cerveau est fondé sur un “relativement simple logique mathématique”, selon le Dr Joe Tsien, neuroscientifique à l’école de médecine de la Géorgie à Augusta Université et auteur de l’article.
La logique proposée, N = 2i-1, se rapporte à la façon dont les groupes de neurones similaires se réunir pour gérer des tâches telles que la reconnaissance de la nourriture, des abris et des menaces. Ces cliques ensuite se regroupent pour former la connectivité fonctionnelle des motifs (Fcm), qui gèrent d’autres idées et conclusions.
Le plus complexe la tâche, plus le groupe de Fcm.
Afin de tester la théorie et de la façon dont beaucoup de cliques sont nécessaires pour créer un FCM, les chercheurs ont analysé la façon dont l’algorithme exécuté dans sept régions différentes du cerveau, qui, tous manipulés primal, base des réponses telles que la nourriture, un abri, et la peur de laboratoire, les souris et les hamsters.
En offrant différentes combinaisons alimentaires et suivi les réponses du cerveau, l’équipe a été en mesure de documenter les 15 combinaisons uniques de clusters de neurones.
En outre, ces cliques “apparaissent précâblé,” selon les chercheurs, comme ils sont apparus immédiatement lorsque les choix de la nourriture n’.
“Les mathématiques fondamentaux règle, même resté en grande partie intact lorsque le récepteur NMDA, un interrupteur principal pour l’apprentissage et la mémoire, a été désactivé après le cerveau mûri,” disent les scientifiques.
Cette recherche est une étape importante dans l’amélioration de notre compréhension de la façon dont le cerveau et l’esprit, les œuvres-et donc comment cette compréhension scientifique pourrait hypothétiquement être implicite pour l’avenir de l’IA des projets. Il ne peut pas nous donner la clé de l’amélioration de notre propre intelligence, mais si les composants de base de la façon dont le cerveau est câblé pourraient être appliquées à l’intelligence artificielle des modèles, puis, qui sait comment dans un avenir lointain IA avance.
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