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L’elemento chiave che separa oggi l’intelligenza artificiale (AI) e sistemi di ciò che riteniamo essere il pensiero umano e i processi di apprendimento potrebbe essere ridotte a non più di un algoritmo.
Secondo un recente articolo pubblicato sulla rivista Frontiers in Sistemi di Neuroscienze, il che suggerisce che, nonostante la complessità del cervello umano, un algoritmo può essere tutto ciò che serve per le nostre creazioni tecnologiche per imitare il nostro modo di pensare.
Come riportato da Business Insider, l’idea che il pensiero umano può essere ridimensionato a un algoritmo è la “Teoria della Connettività”, che propone che l’intelligenza umana è radicata in “un potere-di-due-a base di permutazione logica (N = 2i-1)” algoritmo, in grado di produrre percezioni, ricordi, generalizzata conoscenza e flessibile azioni, secondo il giornale.
Proposto per la prima nel 2015, la teoria suggerisce che il modo in cui l’acquisizione e la conoscenza del processo può essere spiegato da come i diversi neuroni interagiscono e si allinea in aree distinte del cervello.
Può anche essere che il nostro cervello è basato su “un relativamente semplice logica matematica”, secondo il Dottor Joe Tsien, neuroscienziato presso il Medical College of Georgia Augusta University e autore del libro.
La logica proposta, N = 2i-1, si riferisce a come gruppi di simile neuroni venire insieme per gestire le attività come ad esempio il riconoscimento di cibo, riparo e minacce. Questi piccoli gruppi cluster insieme al modulo di connettività funzionale motivi (FCMs), che gestiscono ulteriori idee e conclusioni.
Più complesso è il compito, il più grande gruppo di FCMs.
Per verificare la teoria e quante le cricche sono necessari per creare un FCM, i ricercatori hanno analizzato come l’algoritmo eseguito in sette diverse regioni del cervello, tutte gestite primordiale, risposte di base come cibo, riparo, e la paura in laboratorio topi e criceti.
Offrendo diverse combinazioni alimentari e di monitoraggio le risposte cerebrali, il team è stato in grado di documentare 15 combinazioni uniche di neurone cluster.
Inoltre, questi piccoli gruppi “appaiono precablato,” secondo i ricercatori, così come sono apparsi subito quando le scelte alimentari non.
“La fondamentale regola matematica anche rimasto in gran parte intatto, quando il recettore NMDA, un interruttore per l’apprendimento e la memoria, è stato disattivato dopo che il cervello è maturato,” gli scienziati dicono.
Tale ricerca è un passo importante per migliorare la nostra comprensione di come il cervello e la mente, le opere, e quindi come tale comprensione scientifica ipoteticamente potrebbe essere implicita al futuro, AI progetti. Essa non può darci la chiave per migliorare la nostra intelligenza, ma se i componenti di base di come il cervello è cablato potrebbe essere applicata ai modelli dell’intelligenza artificiale, quindi chissà quanto lontano futuro AI anticipo.
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