Jelly tehisintellekt õpib mängima pongi ja parandab praktikaga

Veröffentlicht:

Von:

Eine neue Studie zeigt, wie ein künstliches Intelligenzsystem aus gelartigem Material mittels Elektroden das Videospiel Pong erlernt und sich im Laufe der Zeit verbessert. Die Forschungsergebnisse legen nahe, dass synthetische Materialien eine rudimentäre Form von "Gedächtnis" nutzen können, um die Leistung zu steigern.
Uus uuring näitab, kuidas geelitaolisest materjalist valmistatud tehisintellektisüsteem õpib videomängupongi elektroodide abil ja aja jooksul paraneb. Uurimistulemused näitavad, et sünteetilised materjalid võivad jõudluse suurendamiseks kasutada algelist "mälu" vormi. (Symbolbild/natur.wiki)

Lihtne tehisintellekti (AI) süsteem, mis koosneb želee-sarnasest materjalist ja on ühendatud elektroodidega, võib 'õppida' mängima klassikalist videomängu pong ja parandage aja jooksul, nii et tänapäeval avaldatud uuring .

Tulemused on esimene samm näidata, et sünteetilised materjalid saavad jõudluse suurendamiseks kasutada „mälu” põhivormi, ütles Austraalias Melbourne'is asuva Cortikaallaborite teadusjuht Brett Kagan. "Süsteem näitab sarnasel viisil mälu, kuidas jõepõhine registreerib jõe mälu," ütleb ta.

Aastal 2022, Kagan ja tema kolleegid

2 HREF = "Https://www.nature "Klõpsake" Data-Label = "https://www.nature.com/articles/d41586-03229-y" Data-Track-category = "Body Link"> kaussi neuronid -tuntud kui DishBrain-saab õppida mängima tabeli tennist-sarnaseid videomängusid elektrilise stimulatsiooni kaudu. Sellest tööst inspireerituna Yoshikatsu Hayashi, Reading University, Suurbritannia, ning tema kolleegide ning tema kolleegide biomeditsiini insener, kas mitte-bioloogiline materjal võiks ka omandada.

Hayashi ja tema kolleegid pöördusid hüdrogeelide poole - tarretisarnased materjalid, mida kasutatakse mitmesuguste rakenduste jaoks, näiteks pehmete robotite komponentide jaoks - ja sisaldavad laetud osakesi, mida nimetatakse ioonideks. Kui seda hüdrogeeli stimuleeritakse, liiguvad ioonid läbi materjali ja tõmbavad sellega veemolekulid, mis muudab hüdrogeeli. See ioonide jaotuse muutus mõjutab osakeste järgmist paigutust, ütles Hayashi.

"See on nagu füüsiline mälu."

Et testida, kas see "mälu" võiks hüdrogeelil mängida pong , kasutasid teadlased elektroode, et ühendada materjal arvutis oleva mänguga. Mäng jagunes kuue ruudu ruudustikuks, mis vastas kuuele elektroodipaarile. Iga kord, kui pall läbis ühe ruutu, saatsid vastavad elektroodid hüdrogeelile elektrisignaali, mis muutis iooni asukohta. Seejärel mõõtsid andurite elektroodid ümbritsetud ioonide elektrivoolu ja viisid selle teabe arvutisse tagasi, mis tõlgendas seda käsuna mängureketi uude asendisse viia. Aja jooksul moodustati see fundamentaalseks mäluks, kuna ioonide liikumist mõjutasid nende varasemad nihked.

kiire õppija

Alguses tabas hüdrogeel palli umbes poole ajast, kuid suurendas oma löögisagedust umbes 24 minutiga 60% -ni, mis näitab, et materjal värskendab ioonimustrit kasutades palli liikumise "mälu". Täiustatud jõudlus viis ka pikemate rallideni - palliga seotud ajad.

Teadlased viisid läbi kontrollkatseid, milles hüdrogeel sai palli asukoha kohta valet teavet või oli "pime", kui seda üldse ei stimuleerides. See tähendas, et geeli ioonide positsioonid ei kajastanud ekraanimängu täpselt. Nendes tingimustes ei näidanud hüdrogeeli mäng pong mäng, mis näitab, et õige teave lisatakse ainult siis paremaks.

Hüdrogeel domineeris pong mitte nii kiiresti kui Dishbrain, mis vajas oma parima saamiseks vähem kui 20 minutit. "Hüdrogeelid on palju lihtsam süsteem," ütleb Hayashi. Kuid ta lisab, et tulemused näitavad, et hüdrogeelidel on täiendavad aritmeetilised oskused, mida teadlased saaksid toetada tõhusamate algoritmide arendamisel.

"Autorid on jälginud loomingulist lähenemist, et kanda kontseptsioone neuroteadusest füüsilisemale süsteemile," ütleb Kagan. Kuid ta tuleb teha rohkem tööd, et näidata, et hüdrogeelid saavad tegelikult õppida, lisab ta.

  1. tugev, V., Holderbaum, W. & Hayashi, Y. raku rep. Phys. Sci. 5 , 102151 (2024).

    Artikkel

  2. Kagan, B. J. et al. Neuron 110 , 3952–3969 (2022).

    Artikkel