Кай Олав Эллефсен (Норвежский университет науки и технологий), Жан-Батист Муре (Пьер Университет Марии Кюри) и Джефф Клун (Университет Вайоминга) использовали моделирование эволюционирующих вычислительных моделей мозга, называемых искусственными нейронными сетями, чтобы показать, что более модульный мозг больше учится и меньше забывает.Мозг животных (включая людей) модульный, что означает, что он состоит из множества отдельных единиц, например, для языка и распознавания лиц. В то время как естественные животные обычно забывают постепенно, искусственные нейронные сети в настоящее время демонстрируют то, что называется «катастрофическим забыванием». Они быстро перезаписывают ранее полученные знания при изучении нового навыка.
Исследователи обнаружили, что модульность значительно снижает вероятность такого катастрофического забывания в компьютерном мозге.В своей будущей работе исследователи планируют резко увеличить сложность моделей мозга и сложность задач, которые они просят изучить нейронные сети. «Создание моделей, включающих как эволюцию, так и обучение, имеет решающее значение для понимания эволюции нервной системы животных», — говорит Жан-Батист Муре. Джефф Клун добавляет: «Конечная цель исследований в области искусственного интеллекта — создать ИИ, который может изучать множество различных навыков и со временем совершенствоваться в каждом из них, как это делают люди и животные.
Мы должны решить проблему катастрофического забвения осознания этого цель. Эта работа является важным шагом в этом направлении, но это всего лишь один шаг в долгом пути ».