Каждое живое существо с момента рождения обладает способностью к действиям. Многие животные демонстрируют сложное поведение сразу после рождения: пауки плетут паутину, киты начинают плавать. Это поведение связано с мозгом, который содержит триллионы нейронных связей, необходимых для управления сложными процессами.
Однако геном может вместить лишь малую часть этой информации, что давно ставило ученых в тупик. Исследователи из Лаборатории Колд-Спринг-Харбор предложили решение этой загадки, опираясь на методы искусственного интеллекта.
Ученые предположили, что ограниченная емкость генома может быть не недостатком, а преимуществом. Это свойство, возможно, заставляет организм адаптироваться и быстро обучаться, обеспечивая интеллектуальное развитие. Этот подход лег в основу нового алгоритма “геномного узкого места”.
В отличие от эволюционных процессов, где поколения развиваются десятилетиями, в искусственном интеллекте новые модели создаются мгновенно. Исследователи разработали алгоритм, который сжимает данные так, как это делает геном, упаковывая информацию, необходимую для формирования функциональных мозговых схем. Результаты тестировали на сетях искусственного интеллекта.
Исследование опубликовано в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences . Новый алгоритм показал высокую эффективность, решая задачи распознавания изображений и демонстрируя способности в видеоиграх, таких как Space Invaders, без предварительного обучения.
Несмотря на успех, исследователи отмечают, что алгоритм пока не может полностью конкурировать с природными возможностями мозга. Архитектура коры человека способна вместить порядка 280 терабайт информации, в то время как геном располагает всего часом данных, что подразумевает 400,000-кратное сжатие.
Новый подход открывает перспективы применения в технологиях, включая возможность запуска больших языковых моделей на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как смартфоны. Это может ускорить работу искусственного интеллекта и сделать его более компактным и эффективным.