Phát triển được mạng nơ ron biết tìm đường ra trong mê cung

Theo Nature, các nhà nghiên cứu của Google thuộc bộ phận phát triển hệ thống trí tuệ nhân tạo DeepMindvừa trình làng một mạng nơ ron, được thiết kế để tìm ra đường trong mê cung. Trong quá trình đào tạo, mạng đã phát triển các cụm tương tự như chức năng và hoạt động của các tế bào thần kinh đặc trưng cho các loài động vật có vú.

Mạng nơ ron nhân tạo là các chương trình máy tính với một số yếu tố mô phỏng theo động vật hoang dã. Nhờ mô hình toán học được xây dựng dựa trên các mạng nơ ron sinh học nên đặc tính một số yếu tố của mạng giống như thuộc tính kích thích điện đối với các tế bào thần kinh động vật, tuy cơ cấu liên hệ giữa chúng thường không có gì giống với não bộ.

Hiện tại, các loại mạng nơ ron khác nhau có thể giải quyết một số vấn đề nhất định giống như người hoặc thậm chí tốt hơn người. Đặc biệt, các mạng đã đạt đến trình độ siêu phàm khi nhận diện hình ảnh và các trò chơi như cờ vua và poker.

Công trình mới của các nhà khoa học mô tả một mạng nơ ron hồi quy (Recurrent Neural Network), được đào tạo để có thể mô phỏng cách động vật tự định hướng. Kết quả là một số yếu tố của mạng nơ ron hoạt động tương tự như các tín hiệu đặc thù của tế bào động vật, khiến các nhà phát triển phải kinh ngạc.

Mạng nơ ron có thể định hướng hiệu quả trong một mê cung ảo phức tạp, không quen thuộc và luôn thay đổi tốt hơn một người được đào tạo. Darshan Kumaran, trưởng nhóm nghiên cứu ở DeedMind khẳng định rằng mạng nơ ron hoạt động giống như động vật, tức là biết chọn các tuyến đường và lối đi tắt ngắn nhất, hiệu quả của mạng rõ ràng tăng lên, vượt trình độ của người.

Các tác giả của công trình phấn khởi trước khả năng của mạng ngay từ đầu đã biết hành động giống như người, theo họ, điều này có thể giúp làm sáng tỏ một số tính năng khác của hệ thần kinh người trong việc điều khiển tứ chi.

Caswell Barry, nhà thần kinh học tại Đại học College London, đồng tác giả của công trình, chia sẻ rằng qua đây, không có lý gì chúng ta không thể hiểu các chức năng khác của bộ não người.