Голуби использовали принципы искусственного интеллекта
Такие птицы, как голуби, отнюдь не славятся умственными способностями — скорее наоборот. Однако, согласно новой статье, они способны эффективно разделять зрительные образы на категории и решать сложные задачи, с которыми плохо справляется человек. Удивительно, что принцип в основе птичьего интеллекта оказался близок тому, что использует ИИ.
Голуби пользуются репутацией самых недалеких птиц, которые толком не способны учиться или даже адекватно реагировать на ситуацию. Однако это не помешало им широко расселиться по земному шару и стать многочисленными и нежелательными жителями городов.
Тем не менее интеллект и прочие когнитивные функции голубей регулярно привлекают внимание исследователей. Не так давно ученые выяснили, что эти птицы успешно обучаются решать сложные задачи категоризации — то есть разбиения наблюдений на группы. Причем человеческий интеллект, который при этом прибегает к явно заданным правилам, с такими задачами справляется плохо.
Это навело ученых на мысль, что голуби используют метод полного перебора (по-английски — brute force, буквально — «метод грубой силы»). Такой подход к решению задач (например, математических) очень примитивен и заключается в прямом рассмотрении всех возможных ответов без разбора. Несмотря на свою ресурсозатратность, метод полного перебора порой неплохо работает и даже используется в алгоритмах искусственного интеллекта (ИИ).
Авторы нового исследования, результаты которого опубликованы в журнале iScience, подтвердили эти догадки и нашли неожиданное сходство в обучении голубей и алгоритмов ИИ. Во время исследования пернатым поочередно показывали картинки, которые содержали линии различной ширины и расположенные под разными углами, концентрические кольца, разорванные на сегменты кольца и так далее. Испытуемому (голубю) требовалось нажать на одну из двух кнопок, чтобы отнести очередную картинку к нужной категории. Всего использовали задания четырех уровней сложности, за правильное решение которых птиц «положительно подкрепляли» угощением.
В результате голуби, постепенно учась на своих ошибках и вдохновляясь тягой к еде, сумели увеличить число правильных ответов с 55 до 95 процентов. Это в случае легкой задачи, но заметный прогресс отмечен и в случае сложной: рост с 55 до 68 процентов.
Удивительно, но алгоритмы ИИ, которым предъявляли те же самые задачи, решали их примерно как голуби. Авторы работы подчеркнули, что птицы при этом применяют только метод проб и ошибок, а также ассоциативное обучение — то есть рассмотрение простых связей между объектами или событиями. Например, если собака обучается вставать в стойку за лакомство, то она становится ассоциативно обучена, поскольку теперь определенные движения для нее ассоциируются с желанной едой.
Секрет успеха недалекого птичьего ума в этом случае — отсутствие явно формулируемых правил (на которые он, по всей видимости, просто не способен). Интеллект человека зачастую полагается именно на них — сначала формулируя, а затем используя набор правил, что, как показывает практика, срабатывает не всегда.
Вдохновляющий пример голубей, использующих принципы ИИ, — хороший аргумент в пользу простых, даже наивных подходов к решению сложных, нетривиальных задач.
Telegram 
Дзен 
VK Японские исследователи выловили у берегов Окинавы пластиковую бутылку с узким горлышком, внутри которой сидел большой живой краб. В итоге ученые смогли найти ответы на несколько возникших в связи с этой находкой вопросов: как краб попал в бутылку, сколько там находился и как ему удалось выжить?
Физики экспериментально подтвердили эффективность ионно-плазменного метода удаления радиоактивных загрязнений с поверхностей металлоконструкций ядерных реакторов. Новая технология позволяет очищать внутриконтурное оборудование от отложений сложного химического состава без образования опасных жидких радиоактивных отходов. Благодаря этому она даст возможность повторно использовать реакторные сплавы и снизит затраты на их переработку.
Современные люди проводят днем неподвижно столько же времени, сколько и охотники-собиратели. Но делают это сидя, а не на корточках, как их предки. Физиология человека не адаптирована к сидению, а физические возможности цивилизованных людей — к длительному пребыванию на корточках. Теперь исследователи рассчитали часть цены, которую мы платим за проблему длительного сидения.
Древнеримские инженеры проложили колоссальную сеть дорог через Европу, Северную Африку и Ближний Восток, многие участки которой до сих пор поражают безупречной прямолинейностью. Секрет строительства заключался в использовании трех особых геодезических инструментов, с помощью которых разбивали местность на ровные отрезки и размечали трассы.
Терраформировать Марс — то есть превратить в мир, где можно жить без защитных куполов — мечта человечества с того момента, как стало понятно, что это холодная планета с призрачной бескислородной атмосферой. Сейчас главный хедлайнер ее освоения — Илон Маск, компания SpaceX которого планирует первые полеты туда уже в 2028 году. Многие энтузиасты вспоминают слова Маска 14-летней давности: Красную планету надо лишь «подремонтировать», чтобы ходить без скафандра. Но между полетом и прогулками по городу-саду на Марсе лежит огромная пропасть. Пару лет назад Naked Science рассматривал положительный сценарий терраформирования. Пришло время подсчитать, сколько же лет и ресурсов потребуется.
Самый маленький дневной хищник Африки впервые попал под наблюдение с помощью GPS-трекеров. Ученые выяснили, что для выкармливания птенцов ему нужен участок почти в 14 раз меньше, чем у степной пустельги — ближайшего «рекордсмена» среди изученных птиц.
Хотя длительность помех не превышала десяти секунд, это первый известный случай такого рода. Обычно спутникам не хватает мощности для создания радиосигналов той силы, что нужна для подобных помех.
Вселенная может оказаться «замкнутой» глобальной структурой, где свет от далеких галактик способен возвращаться к наблюдателю с разных направлений. Именно такой сценарий не удалось исключить авторам нового масштабного обзора. Проверить его предсказания астрономы смогут уже в ближайшие годы.
Ученые впервые на молекулярном уровне доказали, что обычная вода одновременно состоит из двух разных жидких состояний — более плотного и менее плотного, которые непрерывно сменяют друг друга. Раз молекулярная «двойственность» действительно существует, это подтверждает спорную 30-летнюю гипотезу. Новое открытие поможет, наконец, объяснить десятки «странных» физических аномалий воды, включая ее расширение при замерзании и парадоксальное изменение вязкости под давлением.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Последние комментарии