Ikasteko gai diren neurona-sare artifizialek memoria hobea dute orain

Garuna imitatuz ikasteko gaitasuna duten neurona-sare artifizialei memoria nabarmen hobetu diete Google DeepMindeko ikertzaileek. Nature aldizkarian eman dute aurrerapuso horren berri.

Ohiko ordenagailuek datu konplexuak prozesatzeko gaitasun handia dute, duten memoriari esker; baina horretarako norbaitek programatu behar ditu, ez baitute ikasteko gaitasunik. Neurona-sare artifizialek, berriz, garunaren antzera ikasteko gaitasuna dute, baina ez dute datu konplexuak prozesatzeko beharrezko den memoria-egiturarik.

Bada, Google DeepMindeko ikertzaileek ordenagailuen eta neurona sareen ezaugarri horiek elkartuta “ordenagailu neuronal diferentziagarria” deitu diotena sortu dute. Hain zuzen ere, neurona-sare bat da, adibideetatik abiatuta edo proba eta errorearen bidez ikasteko gai dena, baina, ordenagailuen RAM memoriaren gisako kanpo-egitura bat ere badu. “Orain arte neurona sareek memoria eta prozesamendua batera egiten zituzten —azaldu du adimen artifizialean aditua den Gorka Azkune ikertzaileak—; hori dela eta, zaila zen denbora erlazio luzeko arazoak behar bezala ebastea, baita orokortze gaitasuna izatea ere. Orain, Deep Mind-ek kanpo-memoria bat duen neurona-sare bat eratu du. Eta neurona-sare horrek berak ikasten du memorian zer gorde, zer ezabatu, noiz, eta abar, datu bidezko ikasketa-fase batean”.

Ikertzaileek erakutsi dute neurona-sare hori gai dela zuhaitz-erako grafikoak eta garraio-sareak ulertzeko; adibidez, Londresko metroaren ibilbide hoberenak kalkulatzeko, aurretik garraio-sistema horren berri izan gabe. Eta frogatu dute gai dela ohiko neurona-sare artifizialentzat ezinezkoak diren problema konplexuak ebazteko. “Aurrera pauso handia da, hainbat arazo konplexutan orain arteko emaitzak hobetu baitituzte”, dio Azkunek. “Memoria adimenaren funtzio oso garrantzitsua da eta Deep Mindek era berri bat aurkeztu du gaitasun hori modu artifizialean gauzatzeko”.