Een team van onderzoekers onder leiding van een groep bij Google-dochter DeepMind heeft een theorie ontwikkeld over hoe menselijk meta-leren werkt door het te vergelijken met een bepaald type deep learning-netwerk op computers. In hun artikel gepubliceerd in het tijdschrift Natuur Neurowetenschap , de groep suggereert dat sleutelelementen in gespecialiseerde geautomatiseerde neurale netwerken vergelijkbaar kunnen zijn met de functie van dopamine in de hersenen tijdens meta-leren.

Deep learning-netwerken, hoewel behoorlijk indrukwekkend tijdens het hardlopen, schieten nog steeds tekort op één gebied:het kost veel tijd en moeite om op snelheid te komen. Een recent voorbeeld zijn neurale netwerken die zijn geprogrammeerd om oude computerspellen zoals Pong te spelen. Een mens kan de basis onder de knie krijgen en behoorlijk bedreven worden na slechts een middag spelen. Een neuraal netwerk, anderzijds, honderden uren training vereist. Neurowetenschappers hebben gesuggereerd dat dit verschil te wijten is aan wat meta-leren wordt genoemd - waarbij een persoon (of dier) leert hoe iets nieuws te doen op basis van wat ze in het verleden hebben geleerd. apen, bijvoorbeeld, kan leren kiezen uit verschillende objecten nadat ze eerst hebben leren kiezen via willekeurige selectie - iets dat werd ontdekt als onderdeel van het Harlow-experiment.

onderzoekers, zoals die bij DeepMind, hebben recente vooruitgang geboekt om computers te laten deelnemen aan meta-leren. Het proces waarmee ze het doen is heel goed begrepen, natuurlijk, omdat zij degenen zijn die het tot stand brengen. Hoe het bij mensen gebeurt, Hoewel, is nog steeds niet duidelijk. In deze nieuwe poging het team van DeepMind suggereert dat een van de belangrijkste factoren om computers te laten deelnemen aan meta-leren, lijkt misschien op iets dat wordt gevonden in menselijke neurale netwerken.

Om tot deze conclusie te komen, het team ontwikkelde zes computergebaseerde meta-leerexperimenten die oorspronkelijk deel uitmaakten van neurowetenschappelijke experimenten op dieren, een daarvan was het Harlow-experiment. De onderzoekers ontdekten dat hun diepe neurale netwerkreacties vergelijkbaar waren met die van de dieren in de oorspronkelijke experimenten. Verder, ze merkten op dat het gemeenschappelijke ingrediënt dat voor elk van de experimenten werd gebruikt, iets was dat ze een agent noemden - het was nodig om metatype leren tot stand te brengen. Dit, zij merken op, zou erop kunnen wijzen dat neurale netwerken van dieren een soortgelijk biologisch agens hebben dat verantwoordelijk is voor het tot stand brengen van meta-leren. En ze suggereren dat het middel de neurotransmitter dopamine zou kunnen zijn.

© 2018 Tech Xplore