Geïnspireerd door de werking van het menselijk brein en gebaseerd op een biologisch mechanisme genaamd neuromodulatie, het stelt intelligente agenten in staat zich aan te passen aan onbekende situaties

Kunstmatige intelligentie (AI) heeft de afgelopen jaren de ontwikkeling mogelijk gemaakt van hoogwaardige automatische leertechnieken. Echter, deze technieken worden vaak taak voor taak toegepast, wat inhoudt dat een intelligente agent die voor één taak is getraind, slecht zal presteren op andere taken, zelfs zeer vergelijkbare. Om dit probleem op te lossen, onderzoekers van de Universiteit van Luik (ULiège) hebben een nieuw algoritme ontwikkeld op basis van een biologisch mechanisme dat neuromodulatie wordt genoemd. Dit algoritme maakt het mogelijk om intelligente agenten te creëren die in staat zijn om taken uit te voeren die je niet tegenkomt tijdens de training. Dit nieuwe en uitzonderlijke resultaat wordt deze week gepresenteerd in het magazine PLOS EEN .

Ondanks de enorme vooruitgang op het gebied van AI in de afgelopen jaren, we zijn nog steeds erg ver verwijderd van menselijke intelligentie. Inderdaad, als de huidige AI-technieken het mogelijk maken om computeragenten te trainen om bepaalde taken beter uit te voeren dan mensen wanneer ze specifiek voor hen zijn opgeleid, de prestaties van diezelfde agenten zijn vaak erg teleurstellend wanneer ze in (zelfs enigszins) andere omstandigheden worden geplaatst dan tijdens de training.

De mens is in staat zich zeer effectief aan te passen aan nieuwe situaties door gebruik te maken van de vaardigheden die hij gedurende zijn leven heeft verworven. Bijvoorbeeld, een kind dat in een huiskamer heeft leren lopen, zal snel ook in een tuin leren lopen. In een dergelijke context, leren lopen wordt geassocieerd met synaptische plasticiteit, die de verbindingen tussen neuronen wijzigt, terwijl de snelle aanpassing van loopvaardigheden die in de woonkamer worden geleerd aan die die nodig zijn om in de tuin te lopen, wordt geassocieerd met neuromodulatie. Neuromodulatie wijzigt de input-output-eigenschappen van de neuronen zelf via chemische neuromodulatoren.

Synaptische plasticiteit is de basis van de nieuwste ontwikkelingen in AI. Echter, geen enkel wetenschappelijk werk heeft tot nu toe een manier voorgesteld om een ​​neuromodulatiemechanisme in kunstmatige neurale netwerken te introduceren. Dit vrij uitzonderlijke resultaat, deze week beschreven in het journaal PLOS EEN , is het resultaat van een uiterst vruchtbare samenwerking tussen neurowetenschappers en onderzoekers op het gebied van kunstmatige intelligentie aan de Universiteit van Luik die intelligente algoritmen ontwikkelen:twee Ph.D. studenten, Nicolas Vecoven en Antoine Wehenkel, evenals twee professoren, Damien Ernst (specialist in kunstmatige intelligentie) en Guillaume Drion (neurowetenschapper).

Deze ULiège-onderzoekers hebben een volledig originele kunstmatige neurale netwerkarchitectuur ontwikkeld, het introduceren van een interactie tussen twee subnetwerken. De eerste houdt rekening met alle contextuele informatie over de op te lossen taak en, Op basis van deze informatie, neuromodule het tweede subnetwerk op de manier van de chemische neuromodulatoren van de hersenen. Dankzij neuromodulatie, dit tweede subnetwerk, die de acties bepaalt die door de intelligente agent moeten worden uitgevoerd, kan daarom zeer snel worden aangepast aan de huidige taak. Hierdoor kan de agent nieuwe taken efficiënt oplossen.

Deze innovatieve architectuur is met succes getest op klassen van navigatieproblemen waarvoor aanpassing nodig is. Vooral, agenten getraind om naar een doelwit te gaan, terwijl je obstakels ontwijkt, konden zich aanpassen aan situaties waarin hun beweging werd verstoord door extreem wisselende windrichtingen.

Prof. Damien Ernst zegt, "Het nieuwe van dit onderzoek is dat, Voor de eerste keer, cognitieve mechanismen die in de neurowetenschappen zijn geïdentificeerd, vinden algoritmische toepassingen in een multitasking-context. Dit onderzoek opent perspectieven in de exploitatie in AI van neuromodulatie, een sleutelmechanisme in het functioneren van het menselijk brein."