![Hoe u Varnish installeert en benchmarking van webservers test](/f/2949ceba7fb95f21a8c8f7c66b68a38c.png?width=100&height=100)
Onderzoekers hebben een nieuwe doorbraak gevonden die een sleutel zou kunnen zijn voor de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie van de toekomst. Volgens een uitgebreid artikel gepubliceerd in het tijdschrift Frontiers in Systems Neuroscience, zou een algoritme de werking van menselijke intelligentie kunnen verklaren.
Zowel wetenschap als technologie hand in hand zijn een grote vooruitgang geworden om oplossingen te vinden voor een toekomst waarin we vandaag een aantal veranderingen in de wereld zullen zien. De Kunstmatige Intelligentie wordt getoond als een van de belangrijkste technologieën in de toekomst. De grote technologiebedrijven hebben zelfs een overeenkomst bereikt om de best practices in de wereld van kunstmatige intelligentie te controleren en te behouden.
Kunstmatige intelligentie heeft de toekomst. Tegelijkertijd vormt het echter een veelbelovende wereld voor de komende jaren, en roept het ook vragen op over veiligheid. Techgiganten zoals Google, die al protocollen voorbereiden om de controle over hun kunstmatige intelligentie te behouden.
Kunstmatige Intelligentie maakt de laatste jaren grote stappen en het gebruik ervan kan oneindig zijn. Een van de meest interessante is het gebruik van deze technologie bij de fabricage van robots. Robots die steeds meer op mensen lijken, niet alleen in hun fysieke verschijning, wat wordt bereikt door te experimenteren met verschillende materialen, maar ook in hun denken.
Daarom kennen we nu het nieuws van een nieuwe doorbraak die een sleutel zou kunnen zijn voor de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie van de toekomst. Volgens een uitgebreid artikel gepubliceerd in het tijdschrift Frontiers in Systems Neuroscience, zou een algoritme de werking van menselijke intelligentie kunnen verklaren.
Volgens de onderzoekers achter deze studie vormen groepen van vergelijkbare neuronen meerdere groepen die verantwoordelijk zijn voor het beheren van ideeën of basisinformatie. Deze groepen vormen wat wetenschappers "functionele connectiviteitsmotieven (FCM)" hebben genoemd. Deze zijn verantwoordelijk voor alle mogelijke combinaties van ideeën.
Daarom gaven de onderzoekers verschillende voedselcombinaties aan dieren en om dit idee te testen, de onderzoekers analyseerden en documenteerden de prestaties van dit algoritme in zeven verschillende regio's van de hersenen. Het object van studie was een groep knaagdieren. Ze ontdekten dat elk van de regio's primitieve reacties zoals angst of voedsel afhandelde.
Onderzoekers traceerden alle groepen die voedsel aan knaagdieren leverden van vier mogelijke knaagdierenkoekjes, rijst, voedselgranen en melk. Ze ontdekten dat het aantal kliekjes dat nodig is voor een FCM wordt weergegeven door een op twee gebaseerde permutatielogica, d.w.z. N=2i–1.
Gezien de reactie van de hersenen, brachten ze 15 unieke combinaties in kaart. Toen het voedsel naar knaagdieren werd gebracht, kwamen de reacties van nature voor en verdwenen ze zodra de stimulus was verwijderd.
Dankzij deze studie die het simpelweg mogelijk maakte om te zien hoe de hersenen algoritmisch werken. Iets dat niet dient om de meest intelligente mensen te maken, maar dat van vitaal belang kan zijn bij het creëren van een robot die erg lijkt op die van ons.