Все началось с одного вопроса: как повторить человеческий мозг. И он актуален и по сей день. Ученые и математики на текущий момент придумали систему, которая позволяет приблизиться к этому, — они создали нейросети.
Нейроны, веса, связи и множественные методы оптимизации, чтобы достичь этой невероятной цели. Это было создано, само собой, на основе мозга! Если вы не знали, в нашем мозге тоже есть нейроны, связи и многое другое, что ученые почти повторили. Но мозг состоит не только из электрических разрядов: текущие версии систем работают в основном с передачей импульса от нейрона X к нейрону Y, а в нашей биологии важны еще и химические процессы.
Но к чему была эта долгая подводка?
Как я писал в статье AION First, у нас есть пространство Concept Space, в котором находятся концепты, созданные нашей ИИ. При разработке возникла проблема: текущая система не позволяла видеть все связи между концептами. И возникла идея — что если изменить подход с семантического умного поиска на основе множества параметров на свойство, похожее на поведение слизевика Physarum polycephalum, чтобы находить путь?
Вы спросите: «Но зачем тебе поиск пути, если нужна умная ИИ?» И отчасти будете правы, но не совсем. Позже расскажу почему :)
Это был эксперимент. Никто не знал до конца, что из этого получится, но опыты подтвердили: это лучший способ для использования Concept Space. Я научил виртуального слизевика работать на меня. Поставил очки в правильный концепт и заставил нейросети двигаться к нему через связи.
Так я решаю проблему «черного ящика» ИИ: теперь могу отслеживать, в каком направлении думает ИИ, чтобы прийти именно к этой мысли. Это стало максимально прозрачным и удобным! На тестах я подтвердил, что теория верна: на тесте выбора верного концепта в синтетическом CS получил невероятные результаты — 1/3 против 3/3 на одном тесте.