ИИ эволюционирует из нейросетей в динамические нейронные матрицы

Основные компоненты математических нейронов включают в себя входной вектор и вес, сумматор, функцию активации нейрона и последующие нейроны.

Однако в современных нейронных сетях есть ограничения. Они хорошо распознают закономерности и чаще всего делают верные прогнозы, но не имеют фундаментального понимания индивидуальных предпочтений.

Ранее проведенные исследования показали, что нейроны представляют собой отдельные образования, способные уникально реагировать на сигналы.

Новое исследование специалистов было сосредоточено на начальном сегменте аксона (AIS), который действует как управляющий центр нейрона. Его длина меняется в зависимости от активности, переопределяя понимание нейронов как особых сущностей, а не просто проводников сигналов.

Будущее ИИ — в переходе от статических нейронных сетей к активным нейронным матрицам. Новое поколение ИИ будет иметь функцию динамического наблюдения, эмулирующую АИС. Он будет обучаться, допускать ошибки и развивать свой характер, свойственный живым организмам.

Эта эволюция открывает двери к созданию персонализированных инструментов искусственного интеллекта, способных имитировать уникальную человеческую личность.