Sun’iy intellekt «o‘zini davolashni» o‘rgandi

Olimlar sun’iy intellektning mutlaqo yangi turini yaratishga muvaffaq bo‘lishdi. U mustaqil ravishda qayta tiklanish, tizimdagi nosozliklardan so‘ng barqaror holatga qaytish va an’anaviy modellarga nisbatan ancha tezroq o‘rganish qobiliyatiga ega. Yangi yondashuv inson miyasidagi gomeostaz jarayonini — ya’ni ortiqcha yuklamadan keyin tizimning o‘ziga kelishi va ichki muvozanatni saqlash mexanizmlarini taqlid qiladi.

Sinovlar shuni ko‘rsatdiki, ushbu model «shovqinli» (buzilgan) va to‘liq bo‘lmagan ma’lumotlarga nisbatan yuqori chidamlilikka ega. Bu ayniqsa tibbiyot va farmatsevtika sohasida ishonchli AI tizimlarini yaratish yo‘lida muhim qadam hisoblanadi.

Ma’lumki, odatiy neyron tarmoqlarining eng katta kamchiliklaridan biri — bu zaiflikdir. Kiruvchi ma’lumotlardagi arzimas xatolik yoki model parametrlarining biroz o‘zgarishi tarmoqdagi ayrim neyronlarning «o‘lishiga» va oqibatda butun tizimning ishdan chiqishiga olib kelishi mumkin. Bu esa o‘qitish jarayonini sekinlashtiradi va natijani noaniq qiladi. Tadqiqotchilar bu muammoni hal qilish uchun tabiatdan, aniqrog‘i biologik miyaning barqarorligidan ilhom olib, BioLogicalNeuron deb nomlangan yangi arxitektura elementini ishlab chiqdilar.

• Agar yuklama me’yordan oshib ketsa, neyron o‘zini himoya qilish mexanizmini ishga tushiradi.

• Haddan tashqari kuchli signallarni susaytiradi («tinchlantiradi»).

• Muhim aloqalarni mustahkamlab, foydasizlarini uzib tashlaydi. Shu orqali tarmoq ortiqcha yuklanishdan saqlanadi va ichki barqarorlikni ta’minlaydi.

Model tibbiyot sohasidagi murakkab ma’lumotlar, jumladan, OIV/OITS (VICh) bo‘yicha tadqiqotlarda sinovdan o‘tkazildi va hayratlanarli natijalarni qayd etdi:

1. Tezkor o‘rganish: BioLogicalNeuron atigi 3 ta o‘quv davrida (epoch) 100 foizlik aniqlikka erishdi. Solishtirish uchun, an’anaviy neyron tarmoqlariga bu natijaga yetish uchun kamida 15 ta davr talab etiladi. Bu hisoblash resurslarini keskin tejash imkonini beradi.

2. Barqarorlik: Ma’lumotlarga ataylab shovqin qo‘shib sinalganda, yangi modelning aniqligi o‘rtacha 8,6 foizga pasaygan xolos. An’anaviy tarmoqlar esa xuddi shu sharoitda 13–17 foiz aniqlikni yo‘qotgan.

Olimlarning fikricha, BioLogicalNeuron sun’iy intellekt industriyasida paradigmani o‘zgartiradi. Endilikda modellarni faqat cheksiz katta ma’lumotlar bilan «oziqlantirish» emas, balki ularni miya tamoyillari — o‘z-o‘zini tiklash va muvozanat saqlash asosida qurish davri kelmoqda. Bu yondashuv AI tizimlariga avvalgi bilimlarni unutmasdan yangi sharoitlarga moslashish va nosozliklarga chidamli bo‘lish imkonini beradi.