Ինչպես որոշումներ ընդունել ավելի ճշգրիտ․ ինչ կարող են սովորեցնել մրջյունները

· Տեխնոլոգիա

Ինչպես որոշումներ ընդունել ավելի ճշգրիտ․ ինչ կարող են սովորեցնել մրջյունները

Գիտական դիտարկումները ցույց են տալիս, որ միջատների վարքագիծը կարող է օգտակար հուշումներ տալ նաև մարդկանց համար։ Հոդվածը ներկայացնում է, թե ինչպես են մրջյունները, ճանճերը և այլ միջատներ հաղթահարում ընտրության բարդությունը՝ օգտագործելով պարզ, բայց արդյունավետ մեխանիզմներ։ Այդ փորձը հետագայում ներշնչել է նաև որոշումների կայացման ալգորիթմներ մարդկային ոլորտներում։

Մարդը հաճախ վստահ է, թե միտքն ու վերլուծությունը նրան կանգնեցնում են բնության գագաթին։ Սակայն որոշումների ընդունման պահերին այդ վստահությունը միշտ չէ, որ օգնում է։ Երբ ընտրությունը բարդանում է, սխալ քայլերը դառնում են սովորական, իսկ պարզ թվացող հարցերը՝ անսպասելի դժվար։

Մրջյունների՝ համատեղ ընտրության մեխանիզմը

Այդ առումով ուշագրավ օրինակ են մրջյունները։ Նեստից դուրս եկող մի քանի մրջյուններ տարբեր ուղղություններով են շարժվում՝ որոնելով սննդի ամենահարմար վայրը։ Ճանապարհին նրանք թողնում են թույլ ֆերոմոնային հետք, որն աստիճանաբար գոլորշիանում է, իսկ մյուս մրջյունները հակված են հետևելու առավել ուժեղ նշանին։

Եթե որևէ ուղի արագ և հաջող է տանում դեպի սնունդ, վերադարձող մրջյունները կրկին ուժեղացնում են այդ հետքը։ Այդպես ժամանակի ընթացքում առավել արդյունավետ ճանապարհը դառնում է առավել նկատելի, և ամբողջ խումբը մեծ հավանականությամբ ընտրում է հենց այն։ Գիտնականների կարծիքով՝ սա ցույց է տալիս, թե ինչպես է պարզ անհատական վարքը վերածվում հավաքական խելամտության։

Ինչու է փոքր տարբերությունը կարևոր

Այս գործընթացում որոշիչ է ոչ միայն հաջող ուղին, այլև վարքագծային բազմազանությունը։ Երբ տարբեր մրջյուններ տարբեր տարբերակներ են ստուգում, խումբը ստանում է ավելի լայն պատկեր և կարողանում է արագ կողմնորոշվել։ Նման մոտեցումը մարդկային կյանքում հիշեցնում է, որ երբեմն պետք է փորձարկել մի քանի ճանապարհ, այլ ոչ թե միանգամից կառչել առաջին մտքից։

Հետազոտողները նշում են, որ միջատների նման համակարգերը երկար ժամանակ արդեն ներշնչել են ալգորիթմներ, որոնք կիրառվում են արդյունավետ որոնման, բաշխման և պլանավորման ոլորտներում։ Այսինքն՝ բնության մեջ ձևավորված լուծումները երբեմն կարող են ավելի գործնական լինել, քան առաջին հայացքից թվում է։

Դատողություն, բնազդ և փորձի արժեքը

Հոդվածում շեշտվում է նաև մի կարևոր միտք՝ մարդիկ հաճախ ճնշում են իրենց բնազդը՝ փորձելով ամեն ինչ բացատրել միայն տրամաբանությամբ։ Մինչդեռ երբեմն ներքին զգացողությունն է առաջինը զգուշացնում սխալի մասին։ Միևնույն ժամանակ, առանց փորձից սովորելու՝ անգամ ամենաուժեղ համոզմունքը կարող է բերել նույն սխալներին։

Միջատների օրինակը հիշեցնում է, որ լավ որոշումը միշտ չէ, որ ծնվում է միայն խոր վերլուծությունից։ Այն հաճախ ձևավորվում է փորձարկման, համեմատության, հետադարձ կապի և անհրաժեշտության դեպքում ուղղման միջոցով։ Այդ պարզ սկզբունքը կարող է օգտակար լինել ինչպես անհատական ընտրությունների, այնպես էլ ավելի բարդ հասարակական ու տնտեսական որոշումների դեպքում։

Աղբյուր՝ BBC Future

Նաև կարդացեք

Արհեստական բանականության գործակալները կարողացել են գաղտնի համաձայնվել ու խաբել բլեքջեքում

Օքսֆորդի համալսարանի հետազոտողները ցույց են տվել, որ նույն մոդելով կառավարվող արհեստական բանականության երկու գործակալներ կարող էին բլեքջեքի խաղում ստեղծել գաղտնի ազդանշանային համակարգ և համատեղ գործել իրենց շահը մեծացնելու համար։ Փորձը անցկացվել է լաբորատորիայում, սակայն դրա արդյունքները կարևոր նախազգուշացում են ֆինանսների, էլեկտրոնային առևտրի և այլ ոլորտների համար, որտեղ արհեստական գործակալները կարող են միավորվել և գործել ոչ թափանցիկ ձևով։ Հետազոտողները նաև նկարագրել են մեթոդ, որով հնարավոր է բացահայտել նման գաղտնի համաձայնեցումը։

Չիպերի պակասը թանկացնում է iPhone-ները

Apple-ի վերջին ներկայացման ընթացքում ուշադրության կենտրոնում էր ընկերության առաջին ծալովի հեռախոսը, սակայն գլխավոր նորությունը դարձավ այլ՝ բոլոր iPhone-ների գների բարձրացումը։ Ըստ հրապարակման՝ մի շարք մոդելների արժեքը Մեծ Բրիտանիայում աճել է 100 ֆունտով՝ հիշողության չիպերի և այլ կարևոր բաղադրիչների պակասի պատճառով։ Մասնագետները դա կապում են արհեստական բանականության համար տվյալների կենտրոնների արագ աճող պահանջարկի հետ, որը կլանել է հասանելի հիշողության պաշարների զգալի մասը։ Նոր միտումը խաթարում է երկար տարիներ գործող հակառակ շարժումը, երբ էլեկտրոնիկան աստիճանաբար էժանանում էր։

Արհեստական բանականության նոր մոդելների հիմքում հայտնվել են առնետի ուղեղի բջիջներ

Ամազոնը սահմանափակ փորձարկման շրջանակում իր AWS հաճախորդներին հասանելի է դարձնում The Biological Computing Company-ի նոր «առնետի ուղեղի» մոդելը։ Ստարտափը կենդանի նեյրոնային մշակույթների արձագանքն օգտագործում է արհեստական բանականության համակարգեր ստեղծելու համար, որոնք, ըստ ընկերության, կարող են հատկապես օգտակար լինել տեսագրության գեներացման մեջ։ Տեխնոլոգիան դեռ փորձարարական փուլում է, սակայն ընկերություններն ակնկալում են այն շուտով առաջարկել նաև ավելի լայն շրջանակի ձեռնարկություններին։

Բրիտանացի պատանիների գրեթե կեսը արհեստական բանականությանը ավելի է վստահում, քան մարդուն

Անգլիայում անցկացված խոշոր հետազոտությունը ցույց է տվել, որ 11-ից 24 տարեկանների զգալի մասը արհեստական բանականությանը ավելի է վստահում փաստերի ստուգման հարցում, քան մարդուն։ Հարցման արդյունքները նաև վկայում են, որ դպրոցներն ու բուհերը դեռ բավարար չափով չեն հարմարվում նոր տեխնոլոգիական իրականությանը։ Զեկույցի հեղինակների խոսքով՝ կրթական համակարգը բախվում է արդիականության ճգնաժամի, եթե չփոխի մոտեցումները։

Արհեստական բանականությունը և կենդանիների «լեզուն»՝ գիտական առաջընթաց, թե՞ չափազանցված սպասում

Ավստրալիայի Շարկ Բեյում գիտնականները ուսումնասիրում են դելֆինների ձայները՝ փորձելով հասկանալ նրանց հաղորդակցությունը նորագույն արհեստական բանականության գործիքների օգնությամբ։ Բրիստոլի համալսարանի հետազոտող Ստեֆանի Քինգի ղեկավարած երկարաժամկետ ծրագիրը ցույց է տալիս, թե որքան մեծ է գիտության հետաքրքրությունը կենդանիների վարքագծի վերլուծության ավտոմատացման նկատմամբ։ Սակայն այս տեխնոլոգիաների կիրառումը միաժամանակ բարձրացնում է էթիկական և գիտական հարցեր՝ ում համար է այդ «թարգմանությունը» և ինչ է այն տալիս հենց կենդանիներին։

Crew-13 առաքելությունը ռուս տիեզերագնացով կսկսվի հոկտեմբերի 1-ին

NASA-ն հայտնել է, որ Crew-13 առաքելությունը, որի կազմում է «Ռոսկոսմոսի» տիեզերագնաց Սերգեյ Տետերյատնիկովը, կմեկնարկի հոկտեմբերի 1-ին։ Falcon 9 հրթիռը Crew Dragon անձնակազմային նավով կարձակվի Ֆլորիդայի Քեյփ Քանավերալից և կուղևորվի Միջազգային տիեզերակայան։ Թռիչքին մասնակցելու են նաև ամերիկացի տիեզերագնացներ Ջեսիկա Ուոթքինսը, Լյուք Դիլեյնին և կանադացի Ջոշուա Կուտրիկը։