В МФТИ создают память, которая позволит ИИ учиться без потери знаний
Исследователи Московского физико-технического института (МФТИ) предложили концепцию, способную изменить подход к обучению нейросетей. Они разработали новую модель памяти, имитирующую биологические процессы человеческого мозга и предотвращающую катастрофическое забывание — ситуацию, когда искусственный интеллект стирает ранее усвоенные данные, осваивая новые задачи.
Как работает «деменция» нейросетей
Обычные модели ИИ во время обучения корректируют внутренние параметры сети. Если в процессе появляется слишком много новой информации, старые связи ослабевают и знания исчезают.
Этот феномен называют катастрофическим забыванием. Он ограничивает применение ИИ в системах, где требуется постоянное обновление навыков — например, в робототехнике, автономных машинах и адаптивных ассистентах.
Учёные сравнивают этот процесс с тропинками в лесу: если новые маршруты прокладываются слишком часто, старые постепенно зарастают. Именно поэтому нейросети, в отличие от человека, не умеют учиться непрерывно — каждое новое задание для них как «новая жизнь».
Подсказку дала природа
Решение нашли в том, как обучается человеческий мозг. «Возможно, мы нашли ответ на одну из главных загадок мозга: как он учится новому, не стирая старое, — поясняет ведущий научный сотрудник лаборатории нейробиоморфных технологий Сергей Лобов. — Всё дело в постоянной перестройке связей, так называемом ревайринге. Именно он превращает кратковременные воспоминания в долговременные».
Исследователи адаптировали этот механизм для искусственных систем: теперь связи между виртуальными «нейронами» не просто обновляются, а динамически перестраиваются в процессе обучения. Благодаря этому ИИ сохраняет старую информацию и одновременно усваивает новую.
Цифровая модель и будущий нейроморфный процессор
Пока технология реализована как цифровая модель, но команда уже работает над созданием нейроморфного процессора — аппаратного решения, которое сможет внедрить эти принципы физически.
Такой подход может стать основой для нового поколения ИИ, способного обучаться непрерывно на протяжении всего жизненного цикла, подобно человеку. Это откроет путь к системам, которые не требуют постоянного переобучения, смогут адаптироваться к среде и сохранять накопленный опыт.
