Американские и канадские исследователи разработали новый подход к обучению искусственного интеллекта, объединив принципы поведения муравьиных колоний и птичьих стай.
По словам авторов работы, современные алгоритмы нередко слишком рано прекращают поиск решений, выбирая вариант, который кажется достаточно хорошим, хотя существуют более эффективные альтернативы. Для решения этой проблемы ученые объединили два подхода, вдохновленных природой. Первый основан на способности муравьев находить наиболее эффективный путь к источнику пищи, второй — на обмене информацией внутри птичьих стай и других групп животных.
Испытания показали, что новый алгоритм превзошел традиционный метод, основанный на поведении муравьев, в 48 из 65 тестов с нейронными сетями и в 47 из 63 сложных задач оптимизации с числом переменных до 30 тысяч. Авторы исследования считают, что подход повысит эффективность ИИ при решении сложных задач в сферах, связанных со здравоохранением, безопасностью и уровнем жизни людей.
