Systemy sztucznej inteligencji uczą się szybciej, gdy mają zróżnicowaną budowę

Zróżnicowanie komórek mózgowych może prowadzić do szybszego uczenia się, odkryli naukowcy z Imperial College London (ICL). Spostrzeżenie to może zwiększyć wydajność systemów sztucznej inteligencji. Uczeni zauważyli, że gdy w sieciach neuronowych indywidualnie dobierali właściwości elektryczne komórek, sieci takie uczyły się szybciej, niż sieci złożone z komórek o identycznych parametrach.