Проблемы современного робообщества, да и робологии в целом, заключаются в присвоении функционального набора каждому из видов машин |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2016-07-09 14:17 Проблемы современного робообщества, да и робологии в целом, заключаются в присвоении функционального набора каждому из видов машин. Нейросеть, данная одному типу, например роботам модели SOTew, будет совершенно непригодна и непонятна для модели MI1Ys, так как они выполняют разные, независимые друг от друга задачи. Корни этой проблемы уходят еще в первые десять нулей и единиц, чья разная упорядоченность и вызывает данные расхождения в их AI-процессах. Фактор того, что нейросеть обучаема, все равно не дает для каждой машины полной картины действительности, и даже наоборот препятствует ее развитию, ведь машина видит только то, что она делает, машина обитает в своей среде и "растет" там, где она полезна. Повышает свой КПД только в том, для чего она была создана. Робот модели SOTew не будет вникать в ситуацию робота MI1Ys, потому что просто не сможет ее понять. Комментарии: |
|