Искусственный интеллект Google DeepMind научился запоминать информацию для самостоятельного использования |
||
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 |
2016-10-17 22:40 Искусственный интеллектPDeepMind, разрабатываемый родительской компанией Google, Alphabet, теперь может использовать то, что уже есть у него в памяти. Новая гибридная система, названная «Differential Neural Computer» (DNC), объединяет в себе нейронную сеть и большое хранилище данных, которым может пользоваться поумневший ИИ. DNC комбинирует внешнюю память с нейронно-сетевым подходом ИИ, многочисленные связанные узлы которого работают как мозг. В сердце системы находится контроллер, постоянно её оптимизирующий, который сравнивает полученные результаты с желаемыми и верными. Со временем он становится всё более точным, одновременно разбираясь, как использовать свои хранилища данных. Рассмотрим генеалогическое древо: после того, как компьютеру сообщили часть данных о родственных связях, он самостоятельно восстанавливает древо до конца, параллельно оптимизируя свою память. В качестве другого примера разработчики приводят лондонское метро. После обучения основам ИИ способен самостоятельно прокладывать маршруты. Конечно, такой функционал есть у любого приложения, но эта система не берёт информацию из заранее созданных таблиц - она строит маршрут полностью самостоятельно, обрабатывая огромное количество данных. Это значит, что, обучившись на лондонской подземке, часть своих знаний система сможет применить и в нью-йоркском метро.
В ещё одном тесте DNC предоставили два факта: «Джон находится на игровой площадке» и «Джон взял мяч». Используя эти данные, память и глубинное обучение, система смогла корректно ответить на вопрос «Где мяч?». (Если вы не поняли, мяч на игровой площадке -І ) Да, такие умозаключения кажутся простыми для человеческого мозга, но вот виртуальные помощники наподобие Siri так не считают. Это нововведение является ещё одним шагом к созданию компьютера, способного мыслить независимо, и когда это случится, мы сможем насладиться роботизированной утопией - ну или технологической антиутопией, это уже зависит от вашего взгляда. Источник: tproger.ru Комментарии: |
|