Скайнет не за горами: ИИ может достичь уровня человеческого разума |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ 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 Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2018-12-10 06:33 Исследователи центров DeepMind, Google Brain и MIT придумали, как создать человекообразный искусственный интеллект (ИИ). Подробный доклад об этом опубликован сайте Корнеллского Университета. Ученые считают, что расцвет ИИ происходит из-за обилия компьютерных ресурсов и дешевых данных, которые делают его очень узкоспециализированным. Например, система, способная обыграть человека в шахматы, не может отвечать на вопросы или выполнять любые другие человеческие действия. По-мнению авторов доклада, этого недостаточно для дальнейшего развития ИИ, так как многие определяющие характеристики человеческого интеллекта, например, способность делать выводы на основе полученного опыта, недоступны современным технологиям. ![]() В качестве варианта решения проблемы, исследователи предлагают объединить подход глубокого обучения со структурными представлениями графтовой сети. Это система, которая подробно описывает наборы объектов и сущностей, а также объединяет их в общую сеть. «Человеческое сознание обоснованно предполагает, что мир состоит из объектов и их отношений, а поскольку графовые сети основаны на том же предположении, их поведение лучше поддается интерпретации», — объяснили ученые. Такой подход не только позволит соединить все модели машинного поведения, но и поможет выйти за пределы возможностей нейросетей, например, использовать теорию множеств. Это позволит ученым вовсе отказаться от работы с нейтронными сетями. Авторы разработали программный инструмент для создания таких графовых сетей. Его уже можно использовать для написания программ ИИ. Телеграм: t.me/ainewsline Источник: www.macdigger.ru Комментарии: |
|