«Крестный отец» ИИ: «Будущее за неконтролируемыми системами» |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту 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 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 |
2019-05-15 08:00 Лауреат премии Тьюринга и один из специалистов Google Brain Джеффри Хинтон рассказал об истоках нейронных сетей и поделился прогнозами на будущее. Джеффри Хинтона с его 30-летним опытом разработки нейросетей, называют «крестным отцом ИИ». Помимо своей плодотворной научной деятельности, он стал автором или соавтором свыше 200 статей, в том числе, исследования 1986 года о технологии обратного распространения ошибки (backpropagation) — одного из главных подходов к обучению и настройке нейросетей. Также он популяризировал идею глубокого обучения, сообщает VentureBeat. Нынешние темпы прогресса в области ИИ удивляют его. «В 2012 я не ожидал, что в ближайшие пять лет мы сможем переводить на многие языки с помощью этой технологии», — говорит Хинтон. Однако, Хинтон считает, что у нынешнего подхода к машинному обучению есть ограничения. Большинство моделей компьютерного зрения не имеют механизма обратной связи — то есть, они не пытаются реконструировать данные из более высокоуровневых представлений. Сам он и его коллеги недавно обратились к визуальной коре головного мозга как к источнику вдохновения. Человеческое зрение работает по принципу реконструкции и, как оказалось, такие методы в системах компьютерного зрения повышают надежность системы. При этом Хинтон полагает, что нейробиологи могут многое почерпнуть у разработчиков ИИ. Он считает, что будущие системы ИИ в большинстве своем будут неконтролируемыми. В ходе неконтролируемого обучения информация поступает от неклассифицированных и неразмеченных данных. Такой подход близок человеческой способности искать сходства и реагировать на их присутствие или отсутствие. Возможно, теория ИИ поможет даже раскрыть великую тайну снов. «Почему мы не можем вспомнить, что нам снилось?» — задается вопросом Хинтон. Он полагает, что здесь мы имеем дело с чем-то вроде потери знаний. «Вся суть сновидений может заключаться в том, чтобы запускать процесс обучения в обратную сторону», — предположил ученый. Хинтон считает, что ИИ трансформирует целые отрасли, например, образование, где будут разработаны более персонализированные курсы, которые примут в расчет человеческую биохимию. Было бы странно понять, как функционирует мозг и не попытаться улучшить нашу способность к обучению, подчеркивает он. Но на это потребуется время. А в ближайшем будущем взаимодействовать с пользователями и помогать им в принятии повседневных решений будут интеллектуальные помощники вроде Google Assistant или Alexa. В этом его прогнозы совпадают с мнением Эрика Шмидта, бывшего исполнительного директора Google, который также считает, что в будущем виртуальные ассистенты станут снабжать нас информацией и обучать наших детей. Источник: hightech.plus Комментарии: |
|