ИИ обучили чувству времени |
||
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 |
2019-07-09 18:18 Способен ли искусственный интеллект понять концепцию стрелы времени, решили узнать ученые из немецкого Гейдельбергского университета. Вместе с коллегами из Канады они разработали нейросеть, которая учится понимать, является ли заданная ситуация обратимой. Концепция стрелы времени, введенная астрономом Артуром Эддингтоном, гласит, что у времени есть направление, то есть состояния переходят от одного к другому по некой траектории, и не возвращаются вспять. Если ваза упала на пол и разбилась, ее прежнее, целое состояние уже недостижимо. Разработанная группой под руководством Назима Рахамана нейросеть рассчитывает вероятность того, что как только одна заданная ситуация приводит к другой, процесс не вернется в исходное состояние, пишет ZDNet. «У людей есть врожденное понимание ассиметричного движения времени, которое мы используем для эффективного и безопасного восприятия и управления окружающей средой, — пишут исследователи. — Мы задали вопрос, можно ли использовать эти свойства для обучения представлению, которое функционально имитирует наше понимание асимметричной природы времени, и как это сделать». Авторы применили разновидность обучения с подкреплением, которая называется Q-обучение. В ней агент формирует функцию полезности, на основе которой выбирает стратегию поведения. Важная составляющая этого метода состоит в том, что, в отличие от шахмат или го, правила игры тут неизвестны. Компьютер получает сведения о разных состояниях среды без информации о том, как одно состояние может привести к другому. Машина должна вычислить, к каким последствиям может привести данная ситуация, а к каким — не может. В результате у нейросети не появилось чувство времени в обиходном значении. Однако компьютер смог вычислить обязательный порядок событий. Эта способность, считают авторы исследования, может улучшить обучение с подкреплением для таких ИИ, действия которых могут вызвать нежелательный и необратимый эффект. Специалисты MIT и IBM Watson считают, что постигать окружающий мир могут машины, обученные по генеративно-состязательной методике. Они разработали ИИ, который сумел без помощи человека понять, как устроена часть реальности. Источник: m.vk.com Комментарии: |
|