5 неочевидных фактов об ИИ и машинном обучении

МЕНЮ


Главная страница
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


2023-04-05 15:42

ИИ теория

Первая «чат-бот программа» была разработана еще в 1966 году

Цифровую пародию на психотерапевта под названием ELIZA разработал профессор MIT Йозеф Вейценбаум. Система распознавала в текстах ключевые слова и, опираясь на них, выдавала подходящие из заранее запрограммированных фраз ответы. Если она не понимала, как ответить на вопрос – переводила тему

Нейросети могут достигать нулевой ошибки даже на случайно размеченных данных

Возьмем большую обучающую выборку изображений кошек и собак. Перемешаем метки классов: 50% кошек объявим собаками, а 50% собак - кошками. Попробуем обучить нейронную сеть на такой бессмысленной задаче. Удивительно, но через некоторое время она достигнет 100% точности классификации и для каждой картинки из обучающей выборки будет выдавать именно тот класс, который мы ей присвоили, хотя никакой закономерности между картинкой и меткой класса нет.

Нейросети генерируют лица, которых никогда не существовало

Многие думают, что если обучить нейросеть на 5 тысячах фотографий «улыбчивых брюнетов с карими глазами» и начать генерировать с помощью этой нейросети новые изображения, то она просто покажет один из использованных для обучения кадров. Это не так. Лицо человека состоит из огромного количества черт, а технологии смешивают их и по частям создают уникальную картинку

Нейросети могут учить сами себя

Самообучение (Self-supervised learning) позволяет алгоритмам выполнять задачи без включения человека в процесс разметки даных. Система сама маркирует, кластеризует и анализирует информацию, а затем делает выводы на основе связей и корреляции в представлениях данных. На выходе требуется минимальная разметка найденных групп или адаптация полученной разметки к конкретным задачам

ИИ-технологиями охвачены несколько тысяч языков

Помните время, когда онлайн-переводчики справлялись только с английским? Сейчас большие языковые модели способы принимать на вход и генерировать информацию даже на малоресурсных языках. Например, популярная GPT-4 понимает даже урду и маратхи, а в России нейросети учат работать с башкирским и татарским

Знаниями вас обогатил AIRI Institute


Источник: vk.com

Комментарии: