![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
Новый ИИ имитирует человеческое мышление при принятии решений |
|
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 ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные 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 Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2024-07-19 11:34 ![]() Американские ученые разработали инновационную нейросеть RTNet, способную принимать решения подобно человеку. В отличие от стандартных систем искусственного интеллекта, RTNet анализирует информацию, оценивает варианты и делает выбор с учетом вероятности различных исходов. Ежедневно люди принимают около 35 тысяч решений, опираясь на анализ данных, прошлый опыт и уверенность в выборе. Традиционные нейросети, в отличие от людей, всегда выбирают одинаковый вариант в схожих ситуациях и склонны к "галлюцинациям" при отсутствии знаний. RTNet, созданный исследователями Технологического института Джорджии, решает эту проблему. ИИ основан на байесовской нейронной сети и процессе накопления доказательств, что позволяет ей принимать решения, схожие с человеческими. Тестирование RTNet на наборе данных MNIST показало, что она не уступает людям по точности, времени ответа и уверенности в решениях. Более того, модель продемонстрировала высокую точность даже при ускоренной обработке информации. Исследователи планируют обучить RTNet на более разнообразных данных и применить ее принципы к другим моделям ИИ. В перспективе такие алгоритмы смогут не только имитировать человеческое принятие решений, но и взять на себя часть ежедневных решений, принимаемых людьми. Источник: vk.com Комментарии: |
|