Нобелевку по физике дали за нейросети, главный драйвер нынешней технологической революции! |
||
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 |
2024-10-09 11:46 Нобелевку по физике дали за нейросети, главный драйвер нынешней технологической революции! Лауреаты этого года, Джон Хопфилд и Джеффри Хинтон, использовали инструменты из физики для создания методов машинного обучения, ставших основой "весны искусственного интеллекта", – а значит, и всего самого главного, что происходит с технологиями в наше время. Эти двое ученых подарили машинам способность запоминать и учиться, - и в результате имитировать мышление даже успешней большинства людей. Благодаря им термин «искусственный интеллект», под которым еще недавно каждый имел в виду что–то свое, в 2010-е годы обрел ясное и практическое значение – так стали называть алгоритмы, способные учиться. Искусственные нейросети придумали математики еще в 1960-х, пытаясь имитировать строение человеческого мозга. Но они не находили практического применения, - до появления на сцене наших лауреатов. Вдохновившись одной из систем, обнаруженных в атомной физике, Джон Хопфилд в 1982 году придумал сеть Хопфилда - нейросеть, способную запоминать изображения (и любые шаблоны), а потом воссоздавать их. Когда такой сети дается неполный или слегка искаженный шаблон, метод может найти наиболее похожий сохраненный шаблон. Второго лауреата, Второго лауреата, Джеффри Хинтона, называют «отцом искусственного интеллекта», - он главный среди тех, кто придумал первые «глубокие сети». Используя сеть Хопфилда и инструменты из статистической физики, Хинтон создал новый тип нейросетей - машину Больцмана, способную научиться распознавать в данных характерные элементы или признаки. Эта машина, обучается на примерах, - допустим, различать изображения. Помните, первой ласточкой конца «зимы ИИ» и начала «весны ИИ» стала новость начала 2010-х, что нейросети научились отличать котов на картинках, после того, как им показали очень много котов? Что ж, Нобелевку дали за самое главное, и правильно! Очень надеюсь на ИИ во всех областях, а прежде всего – в науке... Но и опасений немало (хотя надежд у меня все же больше). А в связи с опасениями приведу байку про Хинтона, которую недавно услышал от математика Александра Кулешова. Вот что он сказал: «Сейчас общее мнение специалистов заключается в том, что мы уже развитие искусственного интеллекта удержать не можем, что этот момент уже пройден. Перед своим уходом с поста вице-президента Гугла полгода назад Хинтон читал лекцию в MIT. У него из зала спросили: «Что же вы так беспокоитесь? Будет просто система правил, которую мы зададим машине». И Хинтон ответил: «Представь себе, - приходит к тебе твой двухлетний сын и говорит, - папа, мне не нравится твое поведение. Я вот написал тут на бумажке, какие правила ты должен соблюдать». Так вот, будет примерно то же самое. Мы проскочили тот момент, когда развитие искусственного интеллекта еще было подконтрольно обществу. Оно вышло из-под контроля хотя бы потому, что военные никогда не прекратят его использование и развитие». Источник: vk.com Комментарии: |
|