ИИ теория

Опубликовано Джеффом Дином, старшим научным сотрудником и вице-президентом Google Research and Health, от имени всего исследовательского сообщества Google

Подражая дуге развития мозга, новый подход приводит к точности сравнения, используя часть энергии других систем. Слева: Прерит Тервей, Хонгу Инь, Нирадж Джа, Сейед Шаян Хассантабар. Фото: Sameer A. Khan/Fotobuddy

Подразделение Facebook AI Research опубликовало исходный код инструментария обучения с подкреплением ReAgent для разработки AI-систем принятия решений на основе обратной связи, пишет VentureBeat. В качестве обучающих данных для ReAgent может служить пользовательский ввод, например нажатие на рекомендуемый контент.

По мнению ученых из США, человекоподобный интеллект будет доступен машинам еще не скоро. Однако если они начнут развиваться так же, как природные организмы, то со временем станут воспринимать мир не хуже, чем ХЭЛ-9000 из «Космической одиссеи 2001 года».

История искусственного интеллекта

Одна из фундаментальных задач в машинном обучении — поиск и расшифровка причинно-следственных связей в больших массивах данных. Исследование, проведенное учеными KAUST, предлагает новый подход к решению проблемы иерархического структурирования данных и индуктивного вывода.

Проблема причинности 

Анализ данных: наука о предсказаниях. Анализ данных. Искусственные нейросети. Как функционирует ИИ

Огромные возможности нейросетей иногда сравнимы с их непредсказуемостью. Теперь математики начинают понимать, как форма нейросети влияет на её работу

Математикам удалось довести информационную емкость нейросети до теоретически возможного предела, научив ее избавляться от лишней информации, как это делает живой мозг во время сна

Эти техники использовали в своей работе математики, философы, изобретатели и предприниматели. Попробуйте и вы.

1. Карта не есть территория

1. Искусственный интеллект сегодня

2. Истоки ИИ 1950-1990

3. Недавние вехи ИИ

4. Новейшие разработки ИИ

5. Резюме

6. Введение в машинное обучение

7. Обучение с учителем

8. Модели машинного обучения

9. Пример задачи машинного обучения

Практически все известные вам достижения ИИ связаны с прорывом тридцатилетней давности

Шумский Сергей Александрович - cтарший науч сотр Физического Института РАН, кандидат физ.-мат. наук, специалист в области машинного обучения и искусственного интеллекта (Москва)

Лекции:

1. Что мы знаем о работе мозга

2. Сознание и подсознание

3. Как человек понимает речь

4. Эволюция мышления

Мауриц Эшер (Maurits Escher)

Дуглас Хофштадтер (Douglas Hofstadter) в своей книге «Я – странная петля» («I am a Strange Loop») высказал следующую идею: