Der nächste Schritt im Bereich der KI — lehren-Maschine denken wie wir
Source:Wenn man überlegt über die «unglaublichen» Aufgaben, die der Computer verarbeiten kann, als erstes in den Kopf kommen komplizierte Berechnungen in kurzer Zeit oder die Analyse von riesigen Datenmengen ist, dass Sie selbst nie in der Lage sein für sich selber entscheiden. Oder ich erinnere mich in th, klassische Strategiespiel. Die neuesten KI-Sieg sind möglich, vor allem Dank der tiefen Lehre, die jetzt eröffnet alle Möglichkeiten für KI und Menschen, die dahinter stehen.
Aber einfache tägliche Aufgaben, die bei klarem Verstand durchführen kann sogar ein Kind, offenbar, untergraben die Funktionalität der KI-Systeme: solche Dinge, wie die Definition von Lebensmitteln, die liegt bei Ihnen auf dem Teller, oder der Identifizierung von Emotionen im Gesicht eines anderen Menschen. Diese leichten Aufgaben für den Menschen unerfüllbar waren für Maschinen. Bis zu diesem Zeitpunkt.
Deep-learning-Methoden Gaben die Maschinen den gesunden Menschenverstand. In der Vergangenheit Programmierer geschrieben haben komplexe algorithmen, die beschrieben alles bis ins kleinste Detail. Solch ein klares und deterministische Algorithmus ist geeignet, wenn Sie stehen vor einer großen Aufgabe unbequeme Berechnungen. Tiefe Studiengebühren befreit KI von dieser Art der Einschränkungen, die es dem System ermöglicht, aus Fehlern zu lernen, lernen Sie alles, was Sie gelernt hat, mit dem Benutzer zu kommunizieren für weitere Informationen.
Deep-learning-die Revolution kommt zum größten Teil dadurch, dass für die Ausbildung Big data verfügbar sind. Kind Mann kann das lernen, was Sie brauchen, nach mehreren versuchen, aber Auto dauert es viel länger. Tiefe Ausbildung beruht auf dem Zugriff auf riesige Mengen an Daten, da die Maschinen, die auf die KI, müssen stützen Sie Ihre Wahl auf Wahrscheinlichkeiten und statistische Signifikanz. Mechanische Ersatz der Intuition noch nicht erfunden.
Tiefe Features
Leistungen im Bereich Deep learning bereits deutlich verbesserten Möglichkeiten der Sprachsuche: Google ersetzt die sprachliche System der neuen Android-System auf der Basis von Deep-learning, Fehler und fiel auf 25 Prozent pro Nacht. Die Kamera, die die Tiefe neuronale Netze können jetzt vorgelesen Menschen und verstehen die Gebärdensprache. Facebook prahlt damit, dass seine Fähigkeit Deep-learning-Plattform gemacht zugänglich für blinde Benutzer, lernen, wie man Bilder beschreiben.
In den kommenden Jahren wie die großen Technologie-Unternehmen, und so viele Start-UPS beginnen, nutzen eine Tiefe Ausbildung für die Schaffung neuer Produkte und Dienstleistungen sowie für die Modernisierung bestehender Anwendungen. Neue Märkte und Unternehmen werden Keimen und Förderung von Innovationen, Dienstleistungen und Produkte. Deep-learning-System zu verbessern und leichter zugänglich machen und einfacher in der Handhabung. Je einfacher Sie verwenden, desto mehr ändert sich unsere Interaktion mit Technologie.
Aditya Singh, Partner bei Foundation Capital, meint, dass die Entwicklung des Betriebssystems Deep-learning führt zur Demokratisierung der Deep-learning-und fordert die flächendeckende Einführung von Praxis-KI. Das Ergebnis wird sein, dass Menschen in der Lage, Ihre unmittelbaren Probleme zu lösen oder etwas mehr wesentlich, indem eine tiefgehende Ausbildung. In diesem Sinne ist die KI könnte ein Mechanismus der Entzerrung, so dass Menschen aller Klassen und den Zustand der Welt verändern.
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