Nosotros ya es habitual escuchar frases como "aprendizaje automático" y la "inteligencia artificial". Pensamos que alguien ha sabido reproducir la mente humana dentro de la computadora. Esto, por supuesto, no es cierto. Pero parte de la razón por la que esta idea tan difundida, se explica por el hecho de que la metáfora del hombre de la enseñanza y de la inteligencia ha sido muy útil para explicar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Algunos investigadores de la inteligencia artificial mantienen un estrecho contacto con la comunidad нейробиологов, y la inspiración fluye en ambas direcciones.
Sin Embargo, la metáfora puede ser un obstáculo para las personas que tratan de explicar la mecánica de formación de aquellos que están familiarizados con él menos. Uno de los mayores riesgos de la unificación de la humanidad y la mecánica de la inteligencia es que empezamos a enviar demasiados derechos a las máquinas. Pero para aquellos de nosotros que trabajamos con el software, es importante recordar que un inteligente agente permanece es el hombre — el hombre que construye estos sistemas, al final de todo.
La Pena realizar una de las diferencias fundamentales entre la maquinaria y el intelecto humano. A pesar de que la similitud, por supuesto, hay que mirar en las diferencias podríamos entender mejor cómo funciona la inteligencia artificial y cómo construir y utilizar en la forma más eficaz posible.
Un lugar Central en la metáfora que une lo humano y aprendizaje de máquina, es el concepto de нейросети. La diferencia más importante entre el cerebro humano y artificial нейросетью es el alcance de las redes neuronales del cerebro. Es importante no sólo el número de neuronas en el cerebro (que se calcula en miles de millones), pero también sorprendente el número de vínculos entre ellos.
Sin Embargo, el problema va más profundo que en las preguntas de la escala. El cerebro humano es cualitativamente diferente de la de la red neuronal artificial de las otras dos razones importantes: la conexión que alimentan, analógico y digital, y los de las neuronas son heterogéneas y no uniformes (a diferencia de artificial нейросети).
Es por eso que el cerebro es tan difícil. Incluso el más difícil artificial нейросеть, aunque a veces es difícil de entender, tiene нижележащую la arquitectura y la filosofía. Por lo menos, nos habría gustado, así que a ello vamos.
Incluso los más difíciles, нейросети con la inteligencia artificial están diseñados con un propósito específico y para el logro de un resultado específico. Pero el cerebro humano no tiene el mismo grado de dedicación en su proyecto. Sí, él tiene los principios de la conservación y esas cosas, pero todavía se requiere de nosotros el pensamiento crítico y la creatividad, que programar hasta que no lo consigo.
La Ironía es que los sistemas de inteligencia artificial es mucho más fácil que el cerebro humano, que permite ia manejar con mucha más complejidad computacional, que podemos.
Нейросети de la inteligencia artificial pueden almacenar mucha más información y datos, que el cerebro humano, principalmente por el tipo de datos que se almacenan y procesan la red neuronal. Se дискретны y específico, como el contenido de las tablas de Excel.
En el cerebro humano, los datos no tienen el mismo las propiedades de la delimitación. Por lo tanto, aunque la red neuronal artificial puede manejar datos concretos, no se puede procesar la información en la rica y multidimensional de la manera como lo hace el cerebro humano. Esta es la diferencia clave entre diseñado el sistema y el cerebro humano.
A Pesar de años de investigación, el cerebro humano sigue siendo incomprensible en muchos aspectos. Esto se debe a que analógicas синаптические las conexiones entre las neuronas casi inescrutables para las conexiones de la red neuronal artificial.
Tenga en cuenta lo que esto significa en la práctica. La relativa facilidad de la ia permite realizar la tarea compleja y muy bien. El cerebro humano simplemente no puede manejar los datos con una velocidad tal, si, por ejemplo, traduce la voz en texto o procesa un conjunto enorme de cáncer de informes.
Para la ia en estos contextos es importante lo que él divide los datos y la información en pequeños componentes. Por ejemplo, él puede vencer a los sonidos fonéticos de las piezas que luego serán convertidos en frases completas, o dividir la imagen en trozos, para entender las reglas por las que se forman los grandes de la pintura.
A menudo, las Personas hacen cosas, y aquí aprendizaje de máquina recuerda humana; como algoritmos, la gente se dividen los datos o la información en pequeñas partes, para tratar de ella.
Pero hay una razón de esta similitud. El proceso de división se está desarrollando en cada una red neuronal como ingeniero de la persona. Además, el proceso de diseño generalmente se basa en un tema de fondo. Como el sistema de inteligencia artificial divide el conjunto de datos, es su propia manera de "entender". Incluso cuando se ejecuta muy complejo algoritmo, parámetros, cómo aprende ia — ¿cómo se divide los datos, a fin de tratar — se establecieron desde el principio.
El intelecto humano no debe ser un conjunto de restricciones, eso es lo que nos hace mucho más eficaces en la solución de problemas. Es la capacidad de las personas "crear" problemas nos permite perfectamente resolverlos. En nuestro enfoque a la solución de los problemas es el elemento contextual de la comprensión y la toma de decisiones.
La ia puede y podría descomprimir los problemas o la búsqueda de nuevas soluciones, pero no puede identificar los problemas,que trata de resolver.
En los últimos años objeto de atención fue algorítmico insensible. Más escándalos se asocia con el problema de los sistemas de ia. Por supuesto, esto está directamente relacionado con los prejuicios, de los que hacen los algoritmos, pero por razones de dónde aparecen los algoritmos de estos prejuicios, se pueden determinar sólo para la gente.
Debemos recordar que la inteligencia artificial y aprendizaje automático no es sólo de los algoritmos que "отбились de la mano y salieron de bajo nuestro control. Su creamos, diseñamos y creamos nosotros. Esto pone en nosotros la responsabilidad de nuestro futuro — que será lo que nosotros mismos hagamos de ella.
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