El siguiente paso en el desarrollo de la ia de simulación del cerebro del bebé
Source:Hoy en día estamos cada vez más escuchamos sobre los distintos éxito de los distintos sistemas de inteligencia artificial. Y, a pesar de que se hacen cada día mejor y el «inteligente», hasta el trabajo, similar al funcionamiento de nuestro cerebro, que todavía está muy lejos. Y el asunto aquí no es que no tenemos bastante capacidad de «hierro» para simular el funcionamiento del cerebro. Simplemente la ia funciona de manera distinta a como nuestra conciencia. Y, para lograr esto, es necesario revisar el enfoque de la elaboración de las máquinas нейросетей. Para empezar, crear la ia, que también funciona como el cerebro del bebé.
¿por Qué la ia no es tan «inteligente», como nos parece
Casi todos los que conocemos hoy en día, se basó en los tradicionales de la computación algoritmos. Ellos ven el mundo a través del prisma de código binario — unos y ceros. Es ideal para cálculos complejos, pero, en palabras de la profesora alice parker, que desde hace más de 10 años dedicados a la i + d en el ámbito de la ia, la humanidad se está acercando rápidamente al límite de la capacidad de trabajo de la informática.
Desde el primer momento de la invención de la ia y en el desarrollo de aprendizaje profundo y al perfeccionamiento de estos sistemas marchaba muy lentamente. Para desarrollar plenamente su potencial, la ia debe no solamente a trabajar más rápido, se debe hacer reaccionar a los eventos y aprender en tiempo real. Y para que esto ocurra, necesitamos revisar su enfoque para el diseño de sistemas de inteligencia artificial.
Cómo hacer una ia más inteligente
Para resolver señalada en el problema, el profesor parker y sus colegas utilizan más avanzado sistema de aprendizaje, que jamás creado por la naturaleza: el cerebro humano. Y en primer plano aquí entra la tecnología bajo el nombre de «el refuerzo positivo». Este término vino de la psicología y se emplea a menudo en el contexto de la educación de los niños, donde en calidad de refuerzo positivo actúan algunos agradables para el hombre de las consecuencias o los resultados de su actividad. Es decir, en términos generales, la recompensa de lo que el hombre ha hecho algo bien.
Esto es interesante:
El Cerebro, a diferencia de la computadora, si se me permite decirlo, es la «un dispositivo analógico» y biológico de la memoria es resistente. Las señales analógicas pueden tener varios estados. Mientras que la ia, construido por el sistema binario, se pueden distinguir sólo 2 estados: «bien» y «mal», nuestro cerebro es capaz de interpretar lo que sucede más profundamente. La situación puede ser «muy bueno», «simplemente buena», «mal» o «muy mal». Este principio de funcionamiento se denomina «нейроморфные de cálculo» y es la posibilidad de la obra de estos cálculos y permitirá mejorar el trabajo de la ia.
Imagina un bebé sentado en una alta butaca, —, dice parker. Él puede ser muy agitar los brazos. Después de todo, uno de estos movimientos da lugar a algún tipo de resultado. Digamos, el niño coloca la taza. De repente, las neuronas, que han hecho de este movimiento, ha recibido una respuesta y se han fortalecido. Por lo tanto, un niño pequeño se enteró de que el movimiento de la mano provoca un interesante resultado. Esto es exactamente lo que нейроморфные cálculo tratando de hacer: enseñar a ia aprender de la experiencia real, de la misma manera como nosotros.
los científicos han desarrollado sus propios нейроморфные esquema y lo fusionaron con наноустройствами, llamados magnéticos de los dominios de стеновыми analógicas мемристорами (MAM). MAM — es muy sofisticado dispositivo, pero en este caso acerca de ellos, es importante saber es que permiten crear nuevos enlaces, al igual que sucede en nuestro cerebro. De esta manera se puede establecer un sistema de refuerzo positivo y empezar a enseñar a la ia.
En este momento lo que tenemos, un poco como en el cerebro de un niño. Неразвитый y definitivamente no está listo para tomar decisiones por sí mismo. Nuestro siguiente paso, trabajando con DARPA, consiste en enseñar a nuestro sistema de aprender algo nuevo, sin olvidar las lecciones anteriores.
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