Cada día Con el más avanzado sistema de inteligencia artificial son cada vez más inteligente y más inteligente, con nuevos conocimientos y habilidades. La ia ya que ahora es capaz en muchas áreas . Pero detrás de todo esto, «la superioridad» se esconden sólo una línea de código y precisamente verificadas algoritmos que permiten que el programa de la ser «libre en sus pensamientos». En otras palabras, la máquina no puede hacer lo que en ella no hay. La ia puede llegar a las conclusiones lógicas, pero no es capaz de razonar sobre un tema determinado. Y parece que pronto esto cambie.
Nosotros, como todas las razonables organismos, aprendemos acerca de su dispositivo el mundo poco a poco. Imagina que un coche de un año el niño verá, como de juguete camión de baja de la plataforma y queda en vilo. Para él no será nada fuera de lo común. Pero realice el mismo experimento sólo dos-tres meses más tarde, y el pequeño hombre inmediatamente se dará cuenta de que algo no está bien. Después de todo, él ya sabe cómo funciona la gravedad.
"Nadie le dice a su hijo que los objetos deben caer", — dice jan Лекун, el jefe de Facebook en la dirección de desarrollo de la inteligencia artificial, y el profesor de la universidad de nueva York. — "Mucho de lo que los niños aprenden sobre el mundo, aprenden a través de la observación".
Y, como si simplemente no sonaba precisamente este enfoque puede ayudar a los desarrolladores a crear ia más avanzada versión artificial de la mente.
Un Profundo aprendizaje de máquina (es decir, en términos generales, el método de ensayo y error) en la actualidad, permite ia lograr grandes éxitos. Pero lo más importante, la inteligencia artificial de hacer hasta ahora no es capaz de hacer. No se puede razonar y sacar conclusiones en base al análisis de la realidad objetiva, en la que él existe. En otras palabras, la máquina realmente no entienden el mundo que nos rodea, que los hace incapaces de interactuar con él.
Esto es interesante:
Una de las formas de mejorar la ia puede convertirse en una especie de "memoria compartida", que va a ayudar a las máquinas recibir alertas con información sobre el mundo alrededor y poco a poco aprender. Pero esto no resuelve todos los problemas.
"Obviamente, nosotros lo perdemos", — dice el profesor Лекун. — "el Niño puede desarrollar una mayor comprensión de cómo son los adultos los elefantes y sus cachorros después de que verá a solo 2 fotos. Mientras que los algoritmos de aprendizaje profundo debe ver a miles, si no millones de imágenes. El adolescente puede aprender a conducir el coche de forma segura, practicando un par de docenas de horas y entender cómo evitar los accidentes, y he aquí los robots deben накатать decenas de millones de horas".
La Respuesta, según el profesor Лекуна, es subestimada de las subcategorías de aprendizaje profundo, conocido como incontrolado de la formación. Cuando los algoritmos basados en el controlado y el aumento de la formación, les enseñan a ia alcanzar los objetivos a través de la entrada de datos desde el exterior, sin controlar desarrollan patrones de comportamiento por sí mismo. En pocas palabras, hay 2 formas de caminar: el primer — introducir en el sistema los parámetros basados en la estructura del robot. La segunda — "explicar» los principios de lo que es caminar, y hacer que el robot de aprender por sí mismo. No obstante, la inmensa mayor parte de los algoritmos que trabajan por el primer camino. Jan Лекун considera que el énfasis debe ser desplazado hacia el segundo método.
«los Investigadores deben comenzar con el aprendizaje de los algoritmos de predecir. Por ejemplo, enseñar a las redes neuronales para predecir la segunda mitad del vídeo, mirando solo la primera. Sí, en este caso son inevitables errores, pero de una manera enseñamos ia razonamiento, . Volviendo al ejemplo del niño y el juguete camión: tenemos 2 resultados posibles — camión cae o se bloquee. "Echen" нейросетям cien otro ejemplo de ellos aprendes a construir relaciones lógicas y, en definitiva, aprendes a razonar".
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