DeepMind सीखता है अपने ऐ सोच आदमियत
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पिछले साल, कृत्रिम बुद्धि AlphaGo के लिए पहली बार जीता विश्व चैंपियन खेल में. इस जीत थी अभूतपूर्व और अप्रत्याशित, उच्च जटिलता की चीनी बोर्ड खेल है । हालांकि जीत AlphaGo था निश्चित रूप से प्रभावशाली है, कृत्रिम बुद्धि, के बाद से तो, और अन्य चैंपियंस में, अभी भी माना जाता है एक "संकीर्ण" के प्रकार है कि एअर इंडिया मात कर सकते हैं, मनुष्यों में ही एक सीमित क्षेत्र का कार्य ।
तो यद्यपि हम उम्मीद नहीं कर रहे हैं सक्षम होना करने के लिए कंप्यूटर को हरा करने के लिए जाने के लिए या शतरंज की मदद के बिना, किसी अन्य कंप्यूटर पर भरोसा करने के लिए उन्हें में नियमित कार्य, हम भी कर सकते हैं अभी तक नहीं है । ऐ नहीं होगा आप चाय और योजना नहीं है, अपनी कार के लिए.
इस के बावजूद, ऐ अक्सर दर्शाया है में विज्ञान कथा के रूप में "सामान्य" कृत्रिम बुद्धि । है कि कृत्रिम बुद्धि के साथ एक ही स्तर और विविधता के रूप में लोगों को. हालांकि हम पहले से ही कृत्रिम intelligences के विभिन्न प्रकार है, जो सब कुछ कर सकते हैं निदान से बीमारियों का प्रबंधन करने के लिए हमारे कारों, बाहर आंकड़ा कैसे उन्हें एकीकृत करने के लिए एक अधिक सामान्य स्तर पर, हम में सक्षम नहीं किया गया है.
पिछले हफ्ते, DeepMind शोधकर्ताओं ने प्रस्तुत किया है, कई काम करता है जिसमें उन्होंने दावा रखी नींव के लिए सामान्य के लिए कृत्रिम बुद्धि है । हालांकि कोई निष्कर्ष अभी तक, पहला परिणाम उत्साहजनक रहे हैं: कुछ क्षेत्रों में एअर इंडिया को पार कर चुका मानव क्षमताओं.
इस विषय के दोनों काम करता है DeepMind बन गया है एक रिश्तेदार तर्क है, एक महत्वपूर्ण संज्ञानात्मक क्षमता की अनुमति देता है कि बनाने के लिए लोगों के बीच तुलना की विभिन्न वस्तुओं या विचारों. उदाहरण के लिए, की तुलना करने के लिए जो वस्तु अधिक या कम है क्या छोड़ दिया है और क्या सही है. लोगों का सहारा करने के लिए रिश्तेदार (या रिलेशनल) तर्क हर बार आप की कोशिश करने के लिए समस्या को हल, लेकिन वैज्ञानिकों को अभी तक नहीं पता लगा कि कैसे देने के लिए एअर इंडिया इस deceptively सरल करने की क्षमता है ।
शोधकर्ताओं DeepMind चुना है दो अलग-अलग मार्ग है । एक प्रशिक्षित तंत्रिका नेटवर्क प्रकार वास्तुकला, एक एअर इंडिया के बाद मॉडलिंग की मानव मस्तिष्क के आधार डाटाबेस से एक सरल, स्थिर 3 डी वस्तुओं कहा जाता है, CLEVR. एक तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित किया गया था समझने के लिए बदल रहा है कैसे दो-आयामी वस्तु समय है.
में CLEVR तंत्रिका नेटवर्क के द्वारा प्रतिनिधित्व किया था का एक सेट सरल परियोजनाओं, जैसे पिरामिड, क्यूब्स और क्षेत्रों. वैज्ञानिकों का तो सवाल पूछा एक प्राकृतिक भाषा में, कृत्रिम बुद्धि के इस तरह के "के रूप में है कि क्या एक घन के रूप में एक ही सामग्री सिलेंडर?". आश्चर्यजनक, तंत्रिका नेटवर्क के लिए सक्षम था सही ढंग से आकलन संबंधपरक विशेषताओं CLEVR में 95.5% मामलों की, श्रेष्ठ इस पैरामीटर में, यहां तक कि एक आदमी के साथ अपने 92,6% सटीकता के साथ.
दूसरे टेस्ट में DeepMind के शोधकर्ताओं ने बनाया है एक तंत्रिका नेटवर्क दृश्य बातचीत नेटवर्क (VIN) है, जो प्रशिक्षित करने के लिए भविष्य की भविष्यवाणी वस्तु की स्थिति में वीडियो पर निर्भर करता है, अपने पिछले आंदोलनों. ऐसा करने के लिए, वैज्ञानिकों ने पहली बार फेड VIN लगातार तीन वीडियो फ्रेम है कि नेटवर्क कोड में अनुवाद. इस कोड की एक सूची थी वैक्टर — वेग, या स्थिति की वस्तु प्रत्येक वस्तु के लिए फ्रेम में. VIN है तो फेड के अनुक्रम में एक दूसरे के कोड है, जो संयोजन में अनुमति दी हमें की भविष्यवाणी करने के लिए कोड के लिए अगले फ्रेम.
सीखने के लिए VIN, शोधकर्ताओं का इस्तेमाल किया पांच अलग-अलग प्रकार के शारीरिक प्रणालियों में है, जो 2 डी में चलती वस्तुओं की पृष्ठभूमि "छवियों" और के साथ सामना करना पड़ा अलग अलग बलों. उदाहरण के लिए, एक शारीरिक प्रणाली नकली वस्तुओं के साथ बातचीत में एक दूसरे के कानून के अनुसार गुरुत्वाकर्षण की न्यूटन. में एक और — तंत्रिका नेटवर्क प्रस्तुत बिलियर्ड्स और मजबूर करने के लिए भविष्य की भविष्यवाणी की स्थिति । वैज्ञानिकों के अनुसार, VIN नेटवर्क सफलतापूर्वक के साथ coped भविष्यवाणी के व्यवहार की वस्तुओं.
इस काम का प्रतिनिधित्व करता है ओर एक महत्वपूर्ण कदम सामान्य ऐ, लेकिन अभी भी काम का एक बहुत कुछ किया जाना चाहिए इससे पहले कि कृत्रिम बुद्धि के लिए सक्षम हो जाएगा दुनिया भर में ले. और इसके अलावा, अलौकिक प्रदर्शन के संकेत नहीं करता है अलौकिक बुद्धि ।
नहीं अभी तक, वैसे भी.
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