機械、教育、もがきわめて重要であることが人工知能

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2018-07-15 12:35:12

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記者会見での発表機能の自動操縦装置のテスラモデルSで開催された月の2015年は、テスラのCEO Elonスクとドライバーはあらゆる"コーチ-専門"の各モデルS.各車として向上させることができ機能、自律学習からドライバーよりも重要なのは—がテスラを学ぶらドライバは、この知識を他の車テスラます。

もうすぐの所有者のモデルにしていることにお気づきの機能の自己車徐々に改善します。 一つの例では、"テスラ"を行った誤った初期の出口に自動車道、強者を手動での車の正しいルートです。 後ほんの数週間、オーナーの車にはない作り早期終了します。

"これは顕著に改善したい方には、"一つといわれるのはテスラます。

知能システムなどを備え、最新のソフトウェアのための機械学習だけでなく、なスマートなスマートでは、よりスピードアップします。 理解度の速さでこれらのシステムを開発し、特に難しいの一部の管理技術の進歩にします。

線Kurzweilわりのギャップの理解の男性を記述するいわゆる"直感的な線形"の技術的変化と"指数"の変化率を発現します。 近くの二十年後の文書の重要な論文は、"法の加速を返します"の理論の進化的変化を記述する変更速度の改善、システム—モバイル機器から始まった知識を共有する者、独自に改善します。

"と思いはあるんじゃないでしょうか最も重要な指数の動向AI"ボトル配送Lipson教授(機械工学やコンピュータ科学科コロンビア大学です。

"指数技術の動向によって異なる"出展者のみなので"を追加します。 "しかし、これはその最たるものです。" その意見書において、この"機械の教育"—送信デバイスの知識(くない機械学習)が重要なステップ加速に向上などシステムです。

"この協力は、たとえば、機械学習から、その場合、その群を意識します。 Ru,キーワードごちゃごちゃのように、武器のレースのシステムレれます。

Lipsonこの開発のAIも強力なものなどもあり、その必要性のための訓練データです。

"データは、燃料の機械学習をもとにハードを手に入れるためにデータをこのリスク、スロー、もしくは手の届かない存在です。 この場合、機械、自分の経験を合成経験を互いに補完し又は置き換えます。 ここで示されているデータなどの弱い効果がzamovlennya、指数"です。

Lipson都市の最近のブDeepMindのプロジェクトAlphaGoゼロとしての指標である"愛の学習特別なトレーニングを行わずにデータです。 多くの知AlphaGo、AI機械学習となっている選手は、その大量のデータからなる単位百万ゲームをしている。 AlphaGoゼロにできたのは勝たなくても見る訓練データだけを学ぶのルールのゲームで遊んでます。 その後、ビートの世界最高レベルチェスゲームの八時間のトレーニングします。

想像千これらのAlphaGoゼロを瞬時に共有する知見を得ています。

とな玩具です。 してい迫力の影響の事業では、性能向上のためのデバイスです。 例えば、産業技術のデジタルダブルソフトウェアのモデルの機シミュレーショ何が起きている。 想像車の場合を見てみよう自分自身を示す写真です。

例えば、蒸気タービンをデジタルダブルで計測できる蒸気の温度、ロータの回転速度、冷開始およびその他のデータを予測する障害およびアラート技術者の防止費用のかかる補修が可能になります。 デジタル双これらの予測は、自分の性能に依存するモデルを開発したその他の蒸気タービンです。

どの機械を始め、自らが環境に強い新しい方法は、その開発の加速によりデータ交換です。 集合知に各蒸気タービンは、現在では、地球の加速化の予測能力までの各機器です。 場まで車のないドライバー、その他数百人のドライバーことをどこでお客様のお車を知っています。

となることを忘れてはいけないます。

以上

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