ことは明らかである人もの人工知能になることができなタスクを、当社でDeepMind決定を教える、ニューラルネットワークのう抽象的に接続され、他の神経ネットワークのための助けとなった複雑な問題を解決します。
を教育するAIを認識する画像—簡単なるオブジェクトのようであれば異なる距離—これは難しいです。 こDeepMindを開発してニューラルネットワークに学習さspecializiruetsyaに次のような課題を解決して接続し、AIの改善力します。
研修では、AIった画像の三次元オブジェ、その後に新しいプログラムの難しい問題は、とりが考え、合理的である。 の問題は、どういうサイズのシリンダーの左側の茶色の金属である事左の大きなボールに接続したニューラルネットワークの人工知能の回答が非常に早く、正しくです。 このような問題のためのエクスペディアをおすすめする、ディベロッパーを用意してく95%の場合、プログラムの答えは正しく示に少し離れた人々のライバルです。
ニューラルネットワーク列車の他Google AI後の今年、そして今でも教えることができるしさらに多くの興味深い授業です。 実用化のデザインなが発明したが、この人工知能などのスマートスマートで、満足します。
以上
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