때 AI 배운 이야기입니까?

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2019-07-16 16:10:12

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매일 가장 진보된 시스템의 인공적인 정보가 더 똑똑하고 더 똑똑하고,새로운 지식과 기술이다. AI 는 이미 할 수있는 많은 지역에서. 그러나 이 모든 일의 배후가«우수성»숨기만 라인의 코드고 정확한 알고리즘을 허용하지 않는 프로그램을 수« 에 그의 생각이». 다시 말해서,기계 할 수 없는 것 그것이 통합되지 않습니다. AI 올 수 있는 결론을 논리적이지만,이야기 할 수 있에 주어진 주제입니다. 는 것 같이 변경됩니다.

얼마나 사람들이 배우고 세계에 대해

우리는 같은 모든 중생 생물에 대해 배우고,주위에 세계습니다. 상상해 살 아기가 어떻게 장난감 트럭 드라이브 플랫폼을 공중에 달려 있습니다. 그를 위해 이것은 아무것도 특이하다. 하지만 동일한 실험으로 두 개 또는 세 개월 후,그리고 작은 사람을 즉각 깨닫는 뭔가 잘못된 것입니다. 결국 그는 이미 알고있는 방법 중력을 작동합니다.

"아무도 말에 아이는 물체를 들어야 합"—고 말을 마칠,의 머리 Facebook 에서의 발전 인공 지능과에서 교수로 뉴욕대학교 등이 있습니다. —"많은 아이들이 세계에 대해 배우고,그들이 배를 관찰."

고,간단한 소리 수 있으므로,이 접근법을 도울 수 있는 개발자 AI 더 진보된 버전의 인공적인 정보입니다.

그것이 왜 그렇게 열심히 가르치 AI 이야기

깊고 기계 학습니다(즉,거칠게 말하기,시행 착오에 의해)이제할 수 있습 AI 큰 성공을 달성하기 위해. 하지만 가장 중요한 것은 인공지능을 이렇게 지금까지할 수 있습니다. 그는 할 수 없이 이야기하고 결론을 내리고 분석을 기반으로의 목적은 현실에서 그는 어떤 존재합니다. 다시 말해서,기계 정말 이해하지 못하는 세상 만들고,그들과 상호 작용할 수 없습니다.

이것은 흥미로운

을 향상하기 위한 한 가지 방법 AI 이 될 수 있는 종류의"공유"메모리하는 데 도움이 될 것입 차량에 대한 정보를 얻으려면 주시기는 점차 그것을 배웁니다. 그러나지 않는 모든 문제를 해결한다.

"분명히 우리는 뭔가가있어",—교수는 말을 마칠. —"아이 개발할 수 있는 방법에 대한 이해 성숙한 코끼리와 자신의 새끼 후보는 모든 2 개입니다. 는 동안 알고리즘에 대한 깊은 학습해야 볼 수천 수백만 하지 않을 경우,이점 유의하여 주시기 바랍니다. 십대 배울 수 있는 안전하게 자동차를 운전을 연습하고,몇 시간이고 어떻게 사고를 방지하기 위해,그러나 로봇은 수천만의 시간입니다."

는 방법을 가르치 AI 이야기

에 따른 응답 교수가 누락은 저평가 sub-heading 의 깊은 배우로 알려진 자율 학습합니다. 할 때 알고리즘에 따라 감독과 집중적인 훈련을 가르치 AI 목표를 달성하기 위해 데이터를 사용하여 입력 외부에서 조절되지 않는 개발하는 행동 패턴이다. 단순히 넣어가 있는 2 가지 방법으로 이동합니다:첫째—를 입력하는 시스템으로 모든 매개변수를 기반으로 구조의 로봇입니다. 두 번째—을 설명하기 위해"»원리는 걷기,을 강제로 로봇을 배웁니다. 대부분의 기존 운영하는 알고리즘에 처음 경로입니다. 이안을 마칠 것을 믿고 초점을 맞추어야 합동으로 두 번째 방법입니다.

«연구원으로 시작해야 학습 알고리즘은 예측. 예를 들어를 가르치고,신경 네트워크를 예측하는 후반의 비디오,후보만을 처음이다. 예,이 경우에는 오류를 피할 수 있지만,이 방법은 우리가 가르치는 AI 추론이다. 예제로 돌아가서 자녀와 함께 장난감 트럭:우리가 2 가능한 결과를—트럭 떨어질 것이나 충돌이 발생합니다. "플립"신경 네트워크는 여전히 백 다른 예로,그리고 그들이 배를 구축하는 논리적 관계 결국 이야기하는 것을 배우십시오".

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만들어 세계 최초의 생각에 의해 제어,로봇 손

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을 만들어 자기 치유 재료의 내구성 향상 신발

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회사 만들어진 가장 큰 항공기에 대한 공간에 출시하고 있습니다.

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설계 철 다리는 현실적인 발

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