Hoje, cada vez mais ouvimos falar de certos sucessos de diferentes sistemas de inteligência artificial. E, apesar do fato de que a cada dia tornam-se cada vez melhor e «mais inteligente», antes do trabalho, tal como o funcionamento do nosso cérebro, ele ainda está muito longe. E não é mesmo que não tenhamos a capacidade de «ferro» para simular o funcionamento do cérebro. Só AI funciona de modo diferente, como a nossa consciência. E, para isso, é necessário rever a abordagem ao desenvolvimento de instruções de máquina нейросетей. Para começar, criar AI, que funcionará também como o cérebro do bebê.
Quase tudo o que sabemos hoje, são modelados com o tradicional algoritmo de computador. Eles veem o mundo através de um prisma é o código binário — de zeros e uns. É ideal para cálculos complexos, mas, de acordo com o professor de Alice Parker, que já tem mais de 10 anos de lida com os desenvolvimentos no campo da IA, a humanidade está rapidamente chegando ao limite da capacidade de trabalho de computação.
Desde a primeira invenção de IA e de desenvolvimento de aprendizagem profunda melhoria de tais sistemas correu muito lentamente. Para alcançar seu pleno potencial, AI não deve apenas trabalhar mais rápido, ele deve reagir a eventos e aprender em tempo real. E para que isso aconteça, precisamos repensar a nossa abordagem para a concepção de sistemas de inteligência artificial.
Para resolver identificado o problema, o professor Parker e seus colegas usam mais avançado sistema de ensino, que já criou a natureza: o cérebro humano. E em primeiro plano aqui vai uma tecnologia chamada de «reforço positivo». Esse termo veio de psicologia e é frequentemente utilizada no contexto da educação de crianças, como o reforço positivo defendida por alguns agradáveis para o homem as conseqüências ou resultados de seu trabalho. Ou seja, a recompensa é que a pessoa que fez a coisa certa.
Isso É interessante:
O Cérebro, ao contrário de um computador, se assim posso dizer, é o «um dispositivo analógico» e biológica memória é resistente. Sinais analógicos podem ter vários estados. Enquanto IA, construído pelo sistema binário, pode distinguir apenas 2 estados: «bem», e «mal», o nosso cérebro é capaz de interpretar o que está acontecendo mais profundamente. A situação pode ser «muito bom», «apenas de uma boa», «mau», ou «muito ruim». Tal princípio de operação é chamado de «нейроморфные calcular» e é a oportunidade de obras de nuvem e permite melhorar o trabalho de AI.
Imagine um bebê, sentada em uma cadeira alta, — diz Parker. Ele pode balançar fortemente os braços. No final de um desses movimentos leva a algum resultado. Digamos, a criança vira o copo. De repente, os neurônios, que fez este movimento, temos a resposta e fortaleceram-se. Portanto, a criança aprendi que o movimento da mão provoca um resultado interessante. É exatamente o que нейроморфные computing estão tentando fazer: ensinar IA aprender na experiência real, exatamente como nós.
os cientistas desenvolveram seus próprios нейроморфные esquema e combinou-os com наноустройствами, chamados magnéticos de domínio стеновыми analógicos мемристорами (MAM). MAM — aparelhos muito sofisticados, mas neste caso é importante saber é que eles permitem a criação de novas parcerias, assim como acontece no nosso cérebro. Portanto, pode-se estabelecer um sistema de reforço positivo e começar a treinar AI.
No momento, então, o que temos é um pouco como o cérebro de um presente de uma criança. Неразвитый e, finalmente, pronto para tomar decisões de forma independente. Nosso próximo passo, trabalhando com a DARPA, é para ensinar o nosso sistema de aprender algo novo, não esquecendo as lições anteriores.
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