A IBM vê a inteligência artificial não como um conjunto de algoritmos convencionais
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Já agora, pode-se observar alguns exemplos de como a tecnologia de inteligência artificial são capazes de mostrar algumas, que parecem à primeira vista e peculiar apenas ao homem características. Nós criamos гуманоидных robôs, pelo menos muito semelhantes a nós, alguns fazem, que criam algoritmos capazes de realizar o a que, normalmente, só são capazes de pessoas – escrever a música, a pintura ou para a prática de ensino.
Com o desenvolvimento deste áreas da empresa e os desenvolvedores começam a procurar uma oportunidade de mudar a própria fundação, na base do qual são criados algoritmos de inteligência artificial, e são de estudo do presente inteligência, mas também da forma como efetivamente imitar-lo no setor de engenharia e a criação de um software de última geração. Uma dessas empresas é a IBM, que colocar diante de si uma meta ambiciosa para ensinar AI se comportar (seria correto dizer trabalhar), mais como o cérebro humano, e não como um conjunto de algoritmos programados.
A Maioria dos sistemas de aprendizado de máquina são construídos em torno da necessidade de utilizar o enorme conjunto de dados diferentes. Quer se trate de um computador destinado a procurar um caminho de vitória no jogo de go, ou um sistema construído para determinar os sinais de câncer de pele no banco de imagens digitais é a regra, funciona sempre. Mas essa base para o trabalho parece muito limitada e concisa, e é claro que é, essencialmente, a caracteriza como um sistema de como funciona o cérebro humano.
A IBM quer mudar isso. A equipa de investigação do DeepMind criou sintética de uma rede neural, com responsabilidade racional de tomada de decisão quando estiver a trabalhar em alguma tarefa.
Racionais máquina
"Dove inteligência artificial conjunto de objetos e de uma determinada tarefa, nós вынуждаем rede de detectar existentes correspondência", — comenta nas páginas da Revista Science Timothy Лилликрэп, um especialista em computação equipe DeepMind.
Em testes de rede, realizada em junho, no sistema, quando há um conjunto de fatores deram uma variedade de tarefas relacionadas com a imagem digital. Por exemplo, esta: "Antes da coisa azul na imagem está o objeto. Ele tem a mesma forma, como a pequena blue coisa, que está à direita do cinza metálico de bola?"
Neste teste, A rede neural artificial capaz de identificar o objeto em 96 por cento dos casos, enquanto que os modelos convencionais de aprendizado de máquina é capaz de lidar com a tarefa em 42-77 por cento dos casos.
Recentemente artificiais de nêutrons de rede continuam a progredir na compreensão da linguagem humana. Os pesquisadores também querem, para além de tomar decisões mais inteligentes tais sistemas possam apresentar e manter a atenção, além de armazenar memórias.
Com as palavras de Irina Risch, os pesquisadores da IBM, o desenvolvimento da inteligência artificial poderia acelerar e expandir através da aplicação de tais táticas.
"a Melhoria de redes neurais continua a ser uma questão de engenharia, normalmente, requer uma enorme quantidade de tempo para vir para a arquitetura, trabalhando melhor. Na verdade é um método humano de tentativa e erro. Seria ótimo se essas redes podiam-se criar e melhorar".
Alguns, claro que pode assustar o pensamento de que o AI-redes, capazes de si mesmo criar e a melhorar, mas se encontrar um maneira de acompanhar, de controlar e gerenciar este processo, isso permite-nos de ir além dos atuais restrições. Apesar do crescente temor sobre a revolução dos robôs, que todos nós serviräo, o desenvolvimento das indústrias AI profetiza milhares de vidas salvas na medicina, a descoberta de nós a oportunidade de visitar e até se estabelecer em Marte e muito mais.
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