Изкуственият интелект е изграден по модела на човешкия мозък - Алтернативен изглед

Изкуственият интелект е изграден по модела на човешкия мозък - Алтернативен изглед
Изкуственият интелект е изграден по модела на човешкия мозък - Алтернативен изглед

Видео: Изкуственият интелект е изграден по модела на човешкия мозък - Алтернативен изглед

Видео: Изкуственият интелект е изграден по модела на човешкия мозък - Алтернативен изглед
Видео: Zhanna de Allatra Muestra de Nuevo Ojos Reptilianos En los Saludos de Año Nuevo 2024, Април
Anonim

Американската компания IBM разработва система за изкуствен интелект, базирана на модела на човешкия мозък. В момента новата невронна мрежа вече е научена да мисли логично, да разбира сложни взаимоотношения между обекти и в бъдеще те планират да подобрят способността й да обръща внимание и да произвежда и задържа спомени.

Днес технологиите за изкуствен интелект са способни да демонстрират повърхностно човешки черти. Например някои са в състояние да извършват дейности, обикновено свързани само с човек - писане на песни, преподаване или, например, създаване на произведения на визуалното изкуство.

С напредването на технологиите обаче компаниите и разработчиците преосмислят основите на изкуствения интелект, по-добре разбират собствения си ум и как можем да го моделираме ефективно (използвайки машини и софтуер). IBM е една такава компания, тъй като вече е поставила амбициозната цел да научи AI да работи като човешкия мозък според Futurism.

Много от съществуващите системи за машинно обучение разчитат на блокове от данни (каквато и работа да вършат). Тази подкрепа обаче има ограничения - за разлика от човешкия мозък.

Учим се прогресивно и в допълнение използваме логиката за решаване на проблеми - съвременният ИИ е изграден на различен принцип. Съобщава се обаче, че DeepMind е разработил невронна мрежа, която използва рационални разсъждения за изпълнение на задачи.

Тимоти Лиликрап, компютърен учен от DeepMind, отбеляза, че учените са дали на AI специална задача и много обекти да работят, като по този начин стимулира невронната мрежа да намери съществуващи взаимоотношения. Така например системата беше попитана: "Има ли обект, противоположен на синия обект, същата форма като мъничкият светлосин предмет вдясно от сивата метална топка?" При такива тестове, невронната мрежа определя необходимия обект в 96% от случаите (традиционните модели на машинно обучение обикновено успяват в 42-77% от случаите).

Учени от IBM ще подобрят новата невронна мрежа, казва изследователят Ирина Риш (Irina Rish). Подобряване на способността на алгоритъма да обръща внимание, както и да създава и задържа паметта; разработчиците искат да създадат архитектура, която би позволила на невронните мрежи да се развиват самостоятелно (точно като човек, чрез опит и грешка).