IBM vede l'intelligenza artificiale non come una serie di algoritmi standard

possiamo già vedere esempi di come la tecnologia di intelligenza artificiale può essere alcuni che sembrano a prima vista e caratteristiche uniche per la persona. Creiamo robot umanoidi, almeno molto simile a noi, alcuni sono impegnati a creare algoritmi in grado di eseguire qualcosa che è di solito solo le persone capaci - scrivere musica, immagini, o per allenarsi.

IBM vede l'intelligenza artificiale non come una serie di algoritmi standard

Con lo sviluppo di questo settore e gli sviluppatori di cominciare a cercare l'opportunità di cambiare la base stessa su cui si creano ora gli algoritmi di intelligenza artificiale, e sono accettati per uno studio dell'intelligenza, così come modi per simulare in modo efficace in ingegneria meccanica e la creazione di una nuova generazione di software. Una di queste è l'IBM, si è posta l'ambizioso compito di insegnare l'AI a comportarsi (corretto dire di lavoro) più simile al cervello umano, e non come un insieme di algoritmi pre-programmati.

La maggior parte dei sistemi di apprendimento automatico esistenti sono costruiti attorno alla necessità di utilizzare una serie enorme di vari dati. Che si tratti di un computer, progettato per cercare i modi per vincere nel gioco di logica, o di un sistema integrato per i segni di cancro della pelle, sulla base di immagini digitali - di solito è sempre funziona. Ma una tale base per il lavoro appare molto limitata e conciso, e, naturalmente, che è ciò che distingue un tale sistema su come funziona il cervello umano. società IBM vuole cambiare la situazione. Il team di ricerca ha stabilito DeepMind rete neurale di sintesi, che si basa su un processo decisionale razionale quando si lavora su una determinata attività.

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IBM vede l'intelligenza artificiale non come una serie di algoritmi standard

"Avere un sacco di servizi di intelligenza artificiale e compito specifico, forziamo la rete per rilevare la conformità esistente", - dice sulle pagine di Science Magazine, Timothy Lillikrep, calcolatore DeepMind specializzato squadra.

Il test di rete condotto in giugno, il sistema in presenza di una varietà di fattori forniti vari compiti associati all'immagine digitale. Ad esempio, questo: "Prima la cosa blu nell'immagine è un oggetto. Ha la stessa forma di quella piccola cosa blu, che è il diritto della palla di metallo grigia? "

In questa prova, una rete neurale artificiale ha potuto identificare l'oggetto corretto nel 96 percento dei casi, mentre modelli di apprendimento automatico convenzionali sono stati in grado di far fronte al compito in 42-77 per cento dei casi.

Recentemente, le reti di neutroni artificiali continuano a migliorare nella comprensione del linguaggio umano. I ricercatori vogliono anche prendere decisioni intelligenti in aggiunta, tali sistemi potrebbero dimostrare e mantenere l'attenzione, e conservare i ricordi. Nelle parole di Irina Rish, ricercatore di IBM, lo sviluppo dell'intelligenza artificiale potrebbe notevolmente accelerare ed espandersi attraverso l'uso di tali tattiche.

"Migliorare rete neurale è una questione di ingegneria di solito richiede una quantità enorme di tempo per arrivare alla architettura desiderata, funziona meglio. In realtà - è un metodo di sperimentazione umana ed errori. Sarebbe bello se queste reti sono in grado se stessi per creare e migliorare. "

Alcuni, naturalmente, può spaventare circa AI reti pensiero che si possono creare e migliorare, ma se si trova un modo competente a monitorare, controllare e gestire il processo, ci permetterà di andare oltre l'esistente al momento le restrizioni. Nonostante la crescente paura della rivoluzione dei robot che ci schiavizzare tutti, lo sviluppo di AI prevedono migliaia di vite salvate in medicina, l'apertura per noi l'opportunità di visitare e anche stabilirsi su Marte e molto altro ancora.