Umjetna Inteligencija Izgrađena Je Na Modelu Ljudskog Mozga - Alternativni Prikaz

Umjetna Inteligencija Izgrađena Je Na Modelu Ljudskog Mozga - Alternativni Prikaz
Umjetna Inteligencija Izgrađena Je Na Modelu Ljudskog Mozga - Alternativni Prikaz

Video: Umjetna Inteligencija Izgrađena Je Na Modelu Ljudskog Mozga - Alternativni Prikaz

Video: Umjetna Inteligencija Izgrađena Je Na Modelu Ljudskog Mozga - Alternativni Prikaz
Video: Umjetna inteligencija-Tehnokracija 2024, Travanj
Anonim

Američka tvrtka IBM razvija sustav umjetne inteligencije po modelu ljudskog mozga. Trenutno je nova neuronska mreža već naučena da razmišlja logično, da razumije složene odnose između objekata, a u budućnosti planiraju poboljšati njezinu sposobnost da obraća pažnju i proizvodi i zadržava sjećanja.

Danas su tehnologije umjetne inteligencije sposobne pokazati površno ljudske osobine. Na primjer, neki mogu izvoditi aktivnosti obično povezane s osobom - pisanje pjesama, podučavanje ili, na primjer, stvaranje djela vizualne umjetnosti.

No, kako tehnološki napredak, tvrtke i programeri preispituju osnovu umjetne inteligencije, bolje razumiju vlastiti um i kako ga možemo učinkovito modelirati (koristeći strojeve i softver). IBM je jedno takvo poduzeće, jer je već postavilo ambiciozni cilj naučiti AI da djeluje poput ljudskog mozga, prema futurizmu.

Mnogi se postojeći sustavi strojnog učenja oslanjaju na blokove podataka (koji god posao obavljaju). Međutim, ova podrška ima ograničenja - za razliku od ljudskog mozga.

Učimo progresivno, a uz to koristimo logiku za rješavanje problema - moderni AI izgrađen je na drugačijem principu. Međutim, DeepMind je navodno razvio neuronsku mrežu koja koristi racionalno zaključivanje za dovršavanje zadataka.

Timothy Lilicrap, informatičar iz DeepMind-a, napomenuo je da su znanstvenici AI-u dali poseban zadatak i mnogim objektima da djeluju, čime je stimulirala neuronsku mrežu na traženje postojećih odnosa. Na primjer, sustav je upitao: "Ima li objekt suprotno plavom objektu isti oblik kao i sitni svijetloplavi objekt desno od sive metalne kuglice?" U takvim je testovima neuronska mreža odredila potrebni predmet u 96% slučajeva (tradicionalni modeli strojnog učenja obično uspijevaju u 42-77% slučajeva).

Znanstvenici iz IBM-a idući će put poboljšati novu neurološku mrežu, kaže istraživačica Irina Rish (Irina Rish). Poboljšati sposobnost algoritma za obraćanje pažnje, kao i stvaranje i zadržavanje sjećanja; programeri žele stvoriti arhitekturu koja bi omogućila da se neuronske mreže razvijaju samostalno (baš kao i osoba, putem pokušaja i pogreške).