Schon jetzt kann man auch beobachten, wie die Technologien der künstlichen Intelligenz in der Lage zu zeigen, einige, die auf den ersten Blick und nur dem Menschen eigen Eigenschaften. Wir schaffen Humanoide Roboter, zumindest sehr ähnlich auf uns, einige kümmern sich darum, dass algorithmen, die fähig sind, das auszuführen, was in der Regel in der Lage, nur die Leute – Musik zu schreiben, Bilder oder trainieren.
Mit der Entwicklung dieses Sektors der Gesellschaft und die Entwickler beginnen, suchen Sie nach einer Möglichkeit, selbst die Grundlage, auf deren Basis jetzt werden algorithmen der künstlichen Intelligenz, und akzeptiert der vorliegenden Untersuchung der Intelligenz sowie der Art und Weise, wie effizient imitieren ihn im Maschinenbau und der Erstellung von Software der neuen Generation. Eines dieser Unternehmen ist IBM, die setzen das ehrgeizige Aufgabe zu lehren, KI Verhalten (arbeiten wäre es richtiger zu sagen) mehr als das menschliche Gehirn, und nicht als eine Reihe von programmierten algorithmen.
Die meisten existierenden Systeme des maschinellen Lernens dreht sich um die Notwendigkeit eine große Sammlung von verschiedenen Daten. Sei es Computer, entworfen, um zu suchen nach Möglichkeiten, den Sieg in dem Puzzle-Spiel., oder ein System aufgebaut, um die Anzeichen von Hautkrebs auf der Basis von digitalen Bildern – diese Regel funktioniert immer. Aber eine solche Grundlage für die Arbeit sieht sehr begrenzter und knapper, und natürlich genau das unterscheidet solche Systeme, wie das menschliche Gehirn funktioniert.
IBM will dies ändern. Research-Team von DeepMind hat ein synthetisches neuronales Netzwerk, dessen Grundlage eine rationale Entscheidungsfindung bei der Arbeit an der einen oder anderen Aufgabe.
Rationale Maschine
«Indem die künstliche Intelligenz eine Vielzahl von Objekten und eine bestimmte Aufgabe, wir zwingen Netzwerk erkennen die bestehenden Compliance», kommentiert auf den Seiten des Science Magazine Timothy Лилликрэп, Computer-Spezialist Team DeepMind.
In den Tests Netzwerk, durchgeführt im Juni, das System, wenn viele Faktoren gab verschiedene Aufgaben im Zusammenhang mit einem digitalen Bild. Zum Beispiel so: «Vor dem blauen Ding auf dem Bild sich das Objekt befindet. Es hat die gleiche Form, wie die kleine Blaue Ding, was rechts neben dem grauen Metall der Birne?»
In diesem Test künstliches neuronales Netz könnte identifizieren Sie das gewünschte Objekt in 96 Prozent der Fälle, während herkömmliche Modelle für maschinelles lernen konnten, die Aufgabe zu bewältigen in 42-77 Prozent der Fälle.
Kürzlich künstliche Neutron Netz weiter verbessert werden im Sinne der menschlichen Sprache. Die Forscher wollen neben der Annahme von angemessenen Lösungen für solche Systeme konnten zeigen Aufmerksamkeit und speichern, sowie die Speicherung von Erinnerungen.
Mit den Worten von Irene Risch, Forscher bei IBM, die Entwicklung der künstlichen Intelligenz könnte erheblich beschleunigen und erweitern durch den Einsatz solcher Taktiken.
«Verbesserung bleibt das Thema der neuronalen Netze entwickelt, in der Regel erfordert eine große Menge an Zeit, um zu der gewünschten Architektur, arbeitet am besten. In der Tat ist die Technik der menschlichen Versuch und Irrtum. Es wäre toll, wenn diese Netze könnten sich selbst zu schaffen und zu verbessern».
Einige, natürlich kann der Gedanke erschrecken KI-Netzwerken, die sich selbst schaffen und zu verbessern, aber wenn eine kompetente Verfahren zu überwachen, zu kontrollieren und die Kontrolle über diesen Prozess, dann wird es uns erlauben, jenseits der derzeit bestehenden Einschränkungen. Trotz der wachsenden Angst vor der Revolution der Roboter, die uns alle versklaven, die Entwicklung der Sphäre der KI prophezeien Tausende von Leben gerettet in der Medizin, öffnen für uns die Möglichkeit, zu besuchen und sogar auf dem mars niederzulassen und vieles mehr.
IBM sieht die künstliche Intelligenz nicht als eine Reihe von herkömmlichen algorithmen
Nikolai Hizhnyak