2018. gadā Google DeepMind pārņēma A.I. Ar cilvēka līdzīgu redzējumu un iztēli

$config[ads_kvadrat] not found

How AlphaGo Zero works - Google DeepMind

How AlphaGo Zero works - Google DeepMind
Anonim

Cilvēki var daudz darīt ar nelielu kontekstu. Ja redzat tualetes attēlu, jūs zināt, ka to visticamāk papildina vanna un izlietne. Attēls neietvēra nevienu no šiem materiāliem, bet cilvēka smadzenēm ir prasme aizpildīt trūkstošos gabalus. Un tagad, pateicoties Google DeepMind datorzinātniekiem, arī mākslīgais intelekts.

Rakstā, kas publicēts Zinātnes žurnāls Jūnijā uzņēmums aprakstīja, kā tas izveidoja Ģeneratīvo vaicājumu tīklu (GQN), kas var redzēt un iedomāties gandrīz kā cilvēks. Pievienotajā video pētniece S. M. Ali Eslami paskaidro, kā algoritms izmantoja “kaut ko līdzīgu iztēlei”, lai pārvērstu dažus divdimensiju virtuālā telpas attēlus par izvērstu, trīsdimensiju vidi.

Tas ir # 1 Inversā 20 veidu A.I. 2018. gadā kļuva vairāk cilvēku.

„Mūsu spēja uzzināt par pasauli, vienkārši aplūkojot to, ir vienkārši neticami. Viena no lielākajām atklātajām problēmām A.I. ir saprotams, kas ir nepieciešams, lai ļautu datoriem darīt to pašu, ”viņš teica Apgrieztā rakstveida paziņojumā. „Šajā darbā mēs apmācām neironu tīklu, lai prognozētu, kāda varētu būt skatuve no jauniem skatiem.”

Šis A.I. tika nodota ekspluatācijā, izmantojot divdaļīgu sistēmu. “Pārstāvniecības tīkls” pārvērš parauga attēlus kodā, ko dators var saprast. Tālāk „paaudzes tīkls” rada visu pārējo, kas netiek rādīta sākotnējos attēlos.

Tāpat kā daži no citiem A.I. sasniegumi 2018. gadā, šī Deep Mind A.I spēja ekstrapolēt ir galvenais solis pret balss palīgiem, kas ne tikai kalpo mūsu vajadzībām, bet arī paredzēt tos. Tā vietā, lai viņiem uzdotu komandas, viņi izmantos kontekstu, lai uzzinātu, kad mums jānodod mums kafija vai pagatavojiet mums maltīti.

Tas bija orientieris A.I. izrāviens, jo tas faktiski padarīja mākslīgo inteliģenci ievērojami saprātīgāku visā valdē.

$config[ads_kvadrat] not found