05.07.2012
Ученые из Google сумели создать самообучающийся искусственный интеллект
Важный прорыв в плане создания искусственного интеллекта сделали ученые из компании Google. Ими был разработан компьютер, который моделирует человеческое мышление в процессе познания. В основе концепции лежит принцип использования мощных 16000 процессорных ядер, которые моделируют работу “нейронных сетей” человека.
Иначе говоря, каждый из процессоров выполняет определенную роль, сродни той, что выполняют отдельные участки в головном мозге человека. Это позволяет компьютеру моделировать весь процесс познания и переработки информации.
При поддержке группы ученых из Стэндфордского университета исследователи предложили программе 10,000,000 эскизов изображений, снятых с YouTube, в рамках системы обучения. После того, как все предложенные данные были проанализированы, исследователи предложили компьютеру распознать определенные объекты, идентифицировав их в соответствии с имеющимися у него эскизами. Точность определения в среднем была в два раза выше, чем у самых лучших аналогичных проектов, создававшихся ранее.
Лучше всего у компьютера получалось распознавать стандартные вещи и животных – в особенности кошек. Также в силу того, что множество эскизов были взяты с YouTube, компьютер стал настоящим экспертом в мире шоу-бизнеса и прекрасно мог отличить Джастина Бибера от Мэрлина Мэнсона. New York Times пишет, что на сегодняшний день разработка компании Google является самым совершенным достижением в попытке создания искусственного интеллекта. В перспективе подобная программа может обучаться самостоятельно, используя ресурсы интернета.
В среднем точность идентификации определенных объектов составляла 15,8%. Иными словами, компьютер мог правильно определить соответствие двух объектов друг другу лишь один раз из шести. Вместе с тем, очевидно, что при наличии большего количества исходной информации и большего времени эта цифра может в значительной степени возрасти. Важно также то, что компьютер фактически впервые научился различать человеческие лица, тем самым сумев отличать людей, друг от друга. Аналогичные предыдущие программы в лучшем случае могли отличать людей от обезьян и других животных.
Иначе говоря, каждый из процессоров выполняет определенную роль, сродни той, что выполняют отдельные участки в головном мозге человека. Это позволяет компьютеру моделировать весь процесс познания и переработки информации.
При поддержке группы ученых из Стэндфордского университета исследователи предложили программе 10,000,000 эскизов изображений, снятых с YouTube, в рамках системы обучения. После того, как все предложенные данные были проанализированы, исследователи предложили компьютеру распознать определенные объекты, идентифицировав их в соответствии с имеющимися у него эскизами. Точность определения в среднем была в два раза выше, чем у самых лучших аналогичных проектов, создававшихся ранее.
Лучше всего у компьютера получалось распознавать стандартные вещи и животных – в особенности кошек. Также в силу того, что множество эскизов были взяты с YouTube, компьютер стал настоящим экспертом в мире шоу-бизнеса и прекрасно мог отличить Джастина Бибера от Мэрлина Мэнсона. New York Times пишет, что на сегодняшний день разработка компании Google является самым совершенным достижением в попытке создания искусственного интеллекта. В перспективе подобная программа может обучаться самостоятельно, используя ресурсы интернета.
В среднем точность идентификации определенных объектов составляла 15,8%. Иными словами, компьютер мог правильно определить соответствие двух объектов друг другу лишь один раз из шести. Вместе с тем, очевидно, что при наличии большего количества исходной информации и большего времени эта цифра может в значительной степени возрасти. Важно также то, что компьютер фактически впервые научился различать человеческие лица, тем самым сумев отличать людей, друг от друга. Аналогичные предыдущие программы в лучшем случае могли отличать людей от обезьян и других животных.