Този сайт използва бисквитки (cookies). Ако желаете можете да научите повече тук. Разбрах

Новини Технологии

Google DNC – крачка към мислещ машинен интелект

Как невронни мрежи и системи от памет могат да бъдат комбинирани за изграждане на учещи се машини, които могат да съхраняват знания бързо и да разсъждават за тях гъвкаво?

от Надя Кръстева, 21 октомври 2016 0 2558 прочитания,

Новата хибридна система Differential Neural Computer (DNC) на компанията Google свързва невронна мрежа от множество свързани помежду си възли, имитиращи работата на мозъка, с огромни запаси от информация, натрупани във външна памет (например твърди дискове).  

Тези модели могат да се учат от примери, както невронните мрежи, но също така те могат да съхраняват сложни данни, подобно на компютри, поясняват в своя блог участниците в проекта от специализираната в разработките за изкуствен интелект компания на Google – DeepMind.  
Централният компонент на DNC представлява контролер, който постоянно оптимизира отговорите на системата, сравнявайки резултатите, които тя извежда с правилни резултати. С времето, работата на системата става все по-точна. Успоредно с това DNC се учи да използва своите ресурси от памет. 
“Контролерът е аналог на процесора в компютър. Той отговаря за това да вземе входните данни, да ги прочете и запише в паметта и да произведе изходни данни, които могат да бъдат интерпретирани като отговор. Паметта е множество локации, всяка от които може да съхранява вектор от информация”, обясняват разработчиците на DNC. 

изкуствен интелект

“Невронните мрежи осъществяват отлично разпознаване по шаблон и бързо вземане на решения, но ние сме едва в началото на създаването на невронни мрежи, които могат да мислят по малко – т.е. да обмислят или да търсят причина, ползвайки знания. Например, как може една невронна мрежа да съхранява спомени за факти свързани с връзките в транспортна мрежа и после логично да разсъждава за това с какви знания разполага за да отговори на въпрос (за маршрути и т.н)? В доклад в сп. Nature, ние показваме как невронни мрежи и системи от памет могат да бъдат комбинирани за изграждане на учещи се машини, които могат да съхраняват знания бързо и да разсъждават за тях гъвкаво. Тези модели, които ние наричаме differentiable neural computers (DNCs), могат да се учат от примери като невронни мрежи, но могат също да съхраняват сложни данни, като компютри”, пишат представителите на DeepMind. 

 
Разбира се, едно навигационно приложение за смартфон също може да намери най-бърз маршрут например между две станции на метро. Разликата е в това, че DNC системата не извлича тази информация от програмирано в нея разписание, а работи с информацията самостоятелно, едновременно жонглирайки с множество факти в своята памет. 

 
Този подход позволява на DNC, например, да използва знания, получени при изучаването на лондонското метро и частично да ги приложи към друга транспортна мрежа – например метрото на Ню Йорк. 
По време на тестовете, на базата на 2 твърдения – “Джон е на поляната” и “Джон вдигна футболната топка” – DNC системата е успяла да отговори правилно на въпроса “Къде играят футбол?” (на поляната). Макар че логическата асоциация изглежда елементарна, за съвременните виртуални асистенти, от типа на Siri, е трудно да отговорят на този въпрос. 
Очевидно, бъдещите системи за изкуствен интелект, подобни на DNC, ще могат да се ориентират в нови, още неусвоени области от знания, проектирайки в тях своя предишен опит – или поне такава е целта. 
Вижте как работи DNC в следващото видео: 

Други статии по темата "Изкуствен интелект":

Марвин Мински и началото на изкуствения интелект

Kогнитивните технологии- пазар согромен потенциал

Зукербърг ще създава AI в помощ на домашната и офисната си дейност

Основателят на Tesla ще похарчи $1 млрд. за изкуствен интелект

ИТ гиганти пускат с отворен код разработките си в сферата на AI

Защо AI е във възход и как да реагираме на тази тенденция?

Тролове развалиха възпитанието на "изкуствен интелект"

КОМЕНТАРИ ОТ  

КОМЕНТАРИ

Трябва да сте регистриран потребител, за да коментирате статията
"Google DNC – крачка към мислещ машинен интелект"



    

Полезни страници
    За нас | Аудитория | Реклама | Контакти | Общи условия |
    Действителни собственици на настоящото издание са Иво Георгиев Прокопиев и Теодор Иванов Захов