Как сделать искусственный интеллект на компьютер. как создать искусственный интеллект

Развитие человечества: консервативный путь, ИИ и евгеника. Робот против человека.

Мировой прогресс может развиваться тремя путями:

1. Консервативно, так как это происходит сейчас. Дети получают всё более сильное образование, учёные делают новые открытия и прогресс постоянно ускоряется.

2. Человек может создавать искусственный разум в виде продолжения себя, как своеобразное “дитя человечества” и далее этот ИР будет развиваться самостоятельно.

3. Евгеника — наука о селекции людей, их генетическом развитии. По этическим соображениям эта наука является почти запрещённой, хотя в последнее время интерес к ней возрос, особенно в области лечения генетических заболеваний. Евгеника может породить генетически новых людей, которые будут умнее современного человека и эти новые люди могут двигать прогресс, возможно именно эти люди и дадут толчок к развитию искусственного разума.

Здоровье / Медицина

• Abi — Ваш виртуальный помощник по здоровью.
• Ada — Может помочь, если вы плохо себя чувствуете.
• Airi — Персональный тренер здорового образа жизни.
• Alz.ai — Помогает заботиться о близких с болезнью Альцгеймера.
• Amélie — Чат-бот для общения на тему психического здоровья.
• Bitesnap — Распознавание еды по фотографии для подсчета количество калорий.
• doc.ai — Делает результаты анализов легче для понимания.
• Gyan — Помогает по симптомам понять вероятные заболевания.
• Joy — Помогает отслеживать и улучшать свое психическое здоровье.
• Kiwi — Помогает бросить курить.
• Tess by X2AI — Карманный терапевт.
• Sleep.ai — Диагностирует храп и стучание зубами.

Движение без сетки

графПример 1: узел в каждой клетке сетки. Поиск начинается с узла, в котором находится агент, и заканчивается конечной клеткой.Пример 2: гораздо меньшее количество узлов, или . Поиск начинается с агента, проходит через необходимое количество точек пути и продвигается к конечной точке. Заметьте, что перемещение к первой точке пути к юго-западу от игрока — это неэффективный маршрут, поэтому обычно необходима определённая постобработка сгенерированного пути (например, для того, чтобы заметить, что путь может идти напрямую к точке пути на северо-востоке).
сайт Амита Пателаhttps://habr.com/post/331192/

Привлеките экспертов и создайте экспериментальный проект

После того как ваш бизнес будет подготовлен с технической, финансовой и организационной точки зрения, начинайте строить и интегрировать искусственный интеллект. Самыми важными на этом этапе будут небольшие проектные цели

Здесь важно учитывать все, что вам уже известно об ИИ. На этом шаге неоценимую услугу окажут специалисты, внешние эксперты и консультанты, которые хорошо разбираются в вопросах внедрения ИИ

Для первого проекта не стоит выбирать длинный срок. Пилотный проект не должен занимать более трех месяцев. Следует объединить несколько человек в небольшую команду и поставить для них конкретные цели. Сроки следует устанавливать предельно сжатые. После того как работа по пилотному проекту будет завершена, необходимо провести тщательный анализ

Важно решить, следует ли компании остановиться на подобном проекте или выбрать более сложный. Ваша команда должна дать конкретные рекомендации и ответ на этот поставленный вопрос

Ограничения игрового ИИ

• ИИ не нужно заранее тренировать, будто это алгоритм машинного обучения. Бессмысленно писать нейросеть во время разработки, чтобы наблюдать за десятками тысяч игроков и изучать лучший способ игры против них. Почему? Потому что игра не выпущена, а игроков нет.
• Игра должна развлекать и бросать вызов, поэтому агенты не должны находить лучший подход против людей.
• Агентам нужно выглядеть реалистичными, чтобы игроки чувствовали будто играют против настоящих людей. Программа AlphaGo превзошла человека, но выбранные шаги были сильно далеки от традиционного понимания игры. Если игра имитирует противника-человека, такого чувства не должно быть. Алгоритм нужно изменить, чтобы он принимал правдоподобные решения, а не идеальные.
• ИИ должен работать в реальном времени. Это значит, что алгоритм не может монополизировать использование процессора в течение длительного времени для принятия решений. Даже 10 миллисекунд на это — слишком долго, потому что большинству игр достаточно от 16 до 33 миллисекунд, чтобы выполнить всю обработку и перейти к следующему кадру графики.
• Идеально, если хотя бы часть системы управляется данными, чтобы «некодеры» могли вносить изменения, и чтобы корректировки происходили быстрее.

Условные операторы

every frame/update while the game is running:
if the ball is to the left of the paddle:
move paddle left
else if the ball is to the right of the paddle:
move paddle right

• Часть Sense находится в двух операторах if. Игра знает где мяч и где платформа, поэтому ИИ обращается к ней за этой информацией.
• Часть Think тоже входит в два оператора if. Они воплощают в себе два решения, которые в данном случае являются взаимоисключающими. В результате выбирается одно из трех действий — переместить платформу влево, переместить вправо, или ничего не делать, если она уже правильно расположена.
• Часть Act находится в операторах Move Paddle Left и Move Paddle Right. В зависимости от дизайна игры, они могут перемещать платформу мгновенно или с определенной скоростью.

Дерево решений

• Узлы принятия решений: выбор между двумя альтернативами на основе проверки некоторого условия, где каждая альтернатива представлена в виде отдельного узла.
• Конечные узлы: действие для выполнения, представляющее окончательное решение.

Визуализация данных, созданных AI:

• Атласы активации – создайте доступный для изучения атлас функций, которые сеть изучила.

• Что видят нейронные сети – визуализация слоев в нейронной сети Джина Когана. Также см. Визуализация функций с помощью Distill.

• Визуализация многомерного пространства – визуализируйте, как работает машинное обучение.

• t-SNE – Создавайте убедительные двумерные «карты» из данных с сотнями или даже тысячами измерений.

Типография:

• FontJoy – создавайте комбинации шрифтов с помощью глубокого обучения.

• Карта шрифтов – выявляйте новые отношения между шрифтами с помощью машинного обучения.

GANs:

• Зоопарк GAN – список названных GAN, обновляемый нерегулярно.

• GANS Awesome Applications – Кураторский список GAN и демонстраций.

Библиотеки машинного обучения:

• TensorFlow.js – библиотека для разработки и обучения моделей машинного обучения на JavaScript.

• scikit-learn – один из самых популярных инструментов для интеллектуального анализа и анализа данных. Построен на NumPy, SciPy и matplotlib. Открытый исходный код, коммерческое использование (лицензия BSD).

Рекомендуемая литература: «Художник в машине»

Наш друг Артур Миллер считается авторитетом на стыке технологий и искусства. Недавно он опубликовал фантастическую книгу, в которой рассказывается, как художники используют ИИ. Чтобы углубиться и узнать больше, вы можете приобрести его на Amazon здесь:

Заключительные мысли:

Если вы заинтересованы в использовании ИИ в своей творческой практике, указанные выше приложения, программное обеспечение и инструменты – отличное место для начала. Даже если у вас нет опыта машинного обучения, вы можете начать с некоторых из более простых инструментов, а затем расширить их. Используйте инструменты редактирования фотографий AI, такие как Deep Art, генератор изображений AI, такой как Deep Dream Generator, генератор изображений AI, такой как Artbreeder (он же GANBreeder), генератор рисования AI, такой как AI Painter, создатель мультфильмов AI, например Cartoonify, или рисуйте с помощью нейронной сети с помощью Quick Draw. По мере того, как инструменты, позволяющие сделать искусство искусственного интеллекта более популярным, произведения искусства искусственного интеллекта будут все больше внедряться в нашу культуру. Мы уже видим это на обложках поп-альбомов, на стенах традиционных картинных галерей, в цифровом и пиксельном искусстве, а также в расширении нашего представления о компьютерном искусстве. Овладев инструментами для создания произведений искусства, созданных искусственным интеллектом, и создавая работы, пока эта область находится в зачаточном состоянии, вы можете помочь расширить границы человеческого творчества. Как ваши эксперименты с нейронной сетью и искусственным интеллектом преобразуют наш творческий потенциал? Присоединяйтесь к нашему исследованию искусства машинного обучения и покажите нам путь впереди!

Источник записи: aiartists.org

Natural Language Processing

В целом все алгоритмы NLP сводятся к статистической обработке текстов. Если тема вам не интересна, или вы уже специалист в этой области, то раздел можно пропустить.

Почти любой алгоритм NLP требует предварительной Токенизации текста: строку слов превращаем в массив чисел — Вектор слов (Word Vector). Для этого предварительно формируем Словарь (Vocabulary), в котором задаем пары «ID — Токен», причем токен — это не обязательно одно слово: здесь могут быть словосочетания, аббревиатуры, смайлики и некоторые знаки препинания. В процессе токенизации учитываются опечатки и иногда игнорируются формы слов (падежи и прочее), т.к. для многих алгоритмов они не имеют значения.

Как мы видим на рисунке, вектор слов занимает слишком много памяти. Если для дальнейшей обработки не важен порядок слов, то текст упаковывают в Мешок слов (Bag-of-words). Для меня осталось большой загадкой, почему токены не хранят в более компактном массиве (покзан аналог Word Vector, к Bag-of-word эта форма не относится):

Видимо разработчики слишком погрязли в матричных вычислениях, других объяснений я не нашел. Не будем судить их строго и перейдем уже к анализу.

Возможно вы встречали упоминания, что алгоритмы ML способны на Извлечение смысла из текста, но это лишь красивые слова. На самом деле NLP анализирует похожесть слов и текстов, что тоже полезно:

• слова похожи, если они встречаются в окружении одинаковых групп слов;

• тексты похожи, если в них встречаются одни и те же группы слов.

Для этого используется зубодробительная сущность Word Embedding (Погружения слов, но единого мнения о переводе на русский нет). Обучающую выборку пропускают через алгоритмы понижения размерности, в результате для каждого слова вместо 5000 нулей и единицы получаем массив меньшего размера из дробных чисел.

Если очень грубо, то для каждого слова вычисляется некое среднее арифметическое встречаемости в текстах из обучающей выборки (обычно на одну тематику). Если у двух слов это среднее арифметическое не очень отличается, то они считаются похожими. Аналогично для текстов. Часто преобразование в Word Embedding выполняют перед подачей данных другим алгоритмам, как дополнение к токенизации.

Перейдем к Классификации текстов, например, распознавание спама в электронной почте. В обучающей выборке мы имеем письма с отметками спам/не спам, и скармливаем их в нейросеть: в полносвязную сеть и CNN подаем Bag-of-words, а в RNN уже можно учесть порядок слов, отправив ей Word Vector. Если у спамеров есть свой особый стиль общения, то нейросети его найдут. Аналогично можно выполнить классификацию текста по эмоциональной окраске (автор был зол/добр), по наличию сарказма, и вообще по любому признаку, лишь бы вы сами смогли классифицировать тексты в обучающей выборке. В целом, все сводится к анализу количества определенных слов и их комбинаций.

Перейдем к самому интересному, Генерация текстов. Для этого используется механизм «Предсказание следующего слова в предложении»: при обучении на вход RNN подаем три слова из предложения, а на выход (в функцию потерь) — четвертое, заставляя нейросеть генерировать правильное слово с учетом предыдущего текста. Продолжаем это действие для всей обучающей выборки, где могут быть миллиарды фраз. В итоге получаем продвинутого попугайчика, который по первым вводным словам выдает дополнительные, наиболее вероятные. Как мы видим, предварительная разметка обучающей выборки здесь не требуется (фактически это Unsupervised learning), что позволяет использовать для обучения огромные объемы текстов из сети Интернет.

Это было очень упрощенное описание NLP, я упомянул лишь некоторые базовые алгоритмы, чтобы показать, что логического ядра здесь нет. Создание действительно мыслящих машин относится к другому направлению AI: Когнитивная архитектура.

Образование

Woogie. Интерактивный робот, который делает обучение интересным для детей

Робот Woogie учит детей в возрасте 6-12 лет, общаясь с помощью голосового интерфейса. Робот развлекает, учит, дает ответы на некоторые вопросы, и стоит при этом всего 76 долларов. Woogie обращается к базе данных сервиса, чтобы отвечать на любой вопрос ребенка: от «Почему исчезли динозавры?» и до «Почему мне нужно есть брокколи?».

Учится не только ребенок. Сам робот постоянно обучается индивидуальному взаимодействию, адаптируется к привычкам и интересам каждого ребенка

Он способен рассказать анекдот, загадать загадку, привлечь внимание ребенка сказкой. Родители имеют доступ к системе через мобильное приложение и могут загружать в базу новый контент, например книги и обучающие игры

Во многих отношениях проект необычный. У него нет своего токена, он не выходит на ICO, а деньги на развитие получает от краудфандинговой программы на Indiegogo. В настоящий момент подготовлено уже 30 протитопов устройства.

AltSchool. Платформа новых методов обучения

В 2014 году новый проект в сфере образования привлек $33 млн. В 2015 году AltSchool привлекла еще $100 млн

Стартап заинтересовал инвесторов необычным подходом: AltSchool — это серия микро-школ, в которых основное внимание уделяется индивидуальному обучению. Учащиеся получают собственные еженедельные «плейлисты», списки отдельных и групповых занятий, адаптированные к конкретным сильным и слабым сторонам каждого ребенка

AltSchool отслеживает прогресс и неудачи каждого ученика — каждый шаг на его пути, все сильные и слабые стороны. Программное обеспечение дает рекомендации, влияющие на образовательный процесс каждого ребенка.

В исследовательском проекте, организованном Фондом Гейтса, изучалось влияние персонализированной практики обучения в 23 государственных школах. Через два года исследование показало, что учащиеся в этих школах добились больших успехов, чем студенты из сопоставимых школ, в которых не было персонализированной программы обучения. Более того, исследование показало, что ученики, чьи оценки выросли больше всего, были теми, кто ранее сильно отставал по многим предметам.

Добавьте к персонализации возможности программного обеспечения, адаптирующего учебный план для каждого конкретного ученика, и вы поймете, как будет выглядеть образование в будущем.

Hugh. Помогает посетителям библиотеки быстро найти любую книгу

Студенты, которые ищут библиотечные книги в Университете Аберистуита (Великобритания), могут обратиться за помощью к роботу-библиотекарю. Hugh — первый в мире робот, предназначенный для работы в библиотеке. Он может рассказать, где хранится книга, и показать студенту соответствующую книжную полку.

Получая информацию из PRIMO, онлайн-библиотеки университета, Hugh имеет доступ к 800 000 книг. Hugh реагирует на голосовые команды и способен заниматься не только книгами. Подобные роботы смогут выполнять конкретные задачи больницах, супермаркетах или гостиницах.

Knewton. Адаптивное обучение

Собравшая $157 млн инвестиций компания Knewton разработала адаптивную образовательную платформу, основанную на технологиях анализа данных в сфере образования, и предлагает интегрировать свое решение с любой системой управления учебным процессом. Адаптивная платформа дает рекомендации для обучения студентов, основанные на успеваемости учащихся, а также предлагает анализ цифрового контента. С помощью софта учитель оценивает знания студента по своему предмету в любой момент времени. Если студент плохо справляется с предметом, Knewton может предложить контент, который повышает уровень понимания сложных вопросов. Knewton будет предлагать разные варианты образовательного контента до тех пор, пока не найдет способ научить студента.

Хотя многие обучающие платформы могут похвастаться тем, что они корректируют тестовые вопросы на занятиях, основываясь на предыдущих ответах, процесс управления данными Knewton принципиально отличается, потому что предлагает гипер-персонализированный вариант обучения, создаваемый «на лету» для каждого конкретного пользователя. Сегодня с Knewton работают более 13 миллионов студентов по всему миру, а база данных платформы содержит более 100 000 образовательных материалов, включая видео-лекции и учебные пособия.

Биржевая торговля

Группа исследователей из университета Эрлангена-Нюрнберга в Германии разработала ряд алгоритмов, использующих архивные данные рынков для тиражирования инвестиций в режиме реального времени. Одна из моделей обеспечила 73% возврата инвестиций ежегодно с 1992 по 2015 год, что сопоставимо с реальной рыночной доходностью на уровне в 9% в год.

В 2004 году Goldman Sachs запустил торговую платформу Kensho на базе искусственного интеллекта. На криптовалютных рынках также появляются системы на базе ИИ для торговли на биржах – Mirocana и т.д. Они лучше живых трейдеров, так как лишены эмоций и опираются на чёткий анализ и жесткие правила.

Заменит ли ИИ нас с вами

Искусственный интеллект превосходит человека в решении задач, которые связаны с анализом больших данных, чёткой логикой и необходимостью запоминать большие объёмы информации. Но в творческих конкурсах человек пока выигрывает у ИИ.

Возможно, потому, что восприятие творчества субъективно. А в шахматной партии или биржевой торговле можно двигаться к конкретным результатам.

Безусловно, ИИ меняет наш мир и находит всё новые применения. Наша задача – использовать его во благо, разрабатывать правила регулирования ИИ-систем и передавать системам опыт, накопленный за тысячелетия существования человечества.

iPhones.ru

Искусственный интеллект – технология, которую мы точно заберём с собой в будущее. Рассказываем, как он работает и какие крутые варианты применения нашел. ? Рубрика «Технологии» выходит каждую неделю при поддержке re:Store. Что представляет собой искусственный интеллект Искусственный интеллект (ИИ) – это технология создания умных программ и машин, которые могут решать творческие задачи и генерировать новую…

Простой «планировщик»

1. Сыграть "Болото" (результат: "Болото" уходит из руки и входит в игру)
2. Сыграть "Лес" (результат: "Лес" уходит из руки и входит в игру)

1. Сыграть "Болото" (результат: "Болото" уходит из руки и входит в игру)
            1.1 Коснуться "Болота" (результат: мы коснулись "Болота", доступно +1 чёрной маны)
                        Действий не осталось - КОНЕЦ
2. Сыграть "Лес" (результат: "Лес" уходит из руки и входит в игру)

1. Сыграть "Болото" (результат: "Болото" уходит из руки и входит в игру)
            1.1 Коснуться "Болота" (результат: мы коснулись "Болота", доступно +1 чёрной маны)
                        Действий не осталось - КОНЕЦ
2. Сыграть "Лес" (результат: "Лес" уходит из руки и входит в игру)
            2.1 Коснуться "Леса" (результат: мы коснулись "Болота", доступно +1 зелёной маны)
                        2.1.1 Вызвать "Эльфийского мистика" (результат: "Эльфийский мистик" в игре, доступно -1 зелёной маны)
                                    Действий не осталось - КОНЕЦ

наилучший

Программирование в прошлом

Выпустив Lobe в свободный доступ и позволив простым пользователям делать то, на что раньше были способны лишь специалисты в сфере машинного обучения, Microsoft пошла по стопам Amazon. Как сообщал CNews, в июне 2020 г. она запустила сервис Honeycode для создания полноценных приложений, притом, как и в случае с Lobe, без необходимости написания программного кода.

Honeycode

Honeycode можно пользоваться совершенно бесплатно, и доступ к нему открыт как обычным потребителям, так и крупным разработчикам. В частности, возможности этого сервиса будут применяться при разработке новых версий корпоративного мессенджера Slack.

В Honeycode реализован специальный графический интерфейс с набором специальных шаблонов для создания программ различного рода. Это, к примеру, менеджер мероприятий (Event Management), контроль бюджета (Budget Approval), менеджер оборудования (Inventory Manager), инструмент управления контентом (CMS, Content Tracker), и др. Сама Amazon в качестве примера приложений, разработанных при помощи Honeycode, привела планировщик задач (Simple To-do) и инструмент анализа работы сотрудников компании с клиентами (CRM, Customer Tracker).

Есть ли у искусственного интеллекта интуиция? Мифы о логике и безошибочности искусственного разума.

Принято считать, что роботы — это математически выверенные бездушные автоматы с безупречной логикой, которые никогда не ошибаются, что у них нет интуиции, они не способны к юмору, эмоциям, а тем более к любви. Чтобы раскрыть все эти темы не хватит и десяти статей, но отмечу главное, всё это — миф. ИИ мыслит в первую очередь интуитивно, а вот логические выводы для ИИ пока недоступны. Интуиция — это мгновенная реакция на ситуацию, без обдумывания. Человек интуитивно ходит, разговаривает и даже водит машину — не делая при этом сложных логических вычислений. Интуитивное мышление рождается на базе опыта, оно всегда имеет определённый процент ошибок. ИИ мыслит именно именно интуитивно — на опыте. ИИ делает ошибки и учится на них — как мы видели в примере с поисковыми системами. Аналогично интуитивно на ошибках учаться все высшие животные. Единственный вид на земле, способный мыслить логически, то есть оперировать абстрактными понятиями — это человек. Только человек может загибать пальцы, чтобы посчитать количество бананов. Обезьяне и другим животным не понять, как можно бананы исчислять в пальцах, то есть в цифрах. Подобное, абстрактное, математическое мышление недоступно пока и для ИИ. Как и обезьяна, ИИ способен научиться отличать “много бананов” от “мало бананов”, но пока ИИ не может научиться их считать. Точнее так: если мы будем учить нейронные сети складывать значение из двух чисел, то обучение пройдёт быстро. Аналогично и животные понимают, что если мы сложим две связки бананов, то на выходе бананов будет больше и дадут примерную оценку. Но если мы дадим на вход нейронной сети не два значения, а множество, и пусть все они будут просто нули и единицы, и нужно посчитать количество единиц, то задача эта становится почти неразрешимой для известных на сегодняшний день алгоритмов. Я обещал простую статью, но не бывает правил без исключений, и следующие два предложения очень сложны, можете их пропустить и читать далее:) Математически искуственный интеллект, также как и животный — способен делать аппроксимацию и искать значения, близкие к ранее известным значениям, то есть рассчитывать значения новых точек многомерного пространства исходя из близких к ним значений заранее заданных точек. Но он не может самостоятельно создать алгоритм, по которому нужно рассчитывать точки, сильно далекие от имеющихся, а именно это необходимо для расчёта числа единиц во входном векторе значений.

История развития ИИ

Вот история развития ИИ в течение 20-го века

Описание программы искусственного интеллекта ЭЛИС:

Программа искусственного интеллекта ЭЛИС – Электронно Логически Интеллектуальная Система. Система искусственного интеллекта ЭЛИС представляет собой программу. Это программное обеспечение, способное разговаривать как человек на простом языке, управлять устройствами, а также обучаться. Данная система не является ассистентом, так как упор идёт на разработку человекоподобной системы, которая сможет обучаться как ребёнок и вести осознанный диалог.

С помощью данной программы можно общаться с компьютером, а также взаимодействовать с физическим миром. Программа также использует возможность подключения Ардуино, чтобы создавать системы умного дома, автоматики и т.д.

Система искусственного интеллекта ЭЛИС построена по модульному принципу. Система универсальна и её функционал наращивается с помощью модулей. Модули могут быть различные, от простых, до сложных.

Программа искусственного интеллекта ЭЛИС самостоятельно ведет диалог с человеком.

Она может самостоятельно начать диалог, может делать это несколько раз, что уже отличает её от голосовых асистентов, которые работают по структуре вопрос – ответ. Программа искусственного интеллекта ЭЛИС самостоятельно принимает решение после того, что скажет человек, и если не знает, её можно обучить.

При поддержке диалога с пользователем система сама обучается. Система способна запоминать несколько ответов на один или множество вопросов и иметь несколько вопросов на один или множество ответов.

Программа искусственного интеллекта ЭЛИС полностью совместима с платформой Ардуино, поэтому можно управлять любыми устройствами. Можно попросить у системы включить свет, система спросит, где именно включить, но можно попросить включить свет сразу в определённом месте, тогда она не будет переспрашивать.

Программа искусственного интеллекта ЭЛИС также способна запускать сторонние приложения и т.д.

Превосходство в мышлении благодаря технологиям

С ИИ ситуация может сложиться точно так же: природа показывает нам, как работает мышление, мы же заново его создаем. Преимущество такого подхода будет заключаться в том, что мы полностью можем полагаться на сильные стороны достижений техники — а их несметное количество.

Нейроморфные сети из полупроводниковых пластин, созданные специалистами Гейдельбергского университета, моделируют работу настоящей нейронной сети.

Аппаратное обеспечение производит вычислительные операции и обменивается данными гораздо быстрее, чем их биологический соперник, и кроме того, его возможности могут беспредельно расширяться. Оборудование можно в любой момент оптимизировать, и оно будет надежнее, чем живой человек. Программы и алгоритмы можно обрабатывать и дублировать на любой вкус. Цифровой интеллект обучается гораздо быстрее биологического, к тому же он в состоянии справиться с различными задачами, тогда как даже гении человечества вроде Альберта Эйнштейна могут блистать только в очень узкой области.

Такой цифровой сверхинтеллект будет состоять из рекурсивно самоулучшающегося ИИ (жарг. Seed AI). Начало ему даст первое поколение мыслящих машин. А затем рекурсия позволит само­обучающемуся ИИ совершенствоваться. Каждое поколение будет умнее предыдущего. А в конце цикла произойдет «интеллектуальный взрыв».

Как это произойдет и что это значит, мы расскажем в следующей статье.

Прогноз погоды.

Расцветает новая область «Климатической информатики», которая использует ИИ для кардинального преобразования прогноза погоды и улучшения нашего понимания последствий изменения климата. Это поле традиционно требует высокопроизводительных энергоемких вычислений, но сети глубокого обучения могут позволить компьютерам работать намного быстрее и включать в вычисления большую сложность системы «реального мира».

Уже много лет вычислительная мощность и достижения в области ИИ позволяют домашним компьютерам обладать такой же мощью, как современные суперкомпьютеры, снижая затраты на исследования, повышая научную производительность и ускоряя открытия. Методы ИИ также могут помочь корректировать отклонения в моделях, извлекать наиболее релевантные данные, чтобы избежать деградации данных, прогнозировать экстремальные события для моделирования последствий.

Похожие записи:

Курс litecoin [ltc] к доллару и рублю на сегодня, график изменения цены Rvn/usd — ravencoin доллар сша Менеджеры паролей или роковая ошибка росса ульбрихта Пулы для добычи bitcoin. топ-10 самых крупных btc пулов Frozen free fall Что такое сайдчейны и для чего они нужны: детальный обзор