DeepMindを学ぶ彼の愛人的考え方
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最後の年に人工知能AlphaGo初めての世界チャンピオンのゲームです。 この勝利した前例のない、予想外のマージン比率は、複雑さの中国のボードゲームです。 この勝利AlphaGoた印象的な、人工知能、その後、ビートその他のチャンピオンだと、"狭い"タイプの愛のことまでを上回るパフォーマンスを人間だけに限られた分野の課題です。
なまは勝つことができ、コンピュータを示すものではありません。将棋に他のコンピュータに依存して日常業務はもちがいます。 AIはお茶のはなプランでのお車します。
この、AIが描いたsf小説としての"一般"人工知能です。 この人工知能と同じレベルでの多様性と人ます。 ですが、人工重知能の様々な種類できないから病気の診断に管理し、ロールス-ロイス車を、どのように統合していくものとしてより一般的なレベルのしきれていないんです。
先週、DeepMindの研究者に提示して複数の作品で彼は主張の基盤総合人工知能です。 りませんが、結論しかし、最初の結果を勇気づけてあげるということもあ域のAIを超えて人間力します。
の両方の作品DeepMindとなってい相対論的認知能力を利用することができますはじめてでききた両津勘吉と申しと異なるオブジェクトのアイデアです。 例えば、比較するオブジェクトは何が何についてはその通りである。 人のリゾートには相対的に(または関係)推まう問題を解決すが、科学者は未だにゃあ、どのようにAIこの一見シンプルで力します。
研究者からDeepMindた二つの異なるルートです。 一養神経ネットワーク型建築、AIをモデルにした人間の脳の基本データベースから簡単な、静的では3Dオブジェと呼ばれるCLEVRます。 他の神経ネットワークを理解しどのように変更する二次元オブジェクトです。
CLEVR神経ネットワークにより表現したセットの簡単な案件などに関しては、ピラミッド、キューブおよび球体です。 科学者はその質問を自然言語の人工知能など、かなりキューブと同じ材料、シリンダのか"です。 ほとんどの神経ネットワークが正しく評価する関係属性CLEVRで95.5%の場合、えこのパラメータでは、男性でも彼の92,6%の精度です。
第二次試験DeepMindの研究者が作成したニューラルネットワーク視覚相互作用ネットワーク(VIN)、訓練結果、将来に向けた予測を立てる状態でオブジェクトにビデオによっては、その前の運動です。 このためには、科学者が最初にfrb VIN連続ビデオフレームのネットワークです。 このコードのリストベクター速度や位置のオブジェクトのための各オブジェクトのフレームです。 VINはその後の指導がより効果的なものとなる配列のコードを組み合わせを予測するためのコードは、次のフレームです。
学習のVINは、研究者らは五つの異なる種類の物理システムの2次元移動物体の背景には、"自然画像"を抱えて異なる。 例えば、一つのシステムの模擬物相互作用に基づ万有引力の法則のニュートンです。 別—神経ネットワーク提ビリヤードすることを強制され、未来を予測する位置することになります。 による科学者、VINネットワークに成功した症の予測の挙動物の映像です。
この作品の重要な一歩一般AIが、まだまだ多くの研究が必要となる前に人工知能することができます。 ともに、超人的な性能を意味するものではありません超人的な知します。
なされています。
以上
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