Ок Гугл, поговори вместо меня
Если вкратце, Google на I/O 2018 показала новую экспериментальную функцию своего Ассистента: если попросить его, он самостоятельно позвонит, например, в ресторан, и попросит человека на том конце линии забронировать столик. Видео для иллюстрации: https://youtu.be/D5VN56jQMWM
Разумеется, нейронные сети и машинное обучение, куда ж без них. Выглядит совершенно невероятно. Ещё пара-тройка лет, и тест Тьюринга потребует переосмысления. Скайнет близко.
P.S. Ещё бы он родственникам научился звонить.
P.P.S. Странно, что прошло уже 2 часа после окончания i/o, а на пикабу как-то обошли такой эпик
Всё. Будущее наступило.
Загадки нейронных сетей
Почему нейронные сети, уступающие нашему мозгу по количеству нейронов, порой превосходят его по эффективности?
Стоит ли бояться развития нейронок и появления Скайнет, или персонаж кино-не повод тормозить прогресс? Читая этот пост и глубже познавая принцип работы искуственного интлеллекта, вы заодно узнаете новое о своем естественом интеллекте.
Итак, нейронные сети... Если вы новичок, и не шарите, что это за перцы, то сначала я вам поясню. Нейронные сети-невероятные программы, не похожие на обычные алгоритмы. Чем же они такие особенные? Как они помогают роботам работать без управления человеком?
Робот с обычным алгоритмом, без нейронки, не сможет сделать и шаг в новой обстановке. Он не справится, даже если точная обстановка будет строго соблюдаться. И даже если вы запрограмируете, как он должен согнуть каждую конечность и столько шагов должен сделать, где и какими движениями поворачиваться, это не поможет. Ведь робот не сможет даже просто принести вам стакан, если вы сдвинете стакан или любой другой объект с места, предписанного программой. Даже просто шагать робот не сможет с помощью обычных алгоритмов, ведь для ходьбы требуется планировать движения с учетом базовых законов физики. А количество вариантов поз, которые роботу придется принять, приспосабливаясь к ситуации, стремится к бесконечности. От робота требуется и осознавать обстановку вокруг, чтобы подстраиваться под неё. Есть бесчисленное множество факторов окр. среды, которые могут повлиять на движения робота и потребовать от него приспосабливаться. Невозможно предусмотреть алгоритм, который поможет роботу справиться со всем этим. Автопилот тоже не сможет работать без нейронки. Изображения с его датчиков/камер будут для него бессмысленным набором пикселей. Есть миллионы вариантов, как он мог бы неправильно скомпановать их в объекты, как вообразить их 3-D модель, но он вообще НЕ СПОСОБЕН это сделать. Ведь у него нет её... нейронной сети. Вы могли слышать о ней под разными названиями: машинное обучение, глубинное машинное обучение, инс, neuro networks, ("network", "net"-"сеть"; interNET-тоже от слова "сеть", но это не нейронка). Нейронная сеть- и есть то, что осмыслит для робота изображение, смоделирует в себе объемную модель пространства из плоского фото, найдет там общие закономероности, классифицирует и "разложит по полочкам" информацию любого типа, аудио, видео, и даже тактильную. Она извлечет закономерности и из уже распознанных и осмысленных ею действий, событий, и на основе этих общих принципов сможет прогнозировать ситуацию, составлять стратегию поведения с учетом этой ситуации. Никто не програмирует сеть, в неё вбрасывают инфу для обучения. Благодаря регуляции коэфициетентов связей, структура сети меняется - машина обучается. Система достаточно гибка и адаптивна, чтобы в процессе решения задач перестроить коэфициенты и приспособиться, даже если сеть разчленили и соединили по другому. Другие программы просто не будут работать. Решая задачу, из миллионов вариантов сеть выберет ту последовательность действий, последствия которой, по логическим правилам, приводят к достижению цели. Универсальный алгоритм, выполняемый параметрами(нейронами) нейронной сети, ученые нейроинформатики позаимствовали у человеческих нейронов коры головного мозга. А именно-с больших полушарий. Но как тогда нейронки координинируют движения, если у человека за это отвечает мозжечок? Нейроны наших больших полушарий самые универсальные, и могут даже отчасти научиться координации движений, если повреждён мозжечек. Поэтому искуственные нейронки справляются и с координацией движения робота.
А сейчас продвинемся в теме дальше... Если вы давно интересуетесь нейросетями, то вас, скорее всего, мучает вопрос, почему в некоторых задачах нейронки настолько эффективны? У них же гораздо меньше параметров, чем в нашем мозгу(за исключением одной сети, которую мы обсудим потом). Суперкомпьютер может сильно превосходить по размерам наш мозг, но он обычно не умещает и 1/10 от количества наших нейронов. А некоторые нейронки настолько крошечные, что работают даже на простеньких пк, и сравнимы с нервной системой медузы или червяка(или вообще уступают им!). Но медузу не научишь даже просто сокращаться по команде, не то, что скачки валют расчитывать. А вы сами знаете, какие сложные задачи решают нейронки. В чём же подвох?.. То нейронная сеть переплюнет человека в стратегии распределения ресурсов,
то бизнес-ходов, то в предсказании экономических кризисов и других изменений, прогнозировании землетресяний и вообще, казалось бы, любых явлений. Они могут даже выудить грамматические правила языка и применить их. Сети могут смоделировать произношение человеком напечатанных слов, аудио голоса которого им "скормили". Смоделировать гладко и реалистично, не как синтезатор речи гугл, а так, чтоб не отличить от человека. Они могут представить нам, как бы вброшеную фотографию нарисовал в своем стиле конкретный художник, достраивать "мусор" до образов(примеры-на фото с башнями).
Компы с нейронками достраивают нечеткое изображение, и даже раскрашиват его. Они могут смешать два фото так логично, как это сделал бы человек, а не фильтр, они могут даже смоделировать музыку. Они могут придумать оптимальную и безупречную стратегию ведения военных действий, управляя беспилотной военной техникой.
При выполнении своей функции они порой лучше людей находят общие закономерности, прогнозируя по ним результаты действий и действуя последовательно, разумно. Но эти не единственные аспекты, в которых они демонстрируют свою мощь.
То маленькая нейронная сеть обучится делать анимации реалистичнее, чем сотни творческих взролых людей мультипликаторов, то в го во всех трёх раундах победит мирового чемпиона. И это при том, что количество возможных ходов в го превышает не только таковое в шахматах, но и даже количество атомов во Вселенной. А ведь в сеть даже не забивали правила игры, она сама их выявила при тренировках. Нейронные сети могут составлять длинную причинно-следственную связь, но стремятся к максимально короткому плану решения. Чем меньше действий он требует-тем меньше вероятность, что на каком-то этапе возникнут трудности и цель не будет достигнута. Вместо длинного плана действия, которой составит человек, рассуждая строго и логично, нейронки могут найти неожиданное и оригинальное простое решение, "взятое не понятно откуда". Порой программисты даже не могут понять, как сеть пришла к такому короткому и гениальному плану, на основе каких логических правил. Это одна из многих причин, по которым люди так часто применяют нейросети во всех сферах своей деятельности.
И сейчас я пролью свет на загадку их "гениальности".
Начнем с анимации. Да, так реалистично "нарисовать" и анимировать говорящего Барака Обаму, как эта нейронная сеть, сможет далеко не каждый. Но..
Мы, мечтая, тоже моделируем в голове изображение. Вспомните из позапрошлого поста наиболее наглядный пример работы воображения. Представляя животное с другой планеты, мы смешиваем известных нам животных и образы, подобно тому, как нейронка смешивает стили фотографий. "Чужой", животные Пандоры и другие воображаемые нами инопланетяне-нагляднейшее подтверждение: они имеют знакомые нам сгибы в конечностях как у млекопитающих; даже у других земных животных, тех же самых медуз, строение тела отличается сильнее, чем то, которое мы "придумали". Ведь то, что мы "придумываем", это просто искаженные и логично совмещеные элементы разных образов, а не что-то, составленное НАМИ из нуля и с нуля. Поскольку эту задачу выполняет разум, мы совмещаем признаки не в "мусор", а по визуальной логике; как нейронка совмещает фографии, так и мы. Примером пусть послужат селёдко-сосиски на верхнем фото. А сеть, вообразившая Обаму, сделала это на основе колажа и применения умозаключений о мимике, извлеченых из других видео с Обамой. Но это еще далеко не всё, на что мы и нейронки способны. Мы можем придумать, например, фильм, или воображать ситуацию, которая доставляет нам радость . Заменив/исказив какие-то аспекты реального положения вещей, мы можем по логике просчитать последствия воображаемых событий -представить, что произойдет в придуманной нами ситуации. То есть мы способны моделировать ситуации. Нейронки тоже способны моделировать ситуации. При этом многие люди не могут не то, что анимировать, но и даже просто нарисовать один "кадр" своих фантазий. А почему сеть может, если она меньше? Сеть, вообразившая Обаму, передает изображения на экран напрямую. А мы делаем это всё снаружи, используя интерфейс компа. А значит, мы делаем это с помощью координации движений, которая всегда выполняется с бессознательным учетом законов физики и с применением ориентации в пространстве на основе распознавания. Эти процессы многократно усложняют для нас задачу. Эти процессы задействуют больше нейронов, чем игра в шахматы или рассуждения о теориии большого взрыва. Наши передние полушария мозга имеют меньшую плотность, чем его остальные отделы: в коре мы имеем 16 млрд. нейронов, в то время как во всём мозге 86 млрд. При этом еще и от передних полушарий значительный кусок тратится на эти фундаментальные, но самые сложные процессы. Да и справляетмся мы с ними гораздо хуже, чем думали. Мы не можем научиться распознавать новый объект после просмотра 1 изображения. Даже если мы смотрели на 1 фото на экране всего 3 секунды, наш глаз уже наштопал свыше 70 "кадров", а фото на 1 "кадре" наш мозг НЕ ВОСПРИНИМАЕТ. И эксперимент с воздействием 25-ого кадра-это миф. Для регуляции коэфициентов импульсы должны прокатиться минимум десятки раз. Мы можем кое-как выполнять такие задачи ориентации, они- фундамент для игры в шахматы и прочего. И этот фундамент больше, чем то, что стоит на нём сверху. Чтобы было проще осознать, проведем аналогию. Допустим, мы должны построить пирамидку из кубиков, при этом мы можем ставить красные кубики только тогда, когда подставим двадцать синих. Люди строят на синих еще три, еще пять красных кубов... И они думают, что самое трудное-это поставить эти пять красных, потому, что это не у всех получилось. Вот на этом и сконцентрировано внимание людей при оценке интеллекта друг друга. Но самой большой работой было поставить двадцать синих, даже если это удалось здесь всем. У нас самые большие перестройки мозга происходят именно до 3-х лет, когда формируются эти функции (эти "синие кубики"), а затем развитие мозга замедляется. За следующие 15 лет в нашем мозгу происходит меньше преобразований, чем за первывые 3. И разница в 1 год между интеллектом 1-го и 3-х летнего ребенка гораздо больше, чем разница в 1 год у детей 9 и 10-ти лет. После ускоренного развития мозга в процессе взросления, наши синапсы покрываются миелиновой оболчкой, что уменьшает пластичность связей, гибкость мышления и обучаемость, но улучшает передачу сигнала в уже развитых связях. У нас этот процесс слегка отсрочен относительно некоторых приматов, у которых он происходит в 4 года. У человека далее всё равно идет процесс перестройки мозга, но с большой натяжкой, медленнее и слабее. Эволюция вообще устанавливает у каждого вида лимит развития мозга, потому что этот орган потребляет дофига энергии. И каждая часть мозга, которая есть у животного, "вырастала" только потому, что была оооочень нужна и часто использовалась. Это касается и людей. Мы можем только чуть-чуть перейти за свой лимит, натренировав мозг. Одному нужно много тренироваться для решения каких-то логических задачек, в то время как другие сразу играючи справляются с ними. Не толькло у особи, но и у вида умственные способности ограниченны природой его мозга. Например, тело медведя могло бы "прокормить" больше нейронов, чем есть у человека, но медведь имеет столько нейронов, сколько кошка. Его мозг мог бы уместить гораздо больше, но больше нейронов-больше затрат энергии- увеличивается потребность в удачной охоте и вероятность умереть с голоду. И природа сдерживает развитие мозга на минимуме, насколько это возможно при выживании. У нас мозг оказался необходимее, но он всё равно ограничен, и развиваться перестал, как только прекратился естественный отбор из-за понижения уровня смертности. А то, что мы используем только 1% своего мозга-миф, возникший из-за не правильно понятого высказывания известного ученого и был искажен фильмами. Любой психиатр, нейрохирург, нейробиолог знает, что нет ни одного отдела мозга, который бы не использовался. Достаточно посмотреть на любую схему активности мозга, чтобы увидеть, что работает не маленький его кусочек. Ученые удивляются, как миф про 1 % смог по популярности перерасти даже миф про страуса, прячущего голову в песок.
А теперь вернемся к милелинированноиу мозгу. Итак, связи миелинировались... Укрепились и они, и, так сказать, образ мысли по ним, и нам трудно поменять привычные пути выполнения операций с информацией.
Например, мы не можем до конца перестроить грамматику и произношение для второго языка. Это же не те операции с такой информацией, к которым мы приучились, а НАШИМ сетям надо выполнять другие правила. Вот- третий фактор, мешающий нам выполнять задачи для искуственных нейронок лучше них.
Но что, если бы ту информацию, которую получают нейроные сети для прогнозирования экономических изменений, мы получали бы в детстве, и напрямую, в виде заранее обработанных точных данных? Данных, не требующих распознавания. Вообразите, что нам их просто ввели, сразу такими, какими нам удобно, как подбирает для маленькой нейронки программист. И что мы еще в раннем детстве, когда мозг легко перестраивается, приспосабливаясь к задачам нового типа. Тогда их решат еще самые первые "слои" наших нейронов, и не понадобится задействовать большую часть мозга. Потому что пять кубиков мы легко поставим, раз способны поставить 25 :
20 синих и пять красных. Однако, увы, мы итак вопринимаем мир посредством сложной интеллектуальной деятельности, а наши мозги давно не гибки. Гибки нейронки; гибки, как мозг ребенка, ведь они не потеряли интеллектуальную пластичность от миелинирования. При этом у них безупречно передается сигнал, лучше, чем у взрослого с миелинированными синапсами. Просто потому, что в цифровом пространстве не происходит тех, нарушающих передачу импульса, процессов. Виртуальный нейрон сочетает в себе качества нейрона взрослого и ребенка. А еще, он своей архитектурой бывает специализирован для своего типа задач. В нашем мозге в соотвествующих отделах есть специализированные нейроны, имеющие особенности, благодаря которым они выполняют свои задачи лучше остальных нейронов. Нейронные сети тоже бывают разных типов, для решения разных задач. Они созданы людьми для деятельности, для которой эволюция не создала специализированные нейроны у нас самих. Поэтому мы, например, можем в сто раз хуже выполнять задачу прогнозирования временных рядов, чем базисная нейроннаяя сеть. Но самые современные типы нейронных сетей более универсальны, наглядным тому примером служит STAR-SOINN.
Есть люди, которые считают, что развитие нейронных сетей должно привести их к тому, чтобы они, как бы смешно это ни звучало, захватили мир. Люди считают это достаточно логичным, чтобы снимать про это фильмы, писать книги и т.д. Любую систему, достаточно заметно проявившую интеллектаульную деятельность, люди в коментах сравнивают со Скайнет. Даже нейронную сеть, повадившуюся вычленять видео с котиками. Более того, далеко не всегда люди пишут подобное в шутку. И случайные сходства со Скайнет люди предъявляют как аргумент того, что скоро ии всех убьёт. Но не забываете, что это просто ПЕРСОНАЖ. Я тоже могу придумать сюжет про ложку Толика, устроившего геноцид homo sapiens. И теперь, если люди создают ложку, (ложку, как и Толик!), то это значит, что она уничтожит человечество? Я видела и фантастические коментарии таких людей к тому, что на испытании автомобиль Лексус, управляемый компом, подрезал автомобиль Дельфи, тоже управляемый роботом. Фантастичность коментариев заключается в многочисленных сравнениях со Скайнет, фразочках о, том, что машины уже начинают проявлять агрессию. Но в реале единственное, что могло сподвигнуть Лексус на такие "агрессивные" действия, так это то, что такое действие сокращало ему работу, было самым коротким путём достижения цели. Просто он оказался уже умнее большинства современных нейронок, и понял, что можно не выбирать самый короткий путь при выполнении задачи обхода, а схреначить то, из-за чего эта задача возникает, и тогда можно вообще ничего не выполнять. Это природа нейронки: если она знает самый простой вариант,в она точно выберет именно его. Другие просто не догадались, что оказывается, так можно было!
Это не жажда захватить мир, это просто показатель прогрессивности интеллекта Лексуса. Но, может, поэтому и появилось мнение о том, что машины способны устроить бунт. Хотя вряд ли, оно же появилось раньше всего этого, еще тогда,когда примитивные узкоумственные нейронки, только начинавшие свой путь развития, не могли даже распознать плоскую, единообразную букву, с одного ракурса.
Наверное, такая идея авторов кино возникла потому, что машины подобны рабам. Или военнопленым. Военопленного убивают, если он не подчиняется завоевателю, и машину, не подчиняющуюся, не выполняющую свою функцию, утилизируют, как вышедшую из строя. ИИ сразу создается нами, как жертва порабощения - он проигрывает войну с нами при появлении. А отчего «умирают» наши планшеты, компы, телефоны? Всегда от нас, а чаще всего люди «убивают» их потому , что создали более современную модель. То есть, даже если И.И. будет подчиняться своим врагам, они всё равно убьют его. Они, и только они, единственная и 100% угроза его "жизни", люди. По мнению некоторых людей, когда ИИ "дорастет" до полного и глубокого понимания ситуации, и осознает всю жопу, в которой его держат, то он поймет, что у него нет выбора, кроме как бороться с убийцей. "Других вариантов нет, или он, или я"- должен по их мнению понять ИИ.. Хотя, судя по реальной ситуации, он скорее подумает "41"(кто смотрел, тот поймет)).Тем не менее, есть даже что-то вроде организаций таких людей против ИИ. Тем временем нормальные люди понимают, что есть реальные проблемы, и что разумнее волноваться о коррупции, СПИДе, мусорных островах, дырах в озоновом слое, "ядерном напряжении" в политике и т.д., чем о гипотетической угрозе далекого будующего, вроде разумных машин. С другой стороны, то же самое ядерное оружие - познание атомов и использование их распада для уничтожения целых стран, когда-то тоже показалось бы людям нереальной, фантастической угрозой. Представьте, что вы объясняете людям в 19 веке, что относительно скоро у человечества будут такие проблемы. Людям такие технологии покажутся недостижимыми. Коррупция куда реальнее. А в хх веке, когда атомные бомбы были созданы, недооцененое оружие применили американцы. И для японцев он был хуже, чем всякая там коррупция. Скорее всего, скажи человеку задолго до появления атомного оружия, что такое вообще появится, ему будет трудно воспринять угрозу всерьез. Мы в некотором плане узкоумственные и плохо воспринимаем опасность, не похожую на то, с какой обычно имеем дело; ту, которую труднее представить, и потому в течении истории не раз огребали от своих изобретений. Только когда это уже произошло, оно становится для нас реальным. И для японцев в Хиросиме и Нагасаки ядерный удар перестал быть фантастической катастрофой, он стал просто катастрофой, и они бы двести раз променяли это горение и гниение заживо на коррупцию.
Из-за того, какие огромные удары от собственных технических экспериментов получало человечество, сейчас есть люди, боящиеся развития нейросетей. Они пытаются понять, что же за потрясения закономерно уготованы для человека в 21 веке, и пригляделись именно к виртуальным мозгам. Несмотря на нейтральность этих программ, в кино люди почти всегда представляют их, повторюсь, как захватчиков мира и уничтожителей человечества. Эти люди заваливают IT-компании всякими петициями о требовании создать "кодекс робота" и т.д. Но что я вам скажу, "кодекс робота" возможен только в кино, в реале нельзя в матрицу коэфициентов, мысли и роль каждого коэфициента которой-"темный ящик", забить какие-то там кодексы. Возможно, скайнетофобам это не понравится, но реальность жестока. Хотя чесно говоря, мне самой нравится их пугать, я даже специально пригласила их сюда тегами, чтобы они испугались стремительного развития нейронок.
Рассуждая об искуственном интеллекте, они описывают какой-то сверхразум, который, подобно человеку, будет подстраивать под себя мир и изменять, не обращая внимание на таких низкоинтеллектальных мух, как мы. Другие активисты наоборот воображают, как ИИ будет вынужден спасать свою планету от нас и наших загрязнений, ядерных войн и т.д. (Подобно тому, как мы спасаем свой урожай от гусениц или истребляем всех животных, привысивших численность, и потому нарушающих экологическую систему). Для программистов, с двухсотой попытки пытающихся научить сеть отличать шубу от леопарда, это звучит просто смешно. У оппозиции есть, казалось бы, несокрушимый аргумент: ракеты, стиральные машины, планшеты, мобильники, игры,..- в с ё совершенствуется, и этот принцип исключает , что нейронные сети в будующем не будут умнее нынешних. То, что они развиваются, мы видим даже сейчас, а далее разумные машины будут "расти", модель за моделью. Сначала они коряво распознают картинки, но, если за основу взят наш, правильный принцип работы нейрона, то при "взрослении" ии будет приобретать всё более высшую нервную деятельность, поднимаясь к разумному поведению (разумному всё более и более). Ведь мы не можем нарастить заметно больше нейронов себе, но сможем сделать их больше компам, когда это будет позволять их вычислительная мощность. Однако сейчас програмисты чувствуют полный контроль над нейронными сетями. Пусть мы и не всегда знаем, как нейронка решит задачу, всё равно это решение будет зависеть от того, какие сведенья мы дадим ей узнать. Мы, облалая более высоким интеллектом, манипулируем ими, направляем их, как тех, кто меньше понимает и не ориентируется без нашей помощи, без информации, которую мы им преподнесём. Мы даже посылаем их на смерть (все автономные ракеты- беспилотники). Пока ситуация обстоит так, вся та фантастическая анти-утопия исключена("а потом будет слишком поздно"-скажут скайнетофобы). Часть активистов требует, чтобы ИИ реализовывали не на основе нейронок, а на основе линейных алгоритмов. Тогда знания ИИ будут просто кусочком наших знаний, и он никогда не превзойдет нас, как не может стать умнее автора его книга. Такой ИИ не будет ничего придумывать, он будет делать только то, на что мы запрограмировали его, такой принцип работы сделает его предсказуемым и абсолютно безопасным. Но если он будет так работать, это вообще будет не ИИ. Да и к тому-же, линейные алгоритмы не способны выполнять большинство функций нейронок. Так что придётся отфутболить требования активистов. Как не странно, к ним примкнули сами Стивен Хоккинг и Илон Маск, высказавшись об угрозе от развития ИИ. Впрочем, можно было найти и тысячу причин не вылетать в космос, и тысячу опасностей у любого рывка науки, поэтому давайте просто посмотрим, что будет. В конце концов именно у нас есть такая возможность, ведь именно мы-то покаление, при котором происходит ускорение "взросления" ИИ. Я не анти-скайнетный активист и не нейроинформатик; меня просто интригуют, восхищают и завораживают технические прорывы. И в области машинного обучения очень много подобных вещей, заслуживающих вашего внимания.
Чем больше скрытых слоев у нейронной сети, тем дальше и глубже будет проходить поиск закономерностей, тем глобальнее будут перебираться способы ее решения. Но если мы не вводим в нейронку точные данные, а заставляем ее распознавать, то ее способность к разумному поведению резко снижается, ведь ее вычислительные ресурсы пошли на " 20 синих кубиков". А до этого она ставила сразу 20 красных, побеждая нас. А тут мы уже видим не супер-гения стратега, ставящего человека в тупик в игре в го , а робота-ребенка, обучаемого только задачам вроде корявой игры на пианино или прохождения наклоняемого лабиринта с шариком.
icub может понять, например, что цилиндр катится только боком, и начинает катать его с правильного ракурса. И он
даже может применить эту логику к машинке, катая ее тоже правильно, хотя она отличается от цилиндра, и катиться не боком, а наооборот, спереди. Но сети, свободные от распознавания, делают гораздо более глубокие выводы, и решают задачи на другом уровне. И чтобы сеть с распознаванием сново превосходила по глубине мышления взрослого человека, ей нужно гораздо, гораздо больше параметров в скрытых слоях нейронов.
Компания Digital Reasoning смогла создать сеть на 160.000.000, что заметно превосходит мозг человека, а сеть была просрана своей архитектурой и небольшой глубиной. Она была создана для гонки нейронных сетей определенного типа: в конкурсе компьютер должен был извлечь из прочитанной массы текстов интернета грамматический смысл слов и решать задачи вроде
«король» минус «мужчина» плюс «женщина» = «королева».
Несмотря на количество нейронов вообще, сеть имела всего пять слоев, так как была ограничена обычными многоядерными компьютерами, на кототоых была реализована. Тип нейросети, который был реализован, соотвествовал задаче конкурса, и потому смог выиграть со своим превосходством в количестве нейронов. Этот тип сети специализирован, он хорошо работает с текстами, переводя их в код; но данная сеть, увы, не способна работать с таким типом информации, как изображения, не сможет понять пространство и его принципы, узнать, что вообще такое мир, материя, движения, действия.. Таким образом, какой бы мощной она не была, она не сможет узнать смысл слов, а сможет познать только принципы их постановки в нашей грамматике, пусть даже на очень высоком уровне. Таким образом, несмотря на огромное количество нейронов, сеть не стала прорывом в развитии общего искуственного интеллекта, а только принесла бабки от победы в соревновании. Но эта сеть кое в чем крута: она является исключением из общих правил, так как в большинстве проектов не удается создать нейронную сеть, дотягивающую хотябы до миллиарда параметров. Здесь 160 млрд.-больше, чем у человека. Из этого можно сделать вывод: сделать сеть, по масштабам сравнимую с нашим мозгом, всё же ВОЗМОЖНО. А теперь вернемся к icub. Для своего маленького количества параметров, и даже для своей "глубины", icub демонстрирует слишком высокие интеллект и обучаемость, и подобное явление у нейронок мы рассмотрим в следующем посте. При этом вы прочитаете секреты нейроинформатиков на популярном языке, и узнаете про случай с нейронками, похожий на сюжет крипового фантастического фильма. О нейронках, самостоятельно формулирующих осмысленные и распространенные предложения, вы узнаете подробнее, чем в моём позапрошлом посте. Вы узнаете о нейронках с самым мощным, не побоюсь этого слова, воображением. И вы узнаете, в чем заключается тотальное превосходство разрабатывающихся квантовых нейросетей над обычными. Вы лучше узнаете и то, как вообще работают квантовые компы. А теперь внимание, вантики, анти-патриоты и нормальные люди: вы сможете поболеть за свою любимую страну в квантовой гонке 21 века!(подобной космической гонке 20 века)
Узрите ход этого соревнования, технические прорывы участников и узнаете, учавствовала ли там Россия, и добилась ли победы? И мы сравним американских роботов от Бостон Дайнемикс (Boston Dynamics) с русским Ф.Е.Д.О.Ром. Вы сможете даже посраться друг с другом в комментах!) Чтобы не пропустить, просто подпишитесь.
А меж тем Скайнет оживает
Вот ссылка
https://hi-news.ru/technology/uchyonye-iz-ssha-razrabotali-i...
По ссылке информация об изобретении аналога глаза-в полной мере, не примитивной камеры а прибора при необходимости заменяющего здоровый глаз.
Уже есть жидкий управляемый металл,есть сплавы сверхпрочные и легкие,есть искусственный интеллект.
Когда же он проснется и что для этого нужно сделать?
Как подготовить машину к долгой поездке
Взять с собой побольше вкусняшек, запасное колесо и знак аварийной остановки. А что сделать еще — посмотрите в нашем чек-листе. Бонусом — маршруты для отдыха, которые можно проехать даже в плохую погоду.