Революция в области искусственного интеллекта!


Революция в области искусственного интеллекта!

Глубокое обучение нейронных сетей — современная революция искусственного интеллекта. Некоторые технологические гиганты, такие как Google и Intel направили свои ресурсы на создание более специализированных компьютерных чипов, предназначенных для глубокого обучения. Но IBM имеет более необычный подход: он тестирует свои разработки в области искусственного мозга — компьютерный чип truenorth, в качестве аппаратной платформы для глубокого обучения.

Мощные возможности глубокого обучения опираются на алгоритмы, называемые сверточными нейронными сетями, которые состоят из узлов (также известными как нейроны). Такие нейронные сети могут фильтровать огромные объемы данных через свои «глубокие» слои, чтобы становиться лучше, скажем, автоматически определять человеческие лица или понимать разные языки. Эти возможности, давно реализованы в онлайн-сервисах, в таких как: Google, Facebook, Amazon и Майкрософт.

В последних исследованиях компании IBM доказали, что такие алгоритмы основанные на глубоком обучении нейронных сетей могут работать как мозг , который обычно поддерживает различные типы нейронных сетей.

Корпорация IBM опубликовала документ о своей работе 9 сентября 2016 года номере журнала труды Национальной Академии наук. Исследование финансировалось с чуть менее $1 млн, агентством передовых исследовательских проектов (DARPA).

«Новый этап обеспечивает ощутимое доказательство концепции, что эффективность вычислений искусственного мозга могут быть объединены с эффективностью глубокого обучения, это прокладывает путь к новому поколению чипов и алгоритмов с еще большей эффективностью и результативностью», — говорит Дхармендра Modha, главный ученый в IBM , в Сан-Хосе, Калифорния.

Компания IBM впервые изложила спецификации для truenorth системы и образец чипа в 2011 году. Она впервые предложила использовать глубокое обучение на основе сверточных нейронных сетей. Вместо этого, в рамках программы truenorth, как правило, поддерживали спикинг нейронных сетей, которые более тесно имитируют реальные нейроны в биологическом мозг.

Результаты показали что спикинг нейронных сетей заметно замедляет общий расчет таких задач, как распознавание образов и обработки языка.

Эксперты, как правило, просматривают пики нейронных сетей как неэффективную—по крайней мере, по сравнению с сверточными нейронными сетями для целей глубокого изучения. Янн Лекун, директор AI по исследованиям в Facebook и пионер в области глубокого обучения, ранее критиковал компанию IBM за truenorth чипы, потому что он в первую очередь поддерживает спикинг нейронных сетей.

«В IBM проектирование truenorth может лучше поддерживать цели нейроморфных вычислений, которые сориентированы на имитацию и понимание биологических мозгов», говорит Закари Липтон, исследователь в области искусственного интеллекта в университете Калифорнии, Сан-Диего.

Чтобы сделать чип truenorth, который того чтобы он лучше подошел для глубокого обучения, IBM пришлось разработать новый алгоритм, который позволит запустить сверточные нейронные сети на нейроморфных вычислительных аппаратных средств.

В рамках программы truenorth тестирования удалось также фиксировать процессы между 1,200 и 2600 кадров в секунду. Это означает, что один чип truenorth может обнаруживать закономерности в реальном времени.

Таким образом, алгоритмы основанные на глубоком обучении нейронных сетей являются передовыми разработками на сегодняшний день!


искусственные нейронные сети робототехника искусственный интеллект IBM Машинное обучение
Гость, оставишь комментарий?
Имя:*
E-Mail:


Свежее новое
  • Как искусственный интеллект помогает в изучении иностранного языка ?
  • Технологии стали неотъемлемой частью нашей жизни. Они развиваются так быстро, что люди не успевают за ними. Мы не можем отрицать его силу или
  • Mail.Ru Group запустили чемпионат по искусственному интеллекту Mini AI Cup #3!
  • На конец лета выпало событие, которое наверняка заинтересует многих любителей поразмышлять о будущем разумных машин. Неделю назад, 30 августа,
  • Искусственный интеллект против команды профессиональных геймеров в DOTA 2. Кто победит?
  • Искусственный интеллект уже подтвердил, что может легко расправится со своими соперниками людьми, играя с ними в шахматы, Го или покер. Как он
  • Обработку разведданных с дронов США поручат искусственному интеллекту
  • Как известно, большинство частных компаний избегают использовать свой потенциал при разработке систем искусственного интеллекта для оборонных целей.
Последние комментарии
Теория и Практика Технологической Сингулярности и Искусственного Интеллекта
На сегодня развитие IT в США значительно опережает состояние в России, где нет своего компьютера, нет своей операционной системы, нет своей
Как работает Любовь? Квантовая связь нейронной активности Людей
про квантовые коммуникации прочитал - интересно. Спасибо. Про любовь - не увидел. Жалко.
Топ 10 компаний, занимающихся разработкой искусственного интеллекта
Спасибо, перечень интересный, но знакомый. Единая проблема всех ИИ-разработчиков - не понимание того, что сознание - это не статистика, а пойти по
Теория и Практика Технологической Сингулярности и Искусственного Интеллекта
Технологическая сингулярность по мнению Вернора Винджа будет развиваться следующим образом: 1. Компьютеры обретут сознание, и возникнет мощный ИИ; 2.
Теория и Практика Технологической Сингулярности и Искусственного Интеллекта
Может ли технологическая сингулярность, т.е. взрывное ускорение научно-технического прогресса, появиться только в России или необходимо, чтобы она
Мы в социальных сетях
Статистика
0  
Всего статей 1512
0  
Всего комментариев 50
0  
Пользователей 48