Рубрика «сильный ИИ» - 2

Как будут выглядеть процессоры после 2025 года - 1

Сколько хоронили закон Мура, а он продолжает работать. Даже сейчас, на фоне острого дефицита микросхем.

Планы Intel, AMD, Apple и производителей ARM следующего поколения говорят, что мы на пороге небольшой технологической революции. Транзисторы с круговым затвором, техпроцесс 2 нм, 3D-компоновка, квантовые технологии — вот планы производства микросхем на ближайшие годы. Впрочем, обо всём по порядку.
Читать полностью »

DeepMind и Google: битва за контроль над сильным ИИ - 1
Демис Хассабис основал компанию по созданию самого мощного в мире ИИ. Затем её купила Google

В августе 2010 года в конференц-зале в пригороде Сан-Франциско на сцену вышел 34-летний лондонец по имени Демис Хассабис. Он вышел неторопливой походкой человека, который пытается контролировать нервы, сжал губы в краткой улыбке и начал: «Итак, сегодня мы поговорим о разных подходах к разработке...» — тут запнулся, словно вдруг осознав, что озвучивает потаённые честолюбивые помыслы. Но потом всё-таки сказал: «… сильного ИИ».

Сильный ИИ (artificial general intelligence или AGI) означает универсальный искусственный интеллект — гипотетическую компьютерную программу, способную выполнять интеллектуальные задачи как человек или даже лучше. Сильный ИИ сможет выполнять отдельные задачи, такие как распознавание фотографий или перевод текста, которые являются единственными задачами каждого из слабых ИИ в наших телефонах и компьютерах. Но он также будет играть в шахматы и говорить по-французски. Будет понимать статьи по физике, сочинять романы, разрабатывать инвестиционные стратегии и вести восхитительные беседы с незнакомыми людьми. Он будет следить за ядерными реакциями, управлять электросетями и транспортными потоками и без особых усилий преуспеет во всём остальном. AGI сделает сегодняшний самый продвинутый ИИ похожим на карманный калькулятор.
Читать полностью »

Прошу считать пятничным постом! Это как бы научная фантастика, но

правда важный дисклеймер

1. Научная фантастика понятие очень широкое. Этот рассказ-эссе я смею предложить только тем, кто нормально относится к углу {Лем, Кларк, Воннегут, Пелевин, Лэнгфорд...}. Простите меня, если в вашем представлении научная фантастика это что-то совсем иное, и я зря вторгся в вашу ленту.

2. Позиция автора может не совпадать с убеждениями лирического героя.

Орден куколки - 1

1. Марсианские каналы

Я даже не могу вспомнить, о чем думал, когда ввязывался во все это. Как именно представлял себе?

Неужели действительно был так наивен, что в голове гуляло:
— Ваш платеж подтвержден, и вот вам ваша таблетка. Глотаете ее, и отныне…

Столетия, тысячелетия, миллионы лет — твои.

Пусть не таблетка, пусть инъекция, или неделя изматывающих процедур в стационаре, какая разница? Важно лишь, чтобы был миллион, оплатить это. Ну, десять. Да хоть сто! Зато уж если хватило — дело сделано.

Неужели я и правда представлял себе это так?
Читать полностью »

Ограничения глубинного обучения и будущее - 1Эта статья представляет собой адаптацию разделов 2 и 3 из главы 9 моей книги «Глубинное обучение с Python» (Manning Publications).

Статья рассчитана на людей, у которых уже есть значительный опыт работы с глубинным обучением (например, тех, кто уже прочитал главы 1-8 этой книги). Предполагается наличие большого количества знаний.


Ограничения глубинного обучения

Глубинное обучение: геометрический вид

Самая удивительная вещь в глубинном обучении — то, насколько оно простое. Десять лет назад никто не мог представить, каких потрясающих результатов мы достигнем в проблемах машинного восприятия, используя простые параметрические модели, обученные с градиентным спуском. Теперь выходит, что нужны всего лишь достаточно большие параметрические модели, обученные на достаточно большом количестве образцов. Как сказал однажды Фейнман о Вселенной: «Она не сложная, её просто много».
Читать полностью »

Решение проблемы понимания контекста искусственным интеллектом. Часть 1 - 1

Понимание естественного языка является AI полной задачей. Одним из аспектов такого понимания является понимание контекста. В данной статье я объясню, какие виды контекста выделяет наша психика, как она работает с одним из видов контекста, и как мы этот процесс воссоздаем в нашей технологии искусственного интеллекта.

The trophy doesn't fit into the brown suitcase because it's too [small/large].
What is too [small/large]?
Answers:The suitcase/the trophy.
The Winograd Schema Challenge

В предыдущей статье описан наш подход к разработке ИИ и то, что нами уже сделано на настоящий момент. Напомню, что мы создаем ИИ путем прямого копирования структур и процессов психики человека.
Читать полностью »

Сильный ИИ не за горами - 1 Сегодня я бы хотел поговорить об искусственном интеллекте. О том, что называют Сильным ИИ, которого скорее всего еще не существует, и которого мы все ждем и боимся. Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js