История изменений

Я уже да, даже шутить опасаюсь. С пугающей частотой шутки становятся реальностью.

И Вы не один (судя по треду), кто немого упускает из виду возможность объединения разрозненных изначально «кластеров» ИИ в единую супер-структуру, которую мы и сами не в состоянии окажемся контролировать.

И из сегодняшнего. Google создает «настоящий» искусственный интеллект. Что он будет уметь:

На сегодняшний день нейросети тренируют, как правило, на выполнение какой-то одной задачи. Например, если нейросеть используется для исправления ошибок в написании слов, то, если ее перетренировать на поиск грамматических ошибок, она забудет, как исправлять орфографические.

«Примерно так сегодня тренируются большая часть моделей машинного обучения. Вместо того, чтобы расширять существующие модели для обучения новым задачам, мы тренируем новые модели с нуля — для выполнения одной-единственной задачи, — написал в блоге компании ее вице-президент Джефф Дин (Jeff Dean). — Как следствие, мы вырабатываем тысячи моделей для тысяч индивидуальных задач. В результате обучение новой задаче не только занимает больше времени, но и требует больше данных…».

В Google указывают, что архитектура Pathways призвана изменить это: нейросети вполне можно натаскивать на выполнение множества разных задач, считают в компании.

Идея состоит в том, чтобы обучать будущие системы ИИ сразу множеству навыков, которые та могла бы использовать и комбинировать для того, чтобы самостоятельно обучаться выполнению новых задач.

«Мы хотели бы иметь возможность тренировать модель так, чтобы она могла не только выполнять сразу несколько различных задач, но также использовать и комбинировать уже выработанные навыки для обучения новым задачам — быстрее и эффективнее, — написал Дин. — В частности, то, что модель узнает, обучаясь одной задаче, например, то, как по авиационным фотоснимкам выявлять возвышенности ландшафта, может помочь выполнению другой задачи — прогнозированию того, как по данной местности будут протекать потоки воды. Мы хотим, чтобы модель имела различные возможности, которые можно было бы использовать по мере надобности, и которые можно было бы комбинировать для выполнения новых, более сложных задач. Это небольшой шаг к тому, как мозг млекопитающих обобщает разные задачи».

Отсчёт пошёл? Поехали? =))) Ровно то, о чём я, red75prim и говорил. =)))

P.S. А! Да! Забыл! Вы в курсе что словосочетание «сидеть на Мете» заиграло новыми красками после того, как Цукерберг (в сетях которого уже пол-планеты отвисает, миллиарда три, наверное) решил создать альтернативную вселенную. Тут более-менее

Самый ржач в другом. Сейчас в Москве набирают популярность дома от «конура девелопмент». Квартиры площадью от 9 до 15 кв. м. Т.е., здание тех же объёмов, будет включать более плотное заселение типа как капсульные отели в Японии. Это безусловно удобно логистическим сетям, но делает людей максимально уязвимыми и зависимыми от внешних условий. Тут уже не до размножения будет кожаным мешкам, да.

Ну и остаётся только доработать технологию предоставления широкополосного доступа в интернет посредством подключения к спинному мозгу абонента через существующие отверстия. Вот вроде пошутил, а не правда ли это? Может, технология такая уже есть? =))) Может, Цукерберг что-то уже знает? =)))

Я уже да, даже шутить опасаюсь. С пугающей частотой шутки становятся реальностью.

И Вы не один (судя по треду), кто немого упускает из виду возможность объединения разрозненных изначально «кластеров» ИИ в единую супер-структуру, которую мы и сами не в состоянии окажемся контролировать.

И из сегодняшнего. Google создает «настоящий» искусственный интеллект. Что он будет уметь:

На сегодняшний день нейросети тренируют, как правило, на выполнение какой-то одной задачи. Например, если нейросеть используется для исправления ошибок в написании слов, то, если ее перетренировать на поиск грамматических ошибок, она забудет, как исправлять орфографические.

«Примерно так сегодня тренируются большая часть моделей машинного обучения. Вместо того, чтобы расширять существующие модели для обучения новым задачам, мы тренируем новые модели с нуля — для выполнения одной-единственной задачи, — написал в блоге компании ее вице-президент Джефф Дин (Jeff Dean). — Как следствие, мы вырабатываем тысячи моделей для тысяч индивидуальных задач. В результате обучение новой задаче не только занимает больше времени, но и требует больше данных…».

В Google указывают, что архитектура Pathways призвана изменить это: нейросети вполне можно натаскивать на выполнение множества разных задач, считают в компании.

Идея состоит в том, чтобы обучать будущие системы ИИ сразу множеству навыков, которые та могла бы использовать и комбинировать для того, чтобы самостоятельно обучаться выполнению новых задач.

«Мы хотели бы иметь возможность тренировать модель так, чтобы она могла не только выполнять сразу несколько различных задач, но также использовать и комбинировать уже выработанные навыки для обучения новым задачам — быстрее и эффективнее, — написал Дин. — В частности, то, что модель узнает, обучаясь одной задаче, например, то, как по авиационным фотоснимкам выявлять возвышенности ландшафта, может помочь выполнению другой задачи — прогнозированию того, как по данной местности будут протекать потоки воды. Мы хотим, чтобы модель имела различные возможности, которые можно было бы использовать по мере надобности, и которые можно было бы комбинировать для выполнения новых, более сложных задач. Это небольшой шаг к тому, как мозг млекопитающих обобщает разные задачи».

Отсчёт пошёл? Поехали? =))) Ровно то, о чём я, red75prim и говорил. =)))