Иностранные компании обяжут платить налоги с зарплат нанятых россиян
Крохотное устройство способно превратить тело человека в биобатарею
«ВКонтакте» начнет начислять кэшбек за покупки через VK Pay
Как сделать ставки в 1win?
Уникальные предложения на игровых слотах
Bumble рассчитывает привлечь на IPO до 1,8 миллиарда долларов
Ozon выйдет на рынок микрофинансов
Израильтяне разработали метод обучения ИИ на базе динамики работы мозга
Команда специалистов Университета им.Бар-Илана представила новый тип супербыстрых алгоритмов обучения ИИ. Они созданы при использовании результатов передовых исследований мозга человека и превосходят показатели успеваемости, самых современных решений по обучению искусственного разума.
Со слов профессора Идо Кантера, основная научно-техническая точка зрения делит нейробиологию и машинное обучение на дисциплины, развивающиеся вне зависимости друг от друга. В то же время вызывает недоумение, почему эти области не развиваются параллельно, говорит ведущий авто исследования.
Кантер указывает: человеческий мозг содержит меньше нейронов, чем количество бит в диске обычного компьютера. Вычислительная скорость мозга также намного меньше, но при этом его обучение очень сложное и далекое от методов обучения алгоритмов ИИ. Динамика мозга не следует четко обозначенным правилам, которые синхронизированы для нервных клеток в целом. Однако мозг и зрение способны считывать расположение нескольких объектов одновременно. А традиционные алгоритмы базируются на синхронных входах, поэтому искусственный разум не способен делать то же самое.
Исследование ученых Израиля показало: сверхбыстрая скорость обучения эффективна и для малых, и для больших сетей. Таким образом кажущийся недостаток сложного метода обучения мозга в реальности – его преимущество. Другое открытие в том, что процесс обучения возможен без этапов, поскольку возможна самоадаптация, соответствующая асинхронным входам.
Со слов профессора Идо Кантера, основная научно-техническая точка зрения делит нейробиологию и машинное обучение на дисциплины, развивающиеся вне зависимости друг от друга. В то же время вызывает недоумение, почему эти области не развиваются параллельно, говорит ведущий авто исследования.
Кантер указывает: человеческий мозг содержит меньше нейронов, чем количество бит в диске обычного компьютера. Вычислительная скорость мозга также намного меньше, но при этом его обучение очень сложное и далекое от методов обучения алгоритмов ИИ. Динамика мозга не следует четко обозначенным правилам, которые синхронизированы для нервных клеток в целом. Однако мозг и зрение способны считывать расположение нескольких объектов одновременно. А традиционные алгоритмы базируются на синхронных входах, поэтому искусственный разум не способен делать то же самое.
Исследование ученых Израиля показало: сверхбыстрая скорость обучения эффективна и для малых, и для больших сетей. Таким образом кажущийся недостаток сложного метода обучения мозга в реальности – его преимущество. Другое открытие в том, что процесс обучения возможен без этапов, поскольку возможна самоадаптация, соответствующая асинхронным входам.
