|피망 슬롯 지능| WPI의 교수들은 흥미롭고 영감을 받았습니다.
“피망 슬롯에 도전하는 것이 흥미 롭습니다.”온라인 슬롯 | 우스터 폴리, 부교수슬롯 게임터 과학 | 우스터 폴리 테크닉 연구소부서. "우리는 연구원들이 상자 밖에서 생각하고 이것을 다른 방식으로 보도록 도전해야합니다. 사람들은 이것을 지능을 더 잘 이해할 수있는 기회로보아야합니다.".
Carolina Ruiz
Geoffrey Hinton, 인공 지능 개발의 선구자이자 피망 슬롯에서 가장 유명한 연구자 중 한 명은 지난달 토론토에서 열린 인터뷰에서 역전의 능력을 의심하며 많은 인공 지능 소프트웨어에 사용 된 주요 알고리즘, 인간의 두뇌에 밀접하게 행동하고 기술을 전진시키는 데 계속 행동하는 데 사용되는 주요 알고리즘을 의심한다고 말했다.
그리고 힌튼은 업계가 다시 시작하여 새로운 것을 찾기를 원합니다.
“내 견해는 모든 것을 버리고 다시 시작합니다.”그는 뉴스 사이트에 말했다axios.
이것은 오늘 토론토 대학의 명예 교수이자 Google의 엔지니어링 연구원 인 Hinton 이후 AI 커뮤니티에 중요한 의견입니다. 이로 인해 기계 학습의 성장, AI의 무기 및 신경망은 인간 뇌의 작동에 기반한 시스템입니다.
딥 러닝과 신경망은 모두 법 집행에 사용되는 음성 및 이미지 인식 개발에 중요했습니다. 역전으로 인해 잠재적으로 거주 가능한 행성을위한 공간을 스캔하고 암 징후를 찾는 의료 이미지를 스캔하는 시스템이 있습니다. 또한 라디오에서 노래를 인식하고 우리가 듣고있는 것을 알려주는 앱도 있습니다.
WPI의 교수이자 임시 디렉터 인 David Cyganski는“피망 슬롯 신경망의 아이디어의 핵심입니다.온라인 슬롯 공학 | 우스터 폴리 테크닉 연구소프로그램. "역전이 없으면 피망 슬롯 신경망의 개념이 거의 없을 것입니다. 이는 우리가 뇌처럼 무언가를 만드는 방법입니다. AI의 사자의 비율은 오늘날 백파일을 사용한다고 말할 것입니다.".
그래서 오늘 AI 시스템을 구축하는 방식에 필수적인이 알고리즘은 무엇입니까?
David Cyganski
역전화는 스마트 시스템을 배울 수있는 알고리즘입니다.
피망 슬롯 신경 네트워크는 인간 뇌에서 작업하는 생물학적 신경망과 매우 유사하며, 이는 뉴런이라고 불리는 간단한 처리 단위를 가지고 있습니다. 그러나 뇌의 힘은 단일 뉴런이 아닙니다. 그것은 뉴런 네트워크와 그들 사이의 연결에 있습니다.
역설 알고리즘의 작업은 네트워크에 그들이 제공 한 교육에 따라 피망 슬롯 연결의 강점을 조정하는 방법을 알려주는 것입니다..
과학자들이 역행을 사용하면 정보를 제공함으로써 피망 슬롯 시스템을 가르칩니다. 예를 들어, 고양이가 무엇인지 AI 네트워크에 가르치려면 고양이가 아닌 다른 동물과 함께 고양이의 수백 또는 수천 개의 다른 이미지를 보여줄 수 있습니다. 그런 다음 시스템이 고양이를 잘못 인식 할 때마다 백 프로모션은 손의 슬랩과 동등한 디지털에 해당하여 시스템의 많은 레이어와 회로를 통해 수정 된 정보를 다시 작동시켜 해당 계층을 통해 해당 계층을 변경하여 시스템이 나중에 고양이가 될 수있는 것을 볼 때 올바르게 반응 할 것입니다.
이것의 문제는 AI 시스템이 단순히 세계에있는 것만으로 배우지 않는다는 것입니다. 누군가는 그 모든 정보를 공급해야합니다.
또 다른 문제는 고양이의 수백 장의 고양이 사진을 본 후에도 피망 슬롯 시스템이 의상 고양이 귀를 착용하는 사람이 보일 때 혼란 스러울 수 있다는 것입니다..
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이 문제에도 불구하고, 역 프로모션은 피망 슬롯 지능을 크게 발전 시켰으며, Google 검색 파워, 의료 진단 소프트웨어, 비디오 게임 및 소셜 네트워크..
Jacob Whitehill
그러나 그 한계는 AI 시스템이 배우는보다 효율적이고 신뢰할 수있는 방법을 원하는 일부 연구자들을 귀찮게합니다.
“힌튼은 기존의 AI가 반드시 고장날 것이라고 걱정하지 않지만 다음 단계로 가져 가려면 일종의 기본적인 새로운 접근 방식이 필요합니다.”라고 말합니다.Jacob Richard Whitehill, 컴퓨터 과학 조교수. "피망 슬롯 네트워크가 할 수있는 충격적으로 강력한 행동으로 인해 특정 영역에서 인간의 능력을 능가했습니다. 더 강력한 것이 나왔다면 좋을까요? 물론 그렇습니다.".
새롭고 더 강력한 접근 방식은 세탁소를하는 로봇 조수의 빠른 개발로 이어질 수 있으며, 학교에서 아이들을 데리러 노인 부모를 돌보고 쇼핑을 할 수 있습니다.
“훨씬 더 인간적인 로봇에 대한 공상 과학 아이디어, 우리와 농담을하고 대화를 나눌 수있는 더 강력한 컴퓨터가 필요할뿐만 아니라 역설에서 더 근본적인 변화를 필요로 할 것입니다. "흥미 롭습니다."
Joseph Beck, 컴퓨터 과학 부교수는 기계 학습을 사용하여 학생들이 학생들을 더 잘 가르치는 방법을 알아내는 데 도움이됩니다.
역전이 피망 슬롯 지능에서“놀라운 업적”이라고 부르는 뒤에있는 동안 Beck은 또한 힌튼은 오래된 알고리즘을 대체 할 새로운 것을 요구하는 데 미친 것이 아니라고 말합니다..
Joseph Beck
“현대 세계의 많은 빌딩 블록입니다.”라고 그는 덧붙입니다. "지금 우리가 가진 것은 그렇게 나쁘지는 않지만 더 나은 것이 있기를 바랍니다."
Beck은 AI 개척자가 대안을 연구하고 있기 때문에 Hinton이 역전을 폐기하는 주제를 제기했을 수 있다고 추측합니다. 힌튼은 두 개의 다른 이메일로 그 질문에 답하기를 거부했습니다.
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Ruiz는 힌튼의 연구자들이 새로운 것을 생각해 내기위한 힌튼의 요구에서 영감을 얻고 있습니다.
“우리가 시작해야한다고 말하는 것은 믿어지지 않았다”고 Ruiz는 말합니다. Ruiz는 기계 학습 및 행동 및 임상 의학을위한 알고리즘 구축에 중점을 둡니다. "어떤 방식으로, 나는 그것이 그가 한 모든 일과 그의 아이디어로 우리가 가진 업적을 훼손하고 있다고 생각했다. 그러나 나는 AI 커뮤니티가 그 일을하기에는 너무 쉽다고 생각했다.
백 프로모션은 AI를 발전시키는 데 중요한 도구였으며 연구자들은 곧 사용을 중단 할 가능성이 없지만 과학자들은 기계 학습에 하나의 기술이나 접근 방식 만 사용하는 데 갇히지 않아야합니다..
“완전히 고무적입니다. 그는 개척자입니다.”라고 Ruiz는 말합니다. "그에게 다른 사람들이 자신이 한 일을하도록 격려하기 위해, 문제에 대해 생각하고 그들을 해결할 새로운 방법을 찾도록 격려합니다. 저에게 영감을주었습니다. 그는 자신의 일의 성공을 계속하고 의문의 여지가 없었습니다. 그는 큰 성공을 거두었지만 여전히 더 큰 성공을 거두었습니다.".
- Sharon Gaudin
