"Una profunda formación" nos llevará a la сверхразумным los robots

Jan Лекун — uno de los que muestra populares servicios de internet como los que atienden a Facebook, Google y Microsoft, en un nuevo nivel de inteligencia artificial. Como director de investigación de la ia en el Facebook, Лекун prevé la creación de gigantes "redes neuronales", que podrán reconocer imágenes y de responder a las peticiones de la gente en su mismo idioma. Lo mismo impulsa el desarrollo de reconocimiento de voz en Android, teléfonos de Google, el servicio de traducción instantánea de Skype de Microsoft y muchas otras herramientas en línea que pueden "aprender" con el tiempo. Mediante la ampliación de la red de informática de procesadores, estos sistemas es algo similar a red de neuronas en el cerebro humano y, en cierto modo, incluso la de los seres humanos.

Esta semana en la revista científica Nature, bajo la autoría Лекуна — catedrático de ciencias de la computación en nueva York de la universidad — y de otros dos de los académicos (jeff Хинтона y Йошуа Бенгио) apareció un trabajo que revela detalles de la situación actual de la tecnología de "aprendizaje profundo". El trabajo describe la elección de los progresos de aprendizaje profundo en los últimos años, y revela cómo la tecnología cambia nuestras servicios de internet — y seguirá cambiar en los próximos años.

Pero, como Лекун dijo a la revista Wired, una profunda formación también va más allá de internet, pasando en el dispositivo, que pueden funcionar en el mundo físico como el de los robots y autogestionados de coches. Sólo la semana pasada, los científicos de la universidad de california en berkeley han abierto robótico sistema que utiliza más profundo de entrenamiento para aprender a hacer girar la tapa en la botella. A principios de este año, el fabricante de chips NVIDIA y la compañía israelí Mobileye revelaron que trabajan en los sistemas de aprendizaje profundo, que le ayudarán en el desarrollo de la autogestionados de coches.

Лекун investigado similares tipos de "célula robótica de la percepción" a lo largo de diez años, mediante la publicación de un primer artículo sobre este tema en el año 2003. Entonces la idea era utilizar algoritmos de aprendizaje profundo como el de la moda para los robots de detectar y evitar obstáculos a medida que el movimiento por la paz — la autogestión vehículos funcionan de схожему el principio. "Ahora es el tema actual", dice.

Sí, Google y muchos otros ya han demostrado cierta capacidad de auto-administrada de coches. Pero en palabras de los investigadores, incluyendo Лекуна, una profunda formación puede llegar a la perfección—, de la misma manera se ha mejorado la tecnología de reconocimiento de voz y de imágenes. Los algoritmos de aprendizaje profundo tiene sus raíces en la década de los 80, pero ahora se pueden usar los potentes de la red de las máquinas disponibles a las empresas y a los investigadores de hoy en día, estas máquinas proporcionan herramientas poderosas para el aprendizaje de los sistemas, permitiendo el análisis de gigantescas cantidades de datos.

"Para nosotros es una oportunidad para cambiar el modelo de aprendizaje desde muy pequeña y limitada estadísticamente a algo completamente abierta", dice sebastián de troon, que ayudó a iniciar el proyecto autogestionados de coches de Google.

Troon se ha ido de Google, pero la compañía ya está estudiando la posibilidad de utilización de la técnica de aprendizaje profundo en sus autogestionados vehículos (la primera de la serie que saldrá a la carretera este verano). Como dice uno de los investigadores de Google jeff dean, la empresa utiliza estas técnicas en decenas de servicios, y la autogestión de los coches que dependen en gran medida de reconocimiento de imágenes, son uno de los evidentes aplicaciones.

Trevor darrell, uno de los investigadores que trabajan en los robots, con una profunda formación en berkeley, dice que su equipo también explora las posibilidades del uso de esta tecnología fuera de transporte. "Desde el punto de vista de los investigadores, tienen mucho en común en que, para mover el brazo y insertar la clavija en el agujero, y para pasar un coche o un avión a través de una pista de obstáculos", dice.

Un profundo aprendizaje es particularmente interesante el hecho de que la transforma muchas líneas de investigación. En el pasado, dice, los científicos utilicen la tecnología para el reconocimiento de voz, de imágenes, de la traducción y de la robótica. Ahora mismo un conjunto de técnicas atiende a todas estas áreas.

¿Cuál es el resultado? Todas estas áreas de repente se desarrollan a gran velocidad. Reconocimiento de imágenes ya sorprende a la gente. En siguiente lugar, por el reconocimiento de voz. Autogestión de los autos podría aparecer en el mercado en los próximos cinco años. Ai poco a poco se vuelve más inteligente.publicado

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Fuente: hi-news.ru