La inteligencia artificial y la profunda formación: los robots de siervos se convierten en realidad

Una profunda formación es una industria en auge en el desarrollo de la inteligencia artificial, que se convierte rápidamente de la demanda en la informática. Como una subcategoría de máquina de aprendizaje, se refiere a cuestiones tales como el uso de redes neuronales para la optimización de reconocimiento de voz, visión por computador, procesamiento de lenguaje natural, etc. En los últimos años una profunda formación contribuyó a la decisión de tareas tales como la percepción de los objetos, la traducción automática y reconocimiento de voz, mientras estos de investigación de los temas ya mucho tiempo son muy reacios eran los profesionales de la inteligencia artificial.

Las redes neuronales En las tecnologías de la información red neuronal es un sistema de programas y estructuras de datos, máximo acercado al funcionamiento del cerebro humano. La red neuronal normalmente utiliza una gran cantidad de procesadores que trabajan en paralelo, cada uno de los cuales tiene su propia esfera de los conocimientos y su propio acceso a los datos en el dispositivo de almacenamiento.
Como regla general, la red neuronal en un principio "se entrena", es decir, en ella se sirve de grandes cantidades de datos y reglas con respecto a sus relaciones (por ejemplo, "el abuelo de mayores de padre"). Después de esto, el programa indica la red, cómo comportarse en respuesta a señales externas (por ejemplo, a los datos introducidos por el usuario de la computadora que se comunica con la red), o puede iniciar la actividad (en relación con el acceso al mundo exterior).





Profundo y aprendizaje de máquina Para entender lo que es el profundo aprendizaje, es importante primero separarlo de otras disciplinas en el ámbito de la inteligencia artificial.
Una de las ramas de la inteligencia artificial es el aprendizaje automático, cuando el equipo recupera el aprendizaje mediante un proceso controlado. Como regla general, en este caso, necesitará un operador humano que ayuda a la máquina de aprender a través de cientos o miles de ejemplos de entrenamiento y el manual de la исправляющий errores.
A pesar de aprendizaje de máquina ha adquirido posiciones dominantes en el ámbito de la inteligencia artificial, todavía tiene desventajas. En primer lugar, se tarda mucho tiempo. En segundo lugar, el aprendizaje automático no puede ser el verdadero criterio de la computadora de inteligencia de la forma en que se utiliza el ingenio del hombre y de sus conceptos abstractos que permiten una máquina de aprender.
A diferencia de la máquina de aprendizaje, una profunda formación en la mayoría de los casos pasa incontrolada. Así, para él, debe crear amplias redes neuronales que permiten a la computadora a aprender por sí mismos y "pensar" sin tener en directo de la intervención humana.
Una profunda formación no es un programa de computadora, considera la psicóloga y especialista en el ámbito de la inteligencia artificial gary marcus. Como regla general, el código se escribe en conformidad con muy estrictas lógicos de las etapas. "Y aquí, en el más profundo de aprendizaje vemos algo completamente diferente. No hay muchas instrucciones, que dicen: si esto es verdad, entonces haz esto", dice el científico.
En lugar de lineal, la lógica profunda de la formación se basa en teorías sobre cómo funciona el cerebro humano. El programa se compone de capas entrelazadas de nodos interconectados. Se aprende mediante la modificación de combinaciones de conexiones entre los nodos después de cada nueva experiencia.
Una profunda formación ha demostrado el potencial como base para el software, capaz de trabajar sobre las emociones o de los eventos descritos en el texto (incluso si ellos no se expresan explícitamente, reconocer objetos en las fotos y hacer difíciles las predicciones de un futuro comportamiento de la persona.

Juego en una profunda formación En 2011, la compañía Google ha puesto en marcha un proyecto para investigar el cerebro "de Google Brainproject", en cuyo marco se creó la red neuronal con incrustados en ella los algoritmos de aprendizaje profundo. Se hizo famosa por su capacidad de reconocer el concepto de alto nivel.
El año pasado, en Facebook se ha creado la sección de estudio de la inteligencia artificial. Mediante el aprendizaje profundo se crearon soluciones para el reconocimiento de las personas y objetos en 350 millones de fotos y vídeos, descargas diarias en esta red social.
Otros ejemplos de profundo aprendizaje en acción es en los servicios de reconocimiento de voz, como Google Now y Siri de Apple.

El futuro de la Profunda enseñanza – muy prometedora, la esfera, y hará que los coches autónomos y robóticos, los siervos de la realidad. Estas máquinas son las mismas serán limitados, pero el hecho de que estará en vigor, hace unos pocos años se consideraba increíble, y su aparición entre los hombres se aproxima a una velocidad sin precedentes. La capacidad de analizar grandes conjuntos de datos y utilizar una profunda formación en sistemas informáticos, que pueden adaptarse a una nueva experiencia, no dependen del hombre-programador, dará lugar a importantes hallazgos científicos. Se producen en una variedad de áreas de más fármacos eficaces a los nuevos materiales y los robots con magníficas de la percepción del mundo que los rodea.

por los materiales de Livescience

Fuente: facepla.net