IBM стремится стимулировать саморазвитие искусственного интеллекта

При стремительной прогрессии искусственного интеллекта и его необходимости в не только специализированных направлениях, но и в бытовой жизни рядового пользователя привели к появлению ИИ совершенно нового уровня. На многочисленных примерах проявления не свойственных действий для простого набора алгоритмов, искусственный разум в роботизированных системах и даже гуманоидных моделях, в лучших традициях произведений Осии Мамору становится все более похожим на человека. Специально разработанные роботы могут создавать музыкальные композиции, рисовать и заниматься обучением. Чего только стоит продвинутый ИИ современной бытовой техники и роботов-уборщиков.

Развивая имеющиеся технологии и работая над разработкой более совершенных решений, International Business Machines наряду с другими компаниями мирового уровня стремится имитировать настоящий интеллект с помощью алгоритмов. Поставив перед собой амбициозное задание, американская компания IBM может научить искусственный интеллект саморазвиваться и работать как человеческий мозг.


Искусственный интеллект, основывающийся на системах машинного обучения, нуждается в большом количестве используемых данных. Вне зависимости от вида деятельности и направления специализации работа ИИ на сегодняшний день существенно отличается от мышления одушевленного человека.

Занимаясь исследованием работ команды DeepMind, которая разработала продвинутую синтетическую нейронную сеть, компания IBM уверено продвигается к своей цели, основываясь на рациональности ИИ и принятых им решениях при выполнении поставленных задач.

Рациональные машины

Анализируя поведение искусственного интеллекта в сложных задачах, разработчики вынуждают нейронную сеть в определенных задачах учитывать значимые соответствия при наличии большого количества объектов. По заявлениям компьютерного специалиста из DeepMind Тимоти Лилликрэпа по результатам проводимых тестов, связанных с поиском цифровых изображений, при которых правильное выполнение задачи подразумевает сложность оценки выбора, искусственная нейронная сеть находила нужное изображение в 96 процентах случаев.

К вышеприведенному исследованию очень важно привести статистику результатов привычных моделей машинного обучения, которые справились с поставленной задачей в 42-77 процентах случаев.

В заявлениях специалистов компании IBM утверждается заметное совершенствование нейронных сетей, которые в скором будущем смогут не только самостоятельно принимать разумные решения, но и демонстрировать внимание, сохранять воспоминания. При грамотной разработке и контроле подобные системы могли бы преподнести человечеству новые возможности в медицине, научных и технических направлениях, а также выполнять за человека большинство привычных обязанностей.