IBM прагне стимулювати саморозвиток штучного інтелекту

IBM прагне стимулювати саморозвиток штучного інтелекту

При стрімкому прогресі штучного інтелекту і його необхідності не тільки в спеціалізованих напрямках, але і в побутовому житті пересічного користувача привели до появи АІ абсолютно нового рівня. На численних прикладах прояви не властивих дій для простого набору алгоритмів, штучний розум в роботизованих системах і навіть гуманоїдних моделях, в кращих традиціях творів Осії Мамору стає все більш схожим на людину. Спеціально розроблені роботи можуть створювати музичні композиції, малювати і займатися навчанням. Чого тільки вартий просунутий АІ сучасної побутової техніки та роботів-прибиральників.

Розвиваючи наявні технології та працюючи над розробкою більш досконалих рішень, International Business Machines поряд з іншими компаніями світового рівня прагне імітувати справжній інтелект за допомогою алгоритмів. Поставивши перед собою амбітне завдання, американська компанія IBM може навчити штучний інтелект саморозвиватися і працювати як людський мозок.


Штучний інтелект, який базується на системах машинного навчання, потребує великої кількості використовуваних даних. Незалежно від виду діяльності та напрямки спеціалізації робота АІ на сьогоднішній день істотно відрізняється від мислення людини.

Займаючись дослідженням робіт команди DeepMind, яка розробила просунуту синтетичну нейронну мережу, компанія IBM впевнено просувається до своєї мети, грунтуючись на раціональності АІ і прийняті ним рішення при виконанні поставлених завдань.

Раціональні машини

Аналізуючи поведінку штучного інтелекту в складних завданнях, розробники змушують нейронну мережу в певних задачах враховувати значущі відповідності при наявності великої кількості об'єктів. За заявами комп'ютерного фахівця з DeepMind Тімоті Ліллікреп за результатами проведених тестів, пов'язаних з пошуком цифрових зображень, при яких правильне виконання завдання має на увазі складність оцінки вибору, штучна нейронна мережа знаходила потрібне зображення в 96 відсотках випадків.

До вищенаведеного дослідження дуже важливо привести статистику результатів звичних моделей машинного навчання, які впоралися з поставленим завданням в 42-77 відсотках випадків.

У заявах фахівців компанії IBM затверджується помітне вдосконалення нейронних мереж, які в недалекому майбутньому зможуть не тільки самостійно приймати розумні рішення, а й демонструвати увагу, зберігати спогади. При грамотній розробці і контролі подібні системи могли б піднести людству нові можливості в медицині, наукових і технічних напрямках, а також виконувати за людину більшість звичних обов'язків.