Кормораздатчик мобильный электрифицированный: схема и процесс работы устройства...
Опора деревянной одностоечной и способы укрепление угловых опор: Опоры ВЛ - конструкции, предназначенные для поддерживания проводов на необходимой высоте над землей, водой...
Топ:
Организация стока поверхностных вод: Наибольшее количество влаги на земном шаре испаряется с поверхности морей и океанов...
Устройство и оснащение процедурного кабинета: Решающая роль в обеспечении правильного лечения пациентов отводится процедурной медсестре...
Определение места расположения распределительного центра: Фирма реализует продукцию на рынках сбыта и имеет постоянных поставщиков в разных регионах. Увеличение объема продаж...
Интересное:
Лечение прогрессирующих форм рака: Одним из наиболее важных достижений экспериментальной химиотерапии опухолей, начатой в 60-х и реализованной в 70-х годах, является...
Уполаживание и террасирование склонов: Если глубина оврага более 5 м необходимо устройство берм. Варианты использования оврагов для градостроительных целей...
Распространение рака на другие отдаленные от желудка органы: Характерных симптомов рака желудка не существует. Выраженные симптомы появляются, когда опухоль...
Дисциплины:
|
из
5.00
|
Заказать работу |
Содержание книги
Поиск на нашем сайте
|
|
|
|
(голосов: 1)
01-10-2015

Учёные из Томского государственного университета совместно с коллегами из разных стран создали искусственный носитель интеллекта, способный к самообучению. Об этом говорится на сайте сибирского вуза. По мнению специалистов, искусственный мозг, в частности, поможет медикам лечить функциональные расстройства человеческой памяти.
Сибирские учёные на базе международной лаборатории «Системы технического зрения» Томского государственного университета совместно с коллегами из Германии, Болгарии, Украины, Белоруссии и Казахстана заявили о создании искусственного мозга, способного самообучаться. Об этом сообщается на официальном сайте ТГУ.
«Сначала были построены математическая и компьютерная модели мозга человека. После этого был сконструирован радиоэлектронный прибор, содержащий перцептроны. Он способен обрабатывать разноплановую информацию, такую как видео и звук», — рассказал профессор факультета инновационных технологий НИ ТГУ Владимир Сырямкин.
По словам главного разработчика Владимира Шумилова, в конечном итоге искусственный мозг должен стать аналогом биологической модели. «Впереди у нас колоссальный объём работы, но один очень важный шаг уже сделан — нам удалось приоткрыть тайну мозговой нейронной сети. В нашей физической модели, как и в головном мозге человека, происходит образование новых нейронных связей и затухание уже имеющихся. У человека это называется процессом забывания», — отметил он.
Как подчёркивается, разработанная учёными физическая модель способна к самообучению и накоплению жизненного опыта.
Искусственный носитель естественного интеллекта воспринимает внешние раздражители и методом проб и ошибок пытается избежать их воздействия. Например, при появлении направленного источника яркого света он сначала попытается отвернуться от него, а потом, если это не помогает, отодвинуться от раздражителя. До тех пор пока искусственный мозг не отыщет правильного решения, его нейроны (перцептроны) будут находиться в возбуждённом состоянии. Когда искусственный разум это решение найдёт, он его запомнит и станет использовать в сходных жизненных ситуациях, заявляют специалисты.
«В конечном варианте мы хотим достичь максимальной приближенности искусственного разума к биологической модели головного мозга», — добавляет профессор Сырямкин.
По мнению исследователей, возможности использования созданного ими искусственного интеллекта практически безграничны. Разработка могла бы помочь медикам в исследовании и лечении различных видов амнезий, а также болезней Альцгеймера и Паркинсона. Причиной этих патологий чаще всего является нарушение нейронных связей либо угасание деятельности нейронов.
Кроме того, искусственный носитель человеческого интеллекта может встраиваться в робототехнические комплексы и нейрокомпьютеры.
http://russian.rt.com/article/109620
В России появился суперкомпьютер для обучения искусственных нейросетей Далее: https://news.rambler.ru/scitech/37794008/?utm_content=news&utm_medium=read_more&utm_source=copylink
(голосов: 0)
В Лаборатории нейронных систем и глубокого обучения Московского физико-технического института появился первый в мире суперкомпьютер, спроектированный специально для обучения искусственных нейронных сетей. В основе суперкомпьютера DGX-1 от компании NVIDIA лежит новое поколение графических процессоров, которые обеспечивают скорость обработки данных в задачах искусственного интеллекта, сравнимую с 250 серверами x86 архитектуры.
" Вычислительная мощность принципиально важна для глубокого обучения. Чем более мощное железо есть в нашем распоряжении, тем с более сложными нейросетевыми архитектурами мы сможем работать. Сложность модели зачастую позволяет совершить революционный скачок в решении практических задач. Так, например, текущая революция в компьютерном зрении и распознавании речи связана, в том числе, с ростом вычислительных возможностей. Хорошее оборудование позволит решать практические задачи, за которые без него мы бы даже взяться не смогли", — рассказывает заведующий Лабораторией нейронных систем и глубокого обучения МФТИ Михаил Бурцев.
Мощности суперкомпьютера будут в основном использованы в работе над проектом по созданию разговорного искусственного интеллекта iPavlov, который лаборатория реализует в рамках Национальной технологической инициативы совместно со Сбербанком. Исследователи из МФТИ занимаются разработкой " разговорного" машинного интеллекта, который будет способен вести содержательный диалог с человеком. Алгоритм сможет не только отвечать на вопросы собеседника, но и запрашивать информацию, необходимую для того, чтобы достигнуть поставленной в диалоге цели. Для этого этого нейронная сеть будет " обучаться" на больших массивах документов и текстовых записей диалогов между людьми.
" В современном мире искусственный интеллект используется в самых разных областях, начиная от задач распознавания и синтеза речи и заканчивая созданием роботизированных систем, решениями для финансового сектора и здравоохранения. Значительно сокращая время на создание и обучение больших и сложных нейронный сетей, система DGX-1 позволяет исследователям с легкостью создавать новые классы умных приложений и машин, способных учиться, видеть и воспринимать мир как человек, — говорит Антон Джораев, ведущий специалист по решениям NVIDIA для систем искусственного интеллекта. — Мы рады, что технологические инновации NVIDIA позволят исследователям Физтеха ускорить текущие проекты и начать работать с задачами, решение которых раньше считалось невозможным".
Помимо лаборатории Михаила Бурцева на суперкомпьютерах смогут работать и другие научные коллективы института, которые также занимаются исследованиями, использующими искусственные нейронные сети для разработки новых лекарств.
|
|
|
Индивидуальные и групповые автопоилки: для животных. Схемы и конструкции...
Типы сооружений для обработки осадков: Септиками называются сооружения, в которых одновременно происходят осветление сточной жидкости...
Биохимия спиртового брожения: Основу технологии получения пива составляет спиртовое брожение, - при котором сахар превращается...
Таксономические единицы (категории) растений: Каждая система классификации состоит из определённых соподчиненных друг другу...
© cyberpediasu.com 2017-2026 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!