Семена мощного искусственного интеллекта уже разбросаны по планете

У вас нет летающего автомобиля, джетпака или лучемета, но вы все еще думаете, что в будущем они обязательно появятся. Почему? Потому что нас окружает искусственный интеллект. Забавно, когда люди спрашивают, когда у нас появятся умные компьютеры, потому что они уже держат их в руках. Телефонные звонки проводятся искусственным интеллектом. Всякий раз, когда вы пишете что-то в строку поиска, вы пользуетесь данными, которые собираются умными алгоритмами. Наш мир полон этих ограниченных программ искусственного интеллекта, которые мы классифицируем как «слабые», «узконаправленные» или «прикладные».

Эти программы далеки от чувствительных, любвеобильных или одержимых властью искусственных интеллектов, которые мы наблюдали в научной фантастике, но это временно. Все эти узконаправленные ИИ подобны аминокислотам в первичном бульоне Земли. Ингредиенты для истинного ИИ человеческого уровня создаются каждый день, и недолго нам осталось ждать результатов.

Нас окружают джунгли ИИ

В конце 80-х ученые решили пересмотреть методы своего поиска ИИ. Родни Брукс из Массачусетского технологического института (также один из основателей iRobot) нашел новый подход. Вместо того, чтобы развивать ИИ сверху вниз, он решил создавать его снизу вверх. Вместо искусственного мышления он решил заняться искусственным поведением.

В результате получились роботы, которые выстраивали свои действия в зависимости от инстинктов и моделей. iRobot Roomba не пылесосит пол, рассуждая о том, каким должен выглядеть ковер в конечном итоге, он просто выполняет разные процедуры очистки, пока ковер не станет чистым.

Это поведение на основе искусственного интеллекта, и это мощная штука.

Вместе с увеличением вычислительной мощности, искусственный интеллект начал активно развиваться в 90-х годах. Используя модульные и иерархические методы, вроде подхода Брукса, ученые начали создавать разнообразные ИИ для выполнения всяких задач. Они не были философскими программами, они были практичными. Анализ данных, отслеживание запасов и заказов, обработка изображений — все эти задачи упали на плечи ИИ.

Список задач растет. Мы медленно создаем библиотеку узконаправленных ИИ, которые впечатляют нас все больше и больше. Распознавание речи и ее обработка позволяет компьютерам все качественнее превращать звук в текст и наоборот. Google использует ИИ, чтобы анализировать миллионы видео на YouTube.

Улучшается и компьютерное зрение, благодаря чему программы начинают все более качественно распознавать объекты, классифицировать их и понимать, как те двигаются. Узконаправленный ИИ не просто становится лучше в понимании своего окружения, он начинает понимать разницу между тем, что человек говорит и что хочет.

Присваивая различные значения к различным ситуациям, узконаправленные ИИ могут делать выборы, максимизирующие их награду. Благодаря этому они учатся преодолевать препятствия, все точнее распознавать объекты и текст, выстраивают все более сложные логические цепочки.

Искусственный интеллект также все лучше анализирует большие массивы данных и синтезирует их. Похожим занимаются люди, создающие музыку или картины.

Все это — строительные блоки для следующего взрыва инструментов ИИ.

Нужен охранник в виде ИИ? Компьютерное зрение с интерпретацией человеческих действий? А как насчет программы, которая отвечает на бесконечные вопросы вашего сынишки? Или все сразу?

Конечно, все не так просто: взял, подключил и работает. Но каждый рабочий узконаправленный ИИ улучшается и постепенно начинает делать более сложные вещи.

Есть три ключевых фактора, которые позволят нам создать мощный ИИ.

  1. Нам нужно больше вычислительной силы, чтобы подделать и сымитировать мозг.
  2. Нужно лучше понять принцип работы мозга и как он обрабатывает информацию.
  3. Нужно найти способы обучения ИИ выполнению все более сложных задач.

Все эти факторы уже выполняются в той или иной мере.

Футурологи прогнозируют экспоненциальный рост вычислительной мощи. Различные проекты исследуют наш мозг и ищут способ имитации его функций. Растущее число узконаправленных ИИ, методов их разработки, понимания их работы, а также глубокое обучение и нейронные сети постепенно удовлетворяют третьему требованию.

В исследованиях ИИ много подходов и не все они совместимы, но чем больше программ, выполняющих простые действия, мы создаем, тем быстрее будет выстраиваться система иерархического мышления человеческого уровня.

Когда появится первая жизнеформа чувствительного компьютера? Сложно сказать.

Но зачатки его появления уже разбросаны по продвинутым технологиям, которые мы используем изо дня в день. Просто возьмите смартфон и попросите искусственный интеллект рассказать вам о погоде, о курсе рубля, о горячих путевках. Тем самым вы затронете струны, натянете жилы множества современных ИИ, и они заиграют в унисон.

И тем будет лучше для них.

Источник

Related Articles

Back to top button
Close

Atomic Wallet

Jaxx Wallet

Jaxx Wallet Download

Atomic Wallet Download

Atomic Wallet App

atomicwalletapp.com

sinkronisasi reel pendek pola 4 6 spin yang sering mendahului scatter ketiga riset soft start ketika awal spin terlihat ringan tapi menyimpan momentum besar pola jam senja 18 30 20 30 aktivasi wild lebih rapat dibanding sesi lain deteksi visual micro flash efek singkat yang muncul tepat sebelum pre freespin analisis jalur simbol menyilang indikator non linear menuju burst bertingkat fenomena board padat simbol besar berkumpul sebelum tumble panjang terbuka studi turbo pendek mengapa 6 9 spin cepat lebih sering mengunci momentum perilaku reel awal saat reel 1 2 terlihat berat menjelang aktivasi multiplier pola recovery halus wild tunggal muncul setelah dead spin sebagai sinyal balik arah riset scatter tertahan ketika dua scatter bertahan lama sebelum ledakan aktual efek clean frame stabil layar terlihat bersih tepat saat rtp masuk zona seimbang analogi hujan gerimis tumble kecil berulang yang diam diam mengarah ke burst besar mapping ritme animasi perubahan tempo visual sebagai petunjuk pre burst pola jam malam 21 00 23 00 frekuensi multiplier bertingkat meningkat signifikan reel terakhir aktif aktivasi mendadak di reel 5 sebagai pemicu tumble lanjutan observasi spin manual kontrol ritme yang membantu membaca sinyal sistem deteksi low pay berpola ketika simbol kecil justru menjadi fondasi bonus studi pre burst senyap fase tenang 8 12 spin sebelum ledakan tajam jalur simbol turun naik gerakan dinamis yang mengindikasikan multiplier siap aktif blueprint sesi pendek strategi mengatur awal tengah spin agar momentum tidak terbuang reel tengah menguat pola sinkronisasi halus yang sering jadi awal scatter berlapis riset mini tumble ketika 3 tumble pendek berurutan jadi penanda bonus dekat kabut tipis di layar frame redup yang hampir selalu mengarah ke pre multiplier analisis pola jam 17 00 20 00 wild awal muncul lebih konsisten dari hari sebelumnya slide track tajam pergerakan simbol diagonal yang munculkan fase pre burst fenomena quiet board ketika 10 spin tenang justru memunculkan ledakan mendadak scatter luncur lambat indikator unik bahwa freespin akan terealisasi setelah 2 4 spin pola spin turbo ringkas efektivitas 7 turbo cepat dalam memicu tumble besar perubahan warna clean frame efek putih pucat yang jadi kode sebelum multiplier aktif riset simbol berat ketika high pay turun lebih banyak dari biasanya menjelang bonus analisis rotasi vertikal jalur simbol memanjang yang memperkuat potensi burst pola jam dingin 02 00 04 00 scatter sering bertahan lama sebelum akhirnya terkunci fs simulasi 3000 spin frekuensi wild grip muncul tinggi di pola malam hari reel 5 hyper active tanda bahwa sistem sedang mendorong momentum ke kanan analogi sungai tenang layar tanpa tumble yang justru menyimpan ledakan 2 3 putaran lagi frame gelap sesaat sinyal visual tipis sebelum scatter muncul berturut turut pola recovery wild ketika wild muncul setelah dead spin panjang sebagai pembalik keberuntungan mapping simbol rendah bagaimana low pay yang berulang bisa mengangkat probabilitas bonus reel bergerak serempak efek sinkronisasi singkat sebelum pre freespin sequence pola burst 3 lapisan ketika sistem memberikan tumble berjenjang yang mengarah ke ledakan utama