Публикации по теме 'brain'
Компьютеры против мозга, кто победит? [часть 3/3]
Во второй части мы говорили о том, насколько удивительным и сложным является человеческий мозг. Как он работает совсем не так, как наши устройства (компьютеры), мы далее обсудили, как он может быть очень мощным вычислительным органом, поскольку он превосходит вычислительную производительность компьютеров с низким энергопотреблением.
ПОЧЕМУ МЫ НЕ ВЗЯТЬ ЭТУ УДИВИТЕЛЬНУЮ СЛОЖНУЮ АРХИТЕКТУРУ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО МОЗГА И ПОСТАВИТЬ ЕЕ В ТВЕРДОЕ СОСТОЯНИЕ (аппаратное обеспечение наших устройств)?..
Исследовательские работы о когнитивном искажении, которые стоит прочитать
Предвзятость, как у человека: основа когнитивной предвзятости для создания графа сцен ( arXiv )
Автор: Сяогуан Чан , Тэн Ван , Чанъинь Сун , Вэньчжэ Цай
Аннотация . Создание графа сцены является сложной задачей, поскольку не существует определенного шаблона распознавания (например, «смотрящий» и «рядом» не имеют заметной разницы в отношении зрения, тогда как «рядом» может встречаться между объектами с разная морфология). Таким образом, некоторые методы генерации графа..
Воспроизведение человеческого разума. Где нам не хватает?
За последнее десятилетие в области ИИ произошло много значительных достижений. AlphaGo от Deep Mind, победившая чемпиона среди людей, автономные автомобили Tesla, триумф Watson IBM Jeopardy и многое другое. Означает ли это, что мы близки к тому, чтобы заставить систему вести себя как люди?
Нет, мы нигде не близки. Чем дальше мы продвигаемся к пониманию человеческого мозга, тем дальше он становится. В этой статье я хотел бы выделить три характеристики разума, которые делают систему..
Случайный мозг
Случайный мозг — это алгоритм машинного обучения, основанный на голосовании, смоделированный по образцу случайного леса. Пользователь указывает модели для добавления в мозг, и мозг делает прогноз на основе обученных моделей.
Справочная информация о случайных лесах
Случайный лес — это метод ансамбля, полностью состоящий из деревьев решений. Я добавлю ссылку внизу этого раздела для обзора того, как работает дерево решений для тех из вас, кто заинтересован.
Случайный лес работает,..
Первые энтузиасты искусственного интеллекта думали, что как только у них появится персептрон, модель…
Первые энтузиасты искусственного интеллекта думали, что как только у них будет персептрон, модель нейрона, они смогут моделировать мозг в целом. Начиная с детского мозга. Они как-то странно думали, что мозг ребенка менее сложен. Какая чепуха. Если не глупость. Не нужно быть Менделеевым или Эйнштейном, чтобы понять, что мозг ребенка намного эффективнее, эффективнее, продуктивнее. Молодой мозг обрабатывает огромное количество новых, оригинальных данных и создает новые нейроны, связи...
Связано ли глубокое обучение с человеческим мозгом?
Глубокое обучение, замечательная область искусственного интеллекта, несомненно, произвело революцию в различных областях, используя возможности глубоких нейронных сетей. Эти сети способны обрабатывать огромные объемы данных и изучать сложные закономерности. Учитывая его замечательные способности изучать данные и выполнять задачи, остается интригующий вопрос: связано ли глубокое обучение с человеческим мозгом? Что ж, давайте погрузимся прямо и раскроем пленительные сходства и различия!..
Определенные проблемы, например, возникающие в играх с фиксированным набором правил, которые не меняются...
Некоторые проблемы, например, возникающие в играх с фиксированным набором правил, которые не меняются в зависимости от непредвиденных обстоятельств реального мира, можно решить с помощью линейного мышления. Но большая часть интеллектуальной деятельности человека совсем не линейна. Точно так же среда, в которой мы и другие формы жизни живем, очень сложна и нелинейна. Большая часть наших мыслей связана с проведением аналогий между, казалось бы, несвязанными вещами и реакцией на..
