2021-11-23 22:22:00
Google создает «настоящий» искусственный интеллект.Google представила архитектуру искусственного интеллекта нового поколения под названием Pathways. В компании Google ведутся разработки проекта Pathways, новой архитектуры нейронных сетей, которые смогут выполнять сразу множество разных задач и осваивать новые.
Как говорится в их блоге, «Pathways» - это новый взгляд на ИИ, который устраняет многие слабые стороны существующих систем и синтезирует их сильные стороны. Пути позволят нам обучить одну модель делать тысячи или миллионы вещей ».
Как говорится в их блоге, «Pathways» - это новый взгляд на ИИ, который устраняет многие слабые стороны существующих систем и синтезирует их сильные стороны. Пути позволят нам обучить одну модель делать тысячи или миллионы вещей ».
Сегодняшние системы искусственного интеллекта обучаются с нуля для каждой новой проблемы. Для изучения каждой новой задачи требуется гораздо больше данных. К тому же это требует много времени.
Джефф Дин, старший научный сотрудник Google и старший вице-президент по исследованиям Google, сказал: «Представьте, что каждый раз, когда вы изучаете новый навык (например, прыжки со скакалкой), вы забываете все, чему научились - как балансировать, как прыгать, как координировать движения рук - и начать изучать каждый новый навык с нуля ».
Эта проблема может закончиться архитектурой Pathways. В отличие от других старых методов, вам не нужно каждый раз начинать с нуля.
Модель также позволяет использовать несколько органов чувств, одновременно допуская мультимодальные модели, охватывающие зрение, слух и понимание языка. Он очень проницателен и менее подвержен ошибкам и предубеждениям.
Кроме того, он может обрабатывать более абстрактные формы данных, помогая находить полезные закономерности, которые ускользнули от ученых-людей в сложных системах, таких как динамика климата.
Большинство существующих моделей плотные, что делает их неэффективными. Здесь плотность означает, что вся нейронная сеть активируется для выполнения задачи.
Пути сделают их редкими и эффективными. Это означает, что при необходимости задействуются только небольшие пути через сеть.
Дин отметил : «Модель динамически изучает, какие части сети хорошо справляются с какими задачами - она учит, как направлять задачи через наиболее важные части модели. Большим преимуществом такой архитектуры является то, что она не только обладает большей способностью к изучению множества задач, но также быстрее и намного более энергоэффективна, поскольку мы не активируем всю сеть для каждой задачи ».
146 views19:22