Googleov Novi Ai Sustav Mogao Bi Biti Proboj 'Strojnog Učenja'

{h1}

Googleov novi "tensorflow" sustav čini okosnicu mnogih glavnih funkcija tvrtke, u rasponu od "pametnog odgovora", koji sugerira do tri odgovora na e-poštu, do funkcija prepoznavanja govora u googleovoj aplikaciji.

Bilo da pokušavate prevesti nešto na drugi jezik, pretvorite izgovorene riječi u tekst ili prosijajte tisuće spremljenih fotografija za taj jedan poseban snimak, Google je izgradio "pametniji" sustav umjetne inteligencije kako bi pomogli, predstavnici tvrtke najavili su ovaj tjedan,

Googleov novi "TensorFlow" sustav čini okosnicu mnogih glavnih funkcija tvrtke, u rasponu od "pametnog odgovora", koji sugerira do tri odgovora na e-poštu, do funkcija prepoznavanja govora u Googleovoj aplikaciji.

"TensorFlow je brži, pametniji i fleksibilniji od našeg starog sustava, tako da se može puno lakše prilagoditi novim proizvodima i istraživanjima", rekli su predstavnici Googlea u blogu tvrtke koji najavljuju novi sustav. [Superinteligentni strojevi: 7 robotskih budućnosti]

Alat je uzbudljiv razvoj za ljubitelje umjetne inteligencije i istraživače.

"TensorFlow je prva ozbiljna implementacija okvira za 'duboko učenje', kojeg je podržao i vrlo iskusan i vrlo sposoban tim na Googleu", rekao je Andrej Karpathy, doktor znanosti. student sa Sveučilišta Stanford koji studira strojno učenje.

Duboko učenje koncept je u umjetnoj inteligenciji koji znači da računala mogu naučiti apstraktnije koncepte koje ljudi tradicionalno rade bolje nego računala. Na primjer, čovjek može prepoznati sliku Taj Mahala bez puno razmišljanja o njoj; ljudima ne treba govoriti da to nije slon ili neki drugi spomenik. Ali računala imaju puno problema s takvom vrstom zadataka - ako bi od računala tražilo da identificira Taj Mahal trebalo bi da prođe kroz čitavu biblioteku slika i nadam se da će uspjeti.

Još je gore ako želite da računalo prepozna aktivnosti, rekao je Aaron Courville, izvanredni profesor informatike na Sveučilištu u Montrealu. Ljudi mogu u trenu vidjeti da osoba hoda ulicom i pretpostaviti o njenom odredištu ili cilju. Računalo, s druge strane, može samo reći u kojem smjeru šetač ide, i to je zasad.

TensorFlow mnogo toga pojednostavljuje u tom istraživanju, rekao je Courville i omogućuje istraživačima da lakše izrade svoje sustave strojnog učenja. "Uz TensorFlow, skup alata ili knjižnica vam omogućava da konstruirate te stvari i izvodite ih na učinkovit način."

Sve započinje konceptom nazvanim neuronska mreža, idejom koja potječe iz ranih dana računanja. Najjednostavnija neuronska mreža sastoji se od tri sloja: jedan za unos, jedan za obradu i jedan za izlaz. Svaki sloj sastoji se od čvorova povezanih sa svim čvorovima u sljedećem sloju. [Kratka povijest umjetne inteligencije]

Neuronske mreže dizajnirane su za učenje jačanjem veza između određenih čvorova. Kad je neuronska mreža predstavljena nečemu što treba naučiti - na primjer, oblik slova - ulazni čvorovi šalju signale u sloj za obradu, koji zauzvrat šalje signale na izlaz. Ako je izlaz ispravan, tada jedan skup veza postaje jači; prag za uključivanje "pada" smanjuje se kako veze jačaju. To je slično načinu na koji djeluju ljudski i životinjski mozak jačanjem veza između neurona.

Tražilica može učiniti nešto slično praćenjem korisnikovih postavki. Pomoću TensorFlowa veze između čvorova matrice su brojeva. Matrica može biti jedno-, dvo- ili višedimenzionalni skup brojeva. To omogućava složeniju obradu jer svaka veza utjelovljuje nekoliko stvari koje se mogu mjeriti. Na primjer, umjesto da samo kodira da li je piksela svijetlo ili tamno, može također kodirati boju i intenzitet.

Google je izvorno nadahnuo sustav stvoren na Sveučilištu u Montrealu pod nazivom Theano, rekao je Courville. Ali TensorFlow je poboljšanje, a nadograđeni sustav popravlja puno grešaka u onome što je u početku bio istraživački projekt, dodao je.

Google kaže da će TensorFlow raditi na bilo kojem računalu, uključujući pametni telefon, mada su potrebne minimalne količine procesne snage. Najkompatibilnija je s računalima koja imaju dobre jedinice za obradu grafike - vrsta strojeva koje igrači koriste.

Karpathy je dodala da je alat vrlo fleksibilan. "Zbog svoje općenitosti možete koristiti TensorFlow za bilo koju aplikaciju za dubinsko učenje: prepoznavanje slike, strojni prijevod, analiza osjećaja - stvarno postoje vrlo mala ograničenja", rekao je.

Google je također objavio da prvi put čini neki od svojih TensorFlow koda open-source. Javnim objavljivanjem koda tvrtka omogućuje vanjskim istraživačima da ga koriste i grade još više alata za rješavanje drugih vrsta problema.

Pratite WordsSideKick.com @wordssidekick, Facebook i Google+. Izvorni članak o WordsSideKick.com.


Video Dodatak: .




Istraživanje


Polarna Petlja: Pregled Praćenja Fitnessa
Polarna Petlja: Pregled Praćenja Fitnessa

Kako Rade Parne Lopate
Kako Rade Parne Lopate

Znanost Vijesti


Mapa Letova Od Pola Do Pola Globalni Staklenički Plinovi
Mapa Letova Od Pola Do Pola Globalni Staklenički Plinovi

Počinje Misija 'Exosuit' Do Brodoloma Stare Dvije Tisuće Godina
Počinje Misija 'Exosuit' Do Brodoloma Stare Dvije Tisuće Godina

Zdravo Gledanje: Nove Smjernice Za Vrijeme Zaslona Za Djecu
Zdravo Gledanje: Nove Smjernice Za Vrijeme Zaslona Za Djecu

Sjajna Karta Otkriva Porast Američkih Požara
Sjajna Karta Otkriva Porast Američkih Požara

Fotografije Šarenih, Veličanstvenih Morskih Bića Vizualni Su Blagdan
Fotografije Šarenih, Veličanstvenih Morskih Bića Vizualni Su Blagdan


HR.WordsSideKick.com
Sva Prava Pridržana!
Umnožavanje Bilo Koje Materijale Dozvoljen Samo Prostanovkoy Aktivni Link Na Stranicu HR.WordsSideKick.com

© 2005–2020 HR.WordsSideKick.com