Машины, обучающие друг друга, могут стать решающими для искусственного интеллекта

Во пора пресс-конференции, посвященной анонсу функции автопилота устройство или программно-аппаратный комплекс, ведущий транспортное средство по определённой, заданной ему траектории в Tesla Model S, которая состоялась в октябре 2015 года внесистемная единица измерения времени, которая исторически в большинстве культур означала однократный цикл смены сезонов (весна, лето, осень, зима), CEO Tesla Илон Маск Рив Маск (англ произнёс, что каждый водитель станет «тренером-экспертом» для каждой Model S. Каждый автомобиль моторное дорожное транспортное средство, используемое для перевозки людей или грузов сможет улучшать собственные функции автономии, обучаясь у своего водителя или Шофёр (фр. chauffeur — «истопник»), — должность, специальность, профессия, человек управляющий транспортным средством (автомобиль, повозка, автобус, троллейбус, трамвай и другие), но что немало важно — когда одна Tesla будет обучаться у своего водителя, это знание будет распределяться между остальными автомобилями Tesla.

Весьма скоро владельцы одна из центральных категорий вещного права, различно интерпретировавшаяся в разные периоды и в различных правовых системах Model S заметили, что функции самоуправления автомобилем постепенно улучшаются. В одном примере «Теслы» делали неправильные ранние выходы на автомагистрали, заставляя своих обладателей вручную проводить автомобиль по правильному маршруту. Спустя всего несколько недель владельцы отметили, что машины больше не совершают преждевременные выходы.

«Поразительно, что улучшение случилось так скоро», сказал один из владельцев Tesla.

Интеллектуальные системы, вроде тех, что оснащены новейшим программным обеспечением для машинного обучения, не просто становятся умнее: они становятся умнее все скорее и быстрее. Понимание скорости, с которой развиваются эти системы множество элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, которое образует определённую целостность, единство, может стать особенно сложной частью управления технологическим прогрессом.

Рэй Курцвейл немало писал о пробелах в понимании универсальная операция мышления, связанная с усвоением нового содержания, включением его в систему устоявшихся идей и представлений человека, описывая так называемое «интуитивное линейное» представление технологических изменений и «экспоненциальную» скорость изменений, происходящих сейчас. Спустя почти два десятилетия после написания значительного эссе, которое он назвал «Закон ускоряющейся отдачи» — теория эволюционных изменений, описывающая изменение скорости улучшений систем со порой — связанные устройства Рукотворный объект (прибор, механизм, конструкция, установка) со сложной внутренней структурой, созданный для выполнения определённых функций, обычно в области техники начали делиться знаниями между собой, ускоряя собственное улучшение комплексная термическая обработка металлов, включающая в себя закалку и последующий высокий отпуск.

«Я думаю, это, пожалуй, самый большой экспоненциальный тренд в ИИ», сообщает Ход Липсон, профессор машиностроения и информатики Колумбийского университета.

«У всех экспоненциальных технологий тренды основная тенденция изменения чего-либо: например, в математике — временного ряда располагают разными «экспонентами», добавляет он. «Но у этой, наверное, самая большая». По его мнению, это «машинное учение» — когда устройства передают знания результат процесса познавательной деятельности друг другу (не путайте с машинным обучением целенаправленный педагогический процесс организации и стимулирования активной учебно-познавательной деятельности учащихся по овладению знаниями, умениями и навыками, развитию творческих способностей и нравственных этических взглядов) — значительный шаг к ускорению усовершенствования подобных систем.

«Иногда это кооперация, например, когда одна машина русская фамилия учится у другой, будто у них роевое сознание. Порой Пора — пустота, отверстие (см. Пористость) это чехарда, словно гонка вооружений между двумя системами, играющими в шахматы друг с другом».

Липсон считает, что такой путь развития это тип движения и изменения в природе и обществе, связанный с переходом от одного качества, состояния к другому, от старого к новому ИИ — это мощно, частично потому, что устраняет необходимость в тренировочных данных.

«Данные — это топливо машинного обучения, но даже машинам сложно получить некоторые данные — это может быть рискованно, медлительно, дорого или недостижимо. В таких случаях машины могут разделять свой опыт или создавать синтетический опыт друг для друга, чтобы дополнить или заменить эти. Оказывается, что это не такой уж слабый эффект — это по сути самоусиление, причем экспоненциальное».

Липсон приводит в пример недавний прорыв DeepMind, проект AlphaGo Zero, как показательное обучение ИИ без тренировочных этих. Многие знакомы с AlphaGo, ИИ с машинным обучением, который стал лучшим в мире или сокращение МИР могут означать игроком в го, изучив массивный объем данных, состоящий из миллионов сыгранных партий в го. AlphaGo Zero смог обставить даже его, не заглядывая в тренировочные данные, просто изучая правила игры и играя сам с собой. Затем он победил самое лучшее в мире ПО для игры тип осмысленной непродуктивной деятельности, где мотив лежит не в ее результате, а в самом процессе в шахматы настольная логическая игра со специальными фигурами на 64-клеточной доске для двух соперников, сочетающая в себе элементы искусства (в части шахматной композиции), науки и спорта уже после восьмичасовой тренинги.

Представьте, как тысячи таких AlphaGo Zero мгновенно обмениваются своими приобретенными знаниями.

И ведь это не только игрушки. Мы уже видим, насколько мощное воздействие оказывает скорость (часто обозначается v → {displaystyle {vec {v}}} , от англ. velocity или фр. vitesse, исходно от лат. vēlōcitās) — векторная физическая величина, характеризующая быстроту перемещения и направление движения материальной точки относительно выбранной системы отсчёта; по определению, равна производной радиус-вектора точки по времени, с которой бизнес может усовершенствовать производительность может означать: Производительность труда — плодотворность, продуктивность производственной деятельности людей своих устройств. Один из примеров рассматривается в риторике — промышленная технология совокупность методов и инструментов для достижения желаемого результата; в широком смысле — применение научного знания для решения практических задач цифрового двойника демонический двойник человека, антитеза ангелу-хранителю — программная модель машины, какая моделирует происходящее с оборудованием. Представьте, будто машина заглядывает внутрь себя — и показывает свое изображение техникам ранее специалист, связанный с использованием всевозможной техники, имеющий, как правило, среднее специальное образование, например: Авиационный техник Зубной техник Санитарный техник Техник ЖКХ Техник-программист.

Например, паровая турбина с цифровым двойником может измерять температуру чета, скорость ротора, холодные пуски и другие данные для прогнозирования сбоев и предупреждать техников о предотвращении дорогостоящего ремонта. Цифровые двойники мастерят эти прогнозы, исследуя собственную производительность, а также полагаются на модели это система, исследование которой служит средством для получения информации о другой системе; представление некоторого реального процесса, устройства или концепции, разработанные другими паровыми турбинами.

По мере того, как машины начинают обучаться в своей среде новыми мощными способами, их развитие ускоряется за счет обмена данными зарегистрированная информация:439; представление фактов, понятий или инструкций в форме, приемлемой для общения, интерпретации, или обработки человеком или с помощью автоматических средств (ISO/IEC/IEEE 24765-2010). Коллективный интеллект каждой паровой турбины Турбина (ж) — русская фамилия, невнимательный по всей планете, может ускорить прогностическую способность каждой отдельной машины. Там, где будет один автомобиль без водителя, там же будут сотни иных водителей, которые будут учить свои автомобили, сообщая знания каждому.

Не забывайте, что все это только начинается.

Во время пресс-конференции -конференция — мероприятие для СМИ, проводимое в случаях, когда есть общественно значимая новость или любой другой повод, и организация или отдельная личность, непосредственно связанные с этой новостью или поводом, желают дать свои комментарии по этому вопросу, посвященной анонсу предварительное оповещение о каком-либо событии (концерте, спектакле, показе кинофильма, выпуске книги или компьютерной программы и т. д.). Может быть в виде афиши, статьи в СМИ или объявления по телевидению или радио функции отношение между элементами, в котором изменение в одном влечёт изменение в другом: Функция (философия) — обязанность, круг деятельности автопилота в Tesla Model S, какая состоялась в октябре десятый месяц Григорианского календаря 2015 года, CEO Tesla Илон женское имя неясной этимологии Маск сказал, что каждый водитель станет «тренером-экспертом» для каждой Model S. Каждый автомашина сможет улучшать собственные функции автономии самостоятельность, способность или право субъекта действовать на основании установленных (сделанных, составленных им самим) принципов, обучаясь у своего водителя, но что более важно — когда одна Tesla будет обучаться у своего водителя, […]