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IA牛頓:物理學中的人工智能

2019-12-07 不詳 來源:區塊鏈網絡

在某些情況下,我們暴露了人工智能平臺的邏輯進展,發展了準推理。很大程度上取決于其機器學習的質量,可以根據其能力進行分析和理解。但是,有些法則無法理解,例如物理學法則。因此,麻省理工學院擁有牛頓引以為豪的新型AI。

機器學習

在許多文章中,我們都提到了人工智能平臺的這一功能,因此我們希望對此做一個簡短的解釋。這樣,不了解主題的人可以更好地理解本文。

從其定義開始,使用此AI工具的最常見和完整的定義。強調然后解釋它以便理解:

機器學習是對算法和統計模型的科學研究,計算機系統不使用顯式指令即可執行特定任務,而是基于模式和推理。機器學習算法基于樣本數據(稱為“訓練數據”)創建數學模型,以進行預測或決策,而無需明確編程以執行任務。

將其轉換為簡單的Castilian機器學習是指一種能夠“學習”樣本以執行任務的算法。 AI所做的是,他們存儲每個評估其成功案例的案例,并在執行更多任務時進行替換。

舉一個例子,就是學會走路的AI,你是否想知道涉及到腳步的一切?我們邀請你觀看你學會了自行行走,奔跑和擺動的Google AI視頻。另一個視頻中有該示例的更詳細說明。

牛頓

但是,科學家們不想將自己局限于只能學習走路的AI。他們的目標是為平臺提供幫助,以幫助他們進行研究并克服人類理解的極限。因此,“推理”人工智能的能力必須達到研究人員的分析和決策水平。

應當指出,自人類開始以來,人類一直在建立和提高這種素質。從伽利略到牛頓,數以百計的名字徹底改變了科學思維方式。認可機構必須達到這些人的理解水平。

令人印象深刻的是他們所取得的成就,是由MIT創建的AI無需研究人員的幫助即可自行設計物理定律。

該系統的昵稱為ADEPT,就像人類一樣,可以直觀地理解某些物理定律。你可以觀看視頻中的物體,根據對物理定律的了解來預測應采取的行動,然后在看到的物體消失或傳送時記錄下驚喜。

ADEPT背后的團隊表示,其模型將使未來的其他研究人員能夠創建更智能的AI,也將使我們對嬰兒如何理解周圍的世界有更好的了解。

ADEPT的研究者之一凱文·史密斯(Kevin A. Smith)說:“當三個月大的嬰兒出生時,他們的觀念是物體不會眨眼而過,不會在它們之間移動或移動。” “我們想捕獲并正規化這些知識,以將兒童的認知轉變為人工智能的推動者。現在,我們正在以模型可以分離難以置信或合理的基本場景的方式來接近人類形式。”

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編譯者/作者:不詳

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