बिजली, इलेक्ट्रॉनिक्स और आईटी हाई-टेक, इंटरनेट, DIY, प्रकाश व्यवस्था, सामग्री और नईआइए: गूगल AlphaGo जाने का एक चैंपियन धड़कता है

उच्च तकनीक इलेक्ट्रॉनिक और कंप्यूटर उपकरणों और इंटरनेट। बिजली के बेहतर उपयोग, काम और विनिर्देशों, उपकरण चयन के साथ मदद। प्रस्तुतियाँ जुड़नार और योजना है। लहरें और विद्युत चुम्बकीय प्रदूषण।
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आइए: गूगल AlphaGo जाने का एक चैंपियन धड़कता है

संदेश गैर लूद्वारा क्रिस्टोफ़ » 15/02/16, 14:33

Google में बनाई गई कृत्रिम बुद्धिमत्ता में नई सफलता, निश्चित रूप से इस Google खोज कार्यक्रम की निरंतरता: विज्ञान और प्रौद्योगिकी / google-निवेश-इन-द-NBIC एक रणनीति एक लंबी अवधि-t13291.html

एक Google कंप्यूटर, अल्फा गो, एक पेशेवर गो खिलाड़ी को हराने में कामयाब रहा, इस जटिल बोर्ड गेम, ने जनवरी के अंत में विज्ञान पत्रिका नेचर की घोषणा की। डेवलपर्स का कहना है कि बोर्ड पर संभावित कॉन्फ़िगरेशन की संख्या ब्रह्मांड में परमाणुओं की संख्या से अधिक है। सफलता इस तथ्य में निहित है कि कंप्यूटर गेम को खुद से सीखने में सक्षम है। "बाकी सब कुछ भूल जाओ। यह इस साल की सबसे महत्वपूर्ण खबर है, क्योंकि अब से हमारे पास एक प्रणाली है। अभूतपूर्व रूप से कठिन समस्याओं को हल करने में सक्षम, और कंप्यूटर यह सब अपने आप सीखता है (...)


http://trends.levif.be/economie/high-te ... 57755.html

बेल्जियम के एक शिक्षक के लिए यह पहले से ही वर्ष का नया वैज्ञानिक है: http://trends.levif.be/economie/high-te ... 67601.html

यदि शतरंज के खेल के लिए संभावित संयोजन 10 एक्सपोनेंट 120 से हैं, तो खेल के लिए, एक्सपर्ट्स 10 नंबर एक्सपोर्टर 600 को निकालते हैं। यह अनुमान लगाने की कोशिश भी न करें कि इसका क्या मतलब है, कोई भी इंसान नहीं पकड़ सकता। ज़रा सोचिए कि 10 एक्सपोनेंट 10 जैसी संख्या पहले से ही 100 अरबों संयोजन देती है। इसके अलावा, हमारे पास इस तरह के आंकड़े का अनुवाद करने के लिए कोई शब्द नहीं है। तथ्य यह है कि एक कंप्यूटर मानव को विज्ञान के लिए जाने वाले खेल में हरा सकता है, विशेषज्ञों के अनुसार, मानव आत्मा के लिए अब तक अभेद्य समझा जाने वाले दरवाजे।


मैंने कभी नहीं खेला है इसलिए मुझे इन खगोलीय आंकड़ों पर लेख पर भरोसा है!
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संदेश गैर लूद्वारा सेन-कोई सेन » 15/02/16, 15:12

क्रिस्टोफ़ लिखा है:Google में बनाई गई कृत्रिम बुद्धिमत्ता में नई सफलता, निश्चित रूप से इस Google शोध कार्यक्रम का एक सिलसिला: विज्ञान-और-प्रौद्योगिकी / Google-निवेश-इन-द-एनबीआईसी-ए-स्ट्रेटजी-ए-लॉन्ग-टर्म-t13291.html
मैंने कभी नहीं खेला है इसलिए मुझे इन खगोलीय आंकड़ों पर लेख पर भरोसा है!


Google के प्रदर्शन / खतरों का एक और प्रमाण!
और यह केवल एक कंप्यूटर "क्लासिक" है (क्वांटम नहीं!) यह मुझे लगता है ... :|

दूसरी ओर 10 की शक्ति 600 के साथ यह बहुत (सिक) है, इसे पुष्टि की आवश्यकता है ... मैं अपना कैलकुलेटर लेता हूं! : Mrgreen:
ब्रह्मांड में 10 पावर स्टार्स में 23 हैं ... दुनिया की सभी श्रेणियों पर ... रेत के दाने ... और ब्रह्मांड में 10 पावर 80 परमाणुओं के बारे में देखने योग्य है। मैं बिस्तर पर जा रहा हूँ ... ::
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संदेश गैर लूद्वारा क्रिस्टोफ़ » 15/02/16, 15:20

हाँ, लेकिन गणित के प्रदर्शकों में अच्छा तेजी से जा सकता है ... शारीरिक संख्याओं के साथ तुलना करना मुश्किल है (यदि आप उन्हें ध्यान में रखते हैं)

अच्छी शक्ति 600 हाँ यह अभी भी थोड़ा "बहुत" है ... मुझे नहीं पता था कि यह इतना जटिल था कि यह जाओ!
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संदेश गैर लूद्वारा सेन-कोई सेन » 15/02/16, 15:29

क्रिस्टोफ़ लिखा है:हाँ, लेकिन गणित के प्रदर्शकों में अच्छा तेजी से जा सकता है ... शारीरिक संख्याओं के साथ तुलना करना मुश्किल है (यदि आप उन्हें ध्यान में रखते हैं)

अच्छी शक्ति 600 हाँ यह अभी भी थोड़ा "बहुत" है ... मुझे नहीं पता था कि यह इतना जटिल था कि यह जाओ!


जाहिरा तौर पर लेख एक घातांक द्वारा धोखा दिया जाता है, जो केवल 10 शक्ति 60 होगा! : Mrgreen:
अन्य स्रोत में 10 शक्ति 170 का उल्लेख है:
http://www.economiematin.fr/news-google-intelligence-artificielle-alphago-neurones




कल, जाने के एक खिलाड़ी पर एक कृत्रिम बुद्धि की जीत की घोषणा ने मोह और भय का सामान्य मिश्रण उठाया। Google की घोषणा के प्रभाव के पीछे, Google द्वारा, जो कि AlphaGo के मालिक हैं, ने शानदार तरीके से कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के क्षेत्र में प्रमुख नवाचारों को छिपाया है।
सब के सब?

सबसे पहले, आइए इस जीत की शर्तों पर वापस जाएं। गो का खेल चीनी मूल का है और उसके पीछे कई हज़ार साल मौजूद हैं। अपनी आदरणीय आयु के अलावा, वह अपनी जटिलता के लिए भी जाना जाता है।

10 171 1 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000: यह 000 बिजली 000 संभव संयोजनों (यहाँ क्या होता है का अनुमान है? 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 xNUMX संयोजनों की यह भीड़ एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए ब्याज की व्याख्या करती है, इस प्रकार एक विशेष रूप से कठिन अभ्यास के साथ सामना किया जाता है।

सच कहूं, तो मनुष्य के लिए गो विशेष रूप से तीव्र मानसिक व्यायाम भी है। सर्वश्रेष्ठ खिलाड़ी स्पष्ट रूप से अपनी "वृत्ति" का बहुत अधिक उपयोग करते हैं - जो एक मशीन द्वारा पुन: पेश करना मुश्किल है। यही कारण है कि गो ने हाल के वर्षों में एआई शोध पर ध्यान केंद्रित किया है।

और फिर शतरंज के खेल के आसपास आदमी के खिलाफ मशीन का झटका पहले ही हो चुका था (1996 और 1997 में कास्परोव के खिलाफ आईबीएम का डीप ब्लू) और दांव गैर-मौजूद हैं: दुनिया के सर्वश्रेष्ठ खिलाड़ी सबसे अच्छा शतरंज कार्यक्रमों के खिलाफ कोई मौका नहीं है। शतरंज, इसलिए यह déjà-vu है। जैसा कि आप जानते हैं, Google संचार करने में बहुत अच्छा है; उसे एक बहुत बड़ी चुनौती का सामना करना पड़ा।

यही कारण है कि सबसे बड़ी यूरोपीय खिलाड़ी नेचर में फैन हुई के खिलाफ अल्फाजो की इन जीत (एक्सएनयूएमएक्स पार्टियों की एक्सएनयूएमएक्स) की कहानी बहुत ही प्रतिष्ठित पत्रिका नेचर में बनाई गई थी। कृत्रिम बुद्धिमत्ता में अपने कई प्रतिस्पर्धियों पर Google का नेतृत्व करता है।

क्योंकि कुछ वर्षों में संपत्ति शार्क के लिए एक वास्तविक मछलीघर बन गई है। आईटी और नई तकनीकों में सभी बड़े नाम अपनी कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर काम कर रहे हैं, जिसे दूसरों की तुलना में अधिक स्मार्ट होना है। Google ने केवल IBM, Microsoft, Amazon, Baidu या Facebook के खिलाफ एक लड़ाई जीती है, जो कि गो के खेल में विशेष रूप से अपना AI विकसित कर रहा है (परिणाम के लिए Google की तुलना में बहुत कम प्रभावशाली)।

2014 में, Google ने AI में विशेषज्ञता वाली ब्रिटिश कंपनी DeepMind को अज्ञात राशि के लिए खरीदा, लेकिन 400 और 500 मिलियन के बीच अनुमानित था। क्या एअर इंडिया में अपने शोध को बढ़ावा देता है।
अल्फाजो कैसे काम करता है?

AlphaGo, जिसे विशेष रूप से खेलने के लिए डिज़ाइन किया गया है, एक मशीन वास्तव में विशेष रूप से सतर्क है क्योंकि यह कृत्रिम बुद्धि के कई रूपों को जोड़ती है:

1। क्लासिक मोंटे कार्लो ट्री सर्च (MCTS) विधि: मशीन प्रत्येक संभावित चाल को एक संभाव्यता प्रदान करती है, और इस प्रकार यह निर्धारित करती है कि जीत की ओर ले जाने की सबसे अधिक संभावना कौन सी है। लेकिन लागू किए गए तरीकों के साथ बड़ा अंतर, उदाहरण के लिए, डीप ब्लू द्वारा, यह है कि मशीन गेम की जटिलता को कम करके सर्वश्रेष्ठ शॉट की संभावना निर्धारित करती है।

2। गहन शिक्षा: यहाँ, हम पहले से ही विकल्पों की एक अधिक जटिल प्रणाली में प्रवेश कर रहे हैं। सिद्धांत थोड़ा सा है कि संभावनाओं के समान है, लेकिन परतों में जटिल है (अल्पनाजी के मामले में एक्सएनयूएमएक्स) जो एक ही समय में जानकारी के कई टुकड़ों को संसाधित करने में सक्षम मानव मस्तिष्क के कामकाज की नकल करते हैं, उन्हें संबद्ध करने के लिए और फिर एक निष्कर्ष निकालना।

3। प्रबलित शिक्षण: इस तकनीक में खुद के खिलाफ एक प्रणाली खेलना शामिल है ताकि यह अपनी विफलताओं और जीत के अकेले सीख ले। प्रबलित शिक्षण फिर से मानव मस्तिष्क की नकल करता है जिसे सीखने के लिए पुनरावृत्ति की आवश्यकता होती है (यह तंत्रिका सुदृढीकरण है)। यह देखने के लिए पर्याप्त है कि एक बच्चा सैकड़ों बार कोशिश करके किसी वस्तु को जब्त कर सकता है यह समझने के लिए कि हमारा मस्तिष्क कैसे काम करता है: मजबूत करके।

अल्फा गो की मौलिकता इसलिए बुद्धि के इन तीन रूपों के गठबंधन में है। Google द्वारा विकसित एआई ने खुद ही सीखा है कि जीत कैसे हासिल की जाए न केवल अन्य कार्यक्रमों के खिलाफ बल्कि मानव खिलाड़ियों के खिलाफ भी। हम डीप ब्लू से बहुत दूर हैं, जहां हमने शतरंज के सभी संभावित संयोजन सीखे थे।

Google अपने लाभ को एक कदम आगे ले जाना चाहता है, अल्फ़ागो और दुनिया के सर्वश्रेष्ठ गो खिलाड़ियों में से एक ली सेडोल के बीच एक उच्च प्रोफ़ाइल गेम की मेजबानी कर रहा है। सियोल में मार्च एक्सएनयूएमएक्स के लिए निर्धारित यह कार्यक्रम बहुत दिलचस्प होगा, क्योंकि सभी की राय में, सेडोल फैन हुई की तुलना में बहुत बेहतर खिलाड़ी है। क्या आशा है कि मशीन मानव पर हावी नहीं होती है।
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संदेश गैर लूद्वारा क्रिस्टोफ़ » 15/02/16, 15:53

आह हाँ मुझे संदेह था कि यह बहुत कुछ था ... शक्ति 60 थोड़ा सा है! : पनीर:

शोध के लिए धन्यवाद, क्या, जैसे कि मुझे केवल एक स्रोत पर भरोसा करना गलत था!
और यह कहना कि मैंने यह सप्ताहांत पोस्ट किया है: बिजली इलेक्ट्रॉनिक्स-सूचना विज्ञान / चकमा-Infox Intox है कि कैसे एक जांच की जानकारी-ओवर-इंटरनेट-वीडियो-t14518.html
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संदेश गैर लूद्वारा सेन-कोई सेन » 15/02/16, 16:04

क्रिस्टोफ़ लिखा है:आह हाँ मुझे संदेह था कि यह बहुत कुछ था ... शक्ति 60 थोड़ा सा है! : पनीर:

शोध के लिए धन्यवाद, क्या, जैसे कि मुझे केवल एक स्रोत पर भरोसा करना गलत था!
और यह कहना कि मैंने यह सप्ताहांत पोस्ट किया है: बिजली इलेक्ट्रॉनिक्स-सूचना विज्ञान / चकमा-Infox Intox है कि कैसे एक जांच की जानकारी-ओवर-इंटरनेट-वीडियो-t14518.html


हां 10 ^ 600 वह है जो प्राइमरी ब्रह्मांड के विन्यास की विभिन्न संभावनाओं के संबंध में तार के सिद्धांत के ढांचे में उन्नत है ... विभिन्न शाखाओं (समानांतर ब्रह्मांड) की गिनती के बिना जो प्रत्येक के साथ विकसित होगा " पल "...

के लिए go मुझे नहीं लगता कि इस खेल द्वारा दी जाने वाली संभावनाओं पर एक सटीक आंकड़ा स्थापित करना वास्तव में संभव है, आइए बताते हैं कि परिमाण के आदेश 10 ^ 60 और 10 ^ 170 के बीच हैं ... यह बहुत सारे भाग हैं !
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संदेश गैर लूद्वारा क्रिस्टोफ़ » 15/02/16, 16:20

वास्तव में एक प्राचीन खेल एक ब्रह्मांड के विन्यास से अधिक संभावना है कि अभी भी निगलने में मुश्किल है! खोज के लिए धन्यवाद!

खैर आइये जाने मूल बातें वापस: https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A8gles_du_go :D
वैसे मैं पहले से ही बुनियादी नियमों की सूक्ष्मता के बारे में कुछ नहीं समझ पाया हूँ!
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संदेश गैर लूद्वारा सेन-कोई सेन » 20/10/17, 23:08

AlphaGo Zero के साथ, DeepMind कृत्रिम बुद्धि के विकास में एक और कदम उठाता है


Google Google के नवीनतम संस्करण AlphaGo Zero ने गेम प्रोग्राम गो के पिछले संस्करणों को पीछे छोड़ दिया। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अपने आप तेज गति से सीखता है।

क्या आपको अल्फा गो याद है? दीपइंड द्वारा विकसित कृत्रिम बुद्धिमत्ता, जिसे 2014 में Google द्वारा खरीदा गया एक ब्रिटिश स्टार्ट-अप था, अक्टूबर 2015 में पेशेवर गो-टू-गेम को हराने वाला पहला कार्यक्रम बना।



यूरोपीय चैंपियन फैन हुई के खिलाफ उस जीत के बाद से, डीपमाइंड टीम ने अपने कार्यक्रम को विकसित करना जारी रखा है जिसने मैदान में अन्य चैंपियन को हराया है। वैज्ञानिक जर्नल नेचर, बुधवार 18 अक्टूबर में प्रकाशित एक लेख में, एआई रचनाकारों का कहना है कि उन्होंने कार्यक्रम का अधिक शक्तिशाली संस्करण विकसित किया है।

अल्फ़ागो ज़ीरो कहा जाता है, इसकी ख़ासियत एक असाधारण विशेषता में है: इसे अब मनुष्यों को सीखने की आवश्यकता नहीं है। पहले संस्करण को 100 000 गेम के कुछ हिस्सों से कम के डेटाबेस के साथ प्रोग्राम किया गया था। अपने विरोधियों को हराने के लिए, अल्फा गो ने मनुष्यों के बीच होने वाले भागों का अवलोकन करके अपनी शिक्षा का एहसास किया था।

लेकिन अल्फा जीरो को अब इसकी जरूरत नहीं है। दीपमिन्ड टीम ने उन्हें केवल खेल के सबसे बुनियादी नियम दिए, जैसे बोर्ड पर काले और सफेद पत्थरों की स्थिति। बाकी सभी, कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने लगातार अपने खिलाफ लाखों खेल खेलकर इसे सिखाया है। और प्रत्येक गेम में, अल्फ़ागो ज़ीरो ने अपने कार्यक्रम को अकेले अपडेट किया है।


http://mashable.france24.com/tech-business/20171019-intelligence-artificielle-alphago-zero-deepmind-google
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संदेश गैर लूद्वारा क्रिस्टोफ़ » 08/12/17, 21:22

यह बहुत दूर है: http://trustmyscience.com/une-ia-genere ... es-autres/

Google की कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने अपना AI विकसित किया है, जो मानव द्वारा अब तक किए गए हर काम को पार करता है

मई 2017 में, Google ब्रेन के शोधकर्ताओं ने AutoML के निर्माण की घोषणा की, जो एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) है जो स्वयं का AI बनाने में सक्षम है, और भी अधिक शक्तिशाली है। हाल ही में, शोधकर्ताओं ने आज तक की सबसे बड़ी चुनौती के साथ ऑटोएमएल का सामना करने का फैसला किया है। यह एआई जो अन्य एआई उत्पन्न कर सकता है, उसने वास्तव में एक वास्तविक "बच्चा" बनाया है, जिसने मनुष्यों द्वारा डिजाइन किए गए अपने सभी समकक्षों को पीछे छोड़ दिया है।

अब, Google के शोधकर्ताओं ने मशीन लर्निंग मॉडल के डिज़ाइन को स्वचालित रूप से सुदृढीकरण सीखने वाले दृष्टिकोण का उपयोग करके स्वचालित कर दिया है: ऑटोएमएल एक तंत्रिका नेटवर्क नियंत्रक के रूप में कार्य करता है, जो एक कार्य करने के लिए एक तथाकथित बच्चे के एआई नेटवर्क को विकसित करता है। विशिष्ट।

इस नए एआई के बारे में, जिसे शोधकर्ताओं ने नैसनेट कहा है, कार्य वस्तुओं को पहचानना है: लोग, कार, ट्रैफिक लाइट, हैंडबैग, बैकपैक्स, आदि, और यह सब वीडियो और में वास्तविक समय। ऑटोएमएल ने नैसनेट के प्रदर्शन का मूल्यांकन किया और अपने सुधार को अधिकतम करने के लिए, इस प्रक्रिया को हजारों बार दोहराते हुए, नए एआई को सुधारने के लिए उस जानकारी का उपयोग करता है।

जब छवि वर्गीकरण डेटा पर परीक्षण किया जाता है, तो इमेजनेट (एक संगठित छवि डेटाबेस) और सीओसीओ (कॉन्टेक्ट में सामान्य वस्तुएं) - डेटा का पता लगाने, विभाजन, और उपशीर्षक का एक सेट बड़े पैमाने पर वस्तुएं), जिसे Google शोधकर्ताओं ने "कंप्यूटर दृष्टि में सबसे सम्मानित बड़े पैमाने पर अकादमिक डेटा सेटों में से दो" के रूप में वर्णित किया है, नैसनेट आईए ने आज तक के अन्य सभी मौजूदा विजन सिस्टम को पार कर लिया है।

शोधकर्ताओं के अनुसार, NASNet ने पूरे इमेजनेट पर छवियों की भविष्यवाणी करने के लिए 82,7% की सटीकता हासिल की है। यह पहले से प्रकाशित परिणामों की तुलना में 1,2% बेहतर है। 4% (औसत औसत परिशुद्धता - एमएपी) की औसत सटीकता के साथ 43,1% प्रणाली भी अधिक कुशल है। इसके अलावा, नैसनेट का एक कम मांग वाला संस्करण (गणना के संदर्भ में) 3,1% द्वारा समान आकार के सभी सर्वश्रेष्ठ मॉडल मोबाइल प्लेटफॉर्मों से आगे निकल गया।

मशीन लर्निंग वह है जो कई AI सिस्टम को विशिष्ट कार्य करने की उनकी क्षमता प्रदान करता है। यद्यपि यह अवधारणा काफी सरल है - एक एल्गोरिथ्म बड़ी मात्रा में डेटा द्वारा खिलाया जाता है - इस प्रक्रिया में अभी भी बहुत समय और गणना की आवश्यकता होती है। सटीक और कुशल AI सिस्टम बनाने की प्रक्रिया को स्वचालित करके, एक AI जो दूसरे को डिजाइन करने में सक्षम है, इस महत्वपूर्ण कार्य का समर्थन करता है।

विशेष रूप से NASNet के लिए, संभावित अनुप्रयोगों की संख्या के कारण सटीक और कुशल कंप्यूटर दृष्टि एल्गोरिदम की अत्यधिक मांग है। वास्तव में, इन एल्गोरिदम का उपयोग AI द्वारा संचालित परिष्कृत रोबोट बनाने के लिए किया जा सकता है। वे स्वायत्त वाहन प्रौद्योगिकियों को बेहतर बनाने के लिए डिजाइनरों की मदद कर सकते हैं: जितनी तेज़ी से एक स्वायत्त वाहन अपने पथ और परिवेश में वस्तुओं को पहचानने में सक्षम होगा, जितनी जल्दी यह प्रतिक्रिया कर सकता है, इस प्रकार इन वाहनों की सुरक्षा में वृद्धि होगी।

Google शोधकर्ता मानते हैं कि NASNet अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए बहुत उपयोगी हो सकता है और छवि वर्गीकरण और वस्तु पहचान पर अनुमान के लिए खुला स्रोत AI है। "हम आशा करते हैं कि सबसे बड़ी मशीन सीखने वाला समुदाय कंप्यूटर विज़न समस्याओं के असंख्य हल करने के लिए इन मॉडलों पर भरोसा करने में सक्षम होगा जिनकी हमने अभी तक कल्पना नहीं की है," शोधकर्ताओं ने कहा।

हालांकि नैसनेट और ऑटोएमएल के लिए आवेदन कई हैं, यह तथ्य कि एक एआई दूसरे को बनाने में सक्षम है, कुछ चिंताओं को भी उठाता है। उदाहरण के लिए, "माता-पिता" एआई को अवांछित तत्वों को उसके "बच्चे" में स्थानांतरित करने से कौन रोक सकता है? क्या होगा अगर ऑटोएमएल ने इतनी जल्दी सिस्टम तैयार किया कि कंपनी संभल नहीं सकी? वास्तव में, यह कल्पना करना मुश्किल नहीं है कि निकट भविष्य में NASNet को स्वचालित निगरानी प्रणाली में कैसे इस्तेमाल किया जा सकता है। शायद इस प्रणाली और इसकी सीमाओं को नियंत्रित करने के लिए नियमों से पहले भी अस्तित्व में आए।

आइए हम आशा करते हैं कि दुनिया के नेता यह सुनिश्चित करने के लिए शीघ्र और प्रभावी रूप से काम कर रहे हैं ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि इस तरह के सिस्टम से भविष्य में किसी भी प्रकार का संकट न आए। आपको यह जानना होगा कि अमेज़ॅन, फेसबुक, ऐप्पल और अन्य बड़ी कंपनियाँ AI पर पार्टनरशिप टू बेनिफिट पीपल एंड सोसाइटी (AI फॉर पार्टनर फॉर ए लोगों एंड सोसाइटी) को लाभ पहुंचाने वाली संस्था हैं, जिस पर एक संगठन केंद्रित है एआई का जिम्मेदार और नियंत्रित विकास।

इंस्टीट्यूट ऑफ इलेक्ट्रिकल एंड इलेक्ट्रॉनिक्स इंजीनियर्स (IEE) ने AI के लिए नैतिक मानकों का प्रस्ताव किया है, और Google के स्वामित्व वाली शोध फर्म दीपइंड ने हाल ही में विशिष्ट के नैतिक और नैतिक प्रभाव पर केंद्रित एक समूह के निर्माण की घोषणा की है ऐ।

कई सरकारें असुरक्षित उद्देश्यों के लिए एआई के उपयोग को रोकने के लिए विनियमों पर भी काम कर रही हैं, जैसे कि स्व-निहित हथियार। जब तक एआई विकास की सामान्य दिशा पर नियंत्रण बनाए रखा जाता है, तब तक एआई दूसरों को डिजाइन करने में सक्षम होने के लाभ, जैसा कि यहां है, संभावित खतरों से आगे बढ़ना चाहिए।

स्रोत: Google, arXiv.org
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संदेश गैर लूद्वारा अहमद » 08/12/17, 21:45

इन तकनीकों के हानिकारक उपयोग को रोकने के लिए अच्छा विश्वास पर्याप्त नहीं होगा और सरकारें इन्हें नियंत्रण कार्यों में शामिल करने के लिए सबसे पहले होंगी ... अपने वास्तविक मूल्य पर खतरों की सराहना करने के लिए, हमें विकास के संदर्भ को ध्यान में रखना चाहिए सामाजिक असमानताएं, शक्ति की एकाग्रता, सामाजिक विघटन और प्रमुख पारिस्थितिक उथल-पुथल।
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