22 март 2019
Категории
  •  Космос
  •  Физика
  •  Науки за земята
  •  Биология
  •  Медицина
  •  Говорят медиците
  •  Математика
  •  Научни дискусии
  •  Разни
FACEBOOK

Машините се учат да пишат и рисуват като нас (видео)

Компютрите все по-лесно усвояват нови знания с по-малко информация

| ПОСЛЕДНА ПРОМЯНА 11 декември 2015 в 12:5127460

Екип учени е успял да започне да обучава компютрите да пишат и рисуват като хората, съобщава сайтът Phys org.

Доклад за разработката е публикуван в Science.

За целта те са разработили алгоритъм, който улавя човешките способности за обучение и позволява на компютрите да разпознават и изписват прости визуални концепции, които са почти неразличими от тези, направени от човек.

Работата на учените бележи значителен напредък в областта на машинното обучение - от една страна значително е намалено времето, нужно на компютрите да "научат" нови концепции, а от друга се разширява употребата на машини за по-креативни задачи.

"Резултатите ни показват, че чрез обратно инженерство (на английски: reverse engineering) на това как хората мислят относно даден проблем, можем да изработим по-добър алгоритъм", обяснява Брендън Лейк (Brenden Lake), един от авторите на новото изследване, публикувано и в списания "Science". "Освен това, тази работа бележи обещаващи начини за стесняване на границата към това и други машини да могат да се учат да изпълняват нови задачи", допълва той.

Как са успели?

Когато на човек му се научи нещо ново - употреба на нов кухненски уред, ново движение в танците или пък нова буква от азбуката - той често има нужда само от няколко примера, за да разбере как е направено и да разпознае новите елементи. Докато обаче машините и сега могат да извършват някои задачи за разпознаване на модел на действие или изработка (което преди са могли да правят само хората), те обичайно имат нужда от стотици или хиляди примери, за да постигнат същата точност.

"Беше много трудно да направим машини, на които им трябват толкова малко данни, колкото и на хората, за да научат нова задача", отбелязва Руслан Салакхудинов (Ruslan Salakhutdinov) асистент-професор в университета в Торонто и друг от авторите на изследването. "Копирането на тези възможности е възнуващо поле в изследването, които свързва машинното обучение, статистиката, компютърното зрение и когнитивната наука.

Преди около 10 години Салакхудинов в докторантурата си изследвал "дълбоките невронни мрежи". Негов академичен наставник бил Джефри Хинтън (Geoffrey Hinton). Алгоритъмът, който разработили, изучавал структурата на 10 написани на ръка знака - цифрите от 0 до 9. Били им необходими 6000 примера на всеки знак и общо 60000 тренировъчни опита.

В новото изследване от тази седмица учените се опитали да намалят времето на обучение и да го доближат до начина, по който хората придобиват и прилагат ново знание. А именно - да използват малко примери и да изпълняват редица задачи, като например да генерират нови примери за концепцията или пък да генерират напълно нови концепции.


Препоръчани материали

Няма коментари към тази новина !

 
Още от : Компютри
Всички текстове и изображения публикувани в OffNews.bg са собственост на "Офф Медия" АД и са под закрила на "Закона за авторското право и сродните им права". Използването и публикуването на част или цялото съдържание на сайта без разрешение на "Офф Медия" АД е забранено.