Prijavi se z GoogleID

»

Strojna inteligenca, vgrajena v steklo

New Scientist - Raziskovalci iz Wisconsina so razvili steklo, ki je sposobno prepoznave zapisanih števk, saj nečistoče v njem sestavljajo nevronsko mrežo.

Ob pojmu strojnega učenja in algoritmov običajno pomislimo na strežniške farme, skozi katere Alexa prepoznava naš govor ali Google primerja fotografije. Toda pristopi niso omejeni zgolj na polprevodniška vezja in strokovnjaki jih skušajo pripeljati tudi v druge medije. Na Univerzi Wisconsin v Madisonu so napravili stekleno plast, ki prepozna ročno zapisane cifre in to brez električnega napajanja. V njeno strukturo so namreč vdelali motnje v obliki zračnih mehurčkov in nečistoč, predvsem vključkov grafena, s katerimi so dobili funkcionalno nevronsko mrežo. Svetlobo,...

15 komentarjev

Turingove nagrade prejmejo utemeljitelji globokega učenja

Slo-Tech - Zveza za računske stroje (ACM) je sporočila, da Turingovo nagrado za dosežke na področju računalništva prejmejo Geoff Hinton z Univerze v Toronu in Google Braina, Yann LeCun z Univerze New York in vodja umetne inteligence pri Facebooku, ter Yoshua Bengio z Univerze v Montrealu. Nagrajenci si bodo milijon dolarjev nagrade razdelili za pionirsko delo na področju globokega učenja (deep...

0 komentarjev

Nov uspeh za večopravilne nevronske mreže

TechXplore - Znanstveniki iz Chicaga so pokazali, da je mogoče že s preprostim prijemom, ki posnema delovanje človeških možganov, napraviti umetno nevronsko mrežo večopravilno in močno omejiti njeno pozabljanje ob učenju novih veščin.

Današnja umetna inteligenca sicer počne nekatere navdušujoče stvari, kot sta prepoznava govora in obrazov. A tudi najnaprednejši algoritmi so v svoji namembnosti izredno togi, saj tisti za vožnjo ne znajo prodajati delnic. Ko običajni deep network poskušamo priučiti česa drugega, namreč izgubi originalno znanje, ker nove izkušnje s spreminjanjem moči sinaps podrejo prvotno strukturo. Temu strokovnjaki pravijo katastrofalno pozabljanje (catastrophic forgetting). Intuitivno bi zato sklepali, da bi...

10 komentarjev

Google pokazal nevronske mreže, ki vidijo za vogal

Slo-Tech - Googlova enota DeepMind, ki je bila nekdaj svoje podjetje, pa jo je Google pametno kupil, je pokazala še eno sposobnost svojih nevronskih mrež. Razvili so sistem nevronskih mrež, ki sta sposobni iz le nekaj dvodimenzionalnih posnetkov izluščiti resnično prostorsko postavitev predmetov in jih potem izrisati iz poljubnega zornega kota. Težav jima ne delajo niti osvetlitev, senčenje, prekrivanje in drugi vizualni učinki.

Gre za sposobnost, ki se je ljudje priučimo izkušnjami in jo načeloma obvladamo tako dobro, da niti ne razmišljamo o njej. Če vidimo mizo pred steno, predpostavljamo, da je tudi stena, ki je zaradi mize ne vidimo, enake oblike in barve kot preostanek. Če vidimo fotografijo mize, si kar dobro predstavljamo, kako stoji v prostoru. Tudi če je na fotografiji ena noga zakrita, bomo intuitivno vedeli, kje stoji. Z malo vaje si...

3 komentarji

Google Brain omogoča povečanje ločljivosti fotografij

Slo-Tech - V filmih iz točkastega posnetka nizke ločljivosti vedno uspejo izostriti sliko in na njej prepoznati odsev, ki omogoča identifikacijo storilca. Toda v resnici iz posnetka ne moremo izluščiti več podatkov, kot jih je na njem. Vseeno pa to ne pomeni, da slike ne moremo izboljšati. Google je pokazal, kako lahko s svojimi nevronskimi mrežami in strojnim učenjem poveča ločljivost zelo grobo točkastim slikam.

Na sliki so skrajno desno prvotne fotografije, ki so bile zreducirane v ločljivost 8x8 (skrajno levo). Googlov algoritem Brain je iz levih fotografij uspel...

41 komentarjev

IBM razvil umetne nevrone

IBM - Raziskovalci iz IBM-a so razvili prve umetne nanometrske nevrone iz pomnilnika na fazne spremembe (PCM), ki se obnašajo zelo podobno kot naravni nevroni v živih bitjih. Ekipa IBM Researcha v Zürichu je iznašla postopek za njihovo izgradnjo ter postavila omrežje 500 takih nevronov, s čimer se odpira pot k širši uporabi strojnega učenja in, če se optimistično zazremo v prihodnost, h gradnji umetnih možganov.

Že dolgo časa je sprejeto dejstvo, da s klasičnimi računalniki in proceduralnim programiranje ne bomo umetni inteligenci prišli niti blizu. Človeški možgani pač delujejo drugače in trenutno so edini pametni model kolikor toliko univerzalne inteligence, ki nam je poznan. Strojno učenje, ki svoj razcvet doživlja v zadnjih...

20 komentarjev